可编程控制器的产生、应用与发展趋势

简要介绍了可编程控制器的产生、特点及应用领域，对国内外可编程控制器的应用情况进行了分析，讨论了近几年国内的应用经验及存在的不足，对可编程控制器的发展趋势作了科学的预测，并结合我国具体情况对国内可编程控制器的发展提出了建议．     

一种适用于电容式触摸屏的控制器

该文介绍一种适用于电容式触摸屏的控制器电路，该控制器由8751单片机系统及相应的触摸感应电路组成，阐明了电容式触摸屏的结构和控制器的硬件电路及各部分的功能，以及确定触摸位置坐标的原理与方法。利用该控制器可以获得手指在屏上触摸的位置和触摸轻重度信息，通过串行口或并行口将信息传送给计算机，基于这些信息可以设计用户应用程序。该控制器电路及相应的控制软件已全部实现。     

新型点焊机控制器的设计方法

电阻焊点焊机主要用于汽车制造等方面．它的工作离不开控制器，控制器的核心部件是单片机系统，其软件使控制器各种功能得以充分发挥作用，控制器控制气阀开闭时间、焊接脉冲时间和焊接电流及恒流智能控制等，同时还具有监控报警功能．用控制可控硅导通角来控制焊接电流的输出．本文将介绍这种新型电阻焊机控制器的软件组成及功能．     

太阳能与电能热水取暖自动控制器研究

开发设计了一种光电复合热水取暖自动控制器，阐述了控制器的工作原理及特点．运行结果表明，该控制器可根据需要设定储水箱水位和水温，并可对水位、水温、暖气回水温度及洗浴喷淋水温进行实时检测及显示，具有超低水位报警及漏电检测保护功能．     

可编程序控制器在变频调速系统中的应用

介绍了可编程序控制器控制变频器的方法及硬件连接，变频器参数的设定，可编程序控制器梯形图程序设计。可编程序控制器与变频器结合是一种理想的控制方案，有推广应用价值。     

基于PC工控机及Windows95的机器人通用控制器的研究

机器人控制器是机器人的重要组成部分，本文介绍了一些工业机器人控制器的硬件和软件平台。论述了以ＰＣ工控机和Ｗｉｎｄｏｗｓ９５作为机器人控制器平台的可行性，并详细介绍了以ＰＣ工控机和Ｗｉｎｄｏｗｓ９５作为机器人控制器的硬件及软件组成、控制算法的特点及有关软件功能等。     

云调节增益自适应单神经元PID的应用

提出了一种单神经元自适应PID控制器，并给出了控制结构模型。首先探讨了单神经元自适应PID控制学习算法，进而通过分析单神经元PID控制算法与系统动态响应及超调量的关系，利用云模型控制器修改神经元控制器的比例系数K，并根据系统误差在线实时修改控制系数，提高了系统响应性能。仿真结果表明，增益自适应单神经元PID控制器是一种具有自学习、自适应、鲁棒性强的控制器。     

专家自适应PID控制系统仿真

针对固定参数的控制器不能满足特性经常变化的控制系统要求的问题，给出了一种专家自适应ＰＩＤ（比例积分微分）控制器的设计及其仿真程序。该设计使用了临界比例度法、响应曲线法、模型识别法及积分分离控制算法，给出了模型识别法的公式及具体的整定规则。实验结果表明，当系统特性发生变化时，该控制器的控制效果明显优于固定参数控制器控制效果。     

一种应用于嵌入式实时系统的中断控制器研究

章研究了M*Core的中断机制，设计了与M*Core兼容的中断控制器，该控制器具有中断响应快及中断处理方案多样的优点；同时给出了实测的中断控制器的性能结果。     

SVC智能变结构控制器的设计

以非线性变结构理论为依据，并模仿人的智能，提出了静止无功补偿智能变结构控制器的设计方法，控制规律与网络结构及系统的工作点无关，具有很强的鲁棒性，计算机仿真结果表明，与常规电压型静止无功补偿控制器相比，所设计的控制器能有效地改善电力系统的稳定性。     

基于神经元控制器的交流伺服系统

实现了神经元在线参数自学习功能,利用神经元控制器及滞环比较器,智能功率模块实现了基于神经元控制器的交流伺服系统,由仿真和实验结果,可以看出神经元控制器具有较强的自适应性及鲁棒性。     

Takagi - Sugeno Fuzzy PID Gain - Scheduling Controllers

This paper aims at Takagi - Sugeno (TS) fuzzy controllers as gain scheduling (GS) schemes of PID controllers. A TS fuzzy controller employs arbitrary input fuzzy sets, product or Zadeh fuzzy logic AND, TS fuzzy rules with linear consequent, and the generalized defuzzifler containing the popular centrold defuzzifler as a special case. We first establish the relationship between the TS fuzzy controller and the linear PID controller. The TS ftizzy controller is accurately a nonlinear PID controller with gains continuously changing with Its process output. Then we point out that the TS fuzzy controller is closely related to the traditional gain scheduler. The gains of the TS ftizzy controller are determined by three two - Input - one - output fuzzy systems with singleton output fuzzy sets. Finally, as a demonstration, a simple TS fuzzy controller employing two linear input fuzzy sets, Zadeh fuzzy logic AND, and the popular centrold defuzzifler is designed to be the gain scheduler for the PID controller. Com     

模糊PID液位控制系统的设计与实现

文章针对双水箱液位系统,主调节器采用模糊PID控制,副调节器采用比例调节器的串级控制系统对水箱液位控制。并用组态软件MCGS实现了普通PID和模糊PID控制算法。试验结果表明,采用模糊PID控制的下水箱液位,较常规PID控制其响应速度快,且较快地达到稳态,从而改善系统的性能。     

基于FUZZY-PID复合控制的减摇鳍控制系统仿真

设计了基于模糊控制和PID控制理论的FUZZY-PID复合控制减摇鳍控制系统,以横摇角和横摇角速度为输入量,鳍角为输出量,基于Conolly理论建立了船舶模型,利用MATLAB针对不同海情对控制器进行了仿真,结果表明减摇鳍模糊控制器动态响应性能和稳态控制精度均十分理想,能够满足减摇鳍控制系统的控制要求。     

因子动态加权自调整FUZZY控制器及其应用

在分析了经典ＦＵＺＺＹ控制器存在的问题的基础之上，提出了一种新型结构的ＦＵＺＺＹ控制器——因子动态加权自调整ＦＵＺＺＹ控制器。这种控制器继承了经典ＦＵＺＺＹ控制器的优点，同时增加了因子动态加权自调整的功能．数字仿真结果表明，这种新型控制器在动静态性能方面均优于ＰＩＤ控制器。     

自适应神经元控制器在交流伺服系统中的应用

文章介绍了交流伺服系统的数学模型、组成及其原理,在此模型基础上对交流伺服系统的自学习控制进行了深入的研究;利用神经元的自学习功能实现神经元控制器的在线学习,并以神经元控制器作为交流伺服系统的位置调节器;仿真实验表明,神经元控制器与PID控制器相比具有较强的自适应性和较好的性能。     

神经网络监督控制在船用一体化压水堆功率控制中的应用

设计了一种船用一体化压水堆功率控制的神经网络监督控制系统,在系统中神经网络作为前馈控制器,PID控制器作为反馈控制器.对压水堆功率控制过程进行了计算机仿真,仿真结果表明,与传统的PID控制相比,神经网络监督控制具有较强的自适应能力和鲁棒性,有效地提高了控制系统的精度.     

时钟——程序控制器的设计

文中介绍了用８０３１单片机构成的时钟－程序控制器的设计与制作。该控制器具有时钟显示、校准功能，并能实现五种定时控制，系统结构简单，编程方便。     

用T-S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制

对于常见的将 CMAC神经网络前馈控制器和常规反馈控制器相结合的机械手轨迹跟踪控制方案 ,它的控制性能同时受神经网络前馈控制器学习能力和反馈控制器控制精度的制约。该文提出的采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案充分利用了 T- S模糊模型的特点和优点 ,以一种基于简化的 T- S型的模糊神经网络作为前馈控制器 ,同时反馈控制器也采用 T- S型模糊神经网络实现。针对三自由度机械手轨迹跟踪问题的仿真实验表明 ,采用 T- S型模糊神经网络的机械手轨迹跟踪自适应控制方案是可行的和有效的     

基于FPGA的车辆横摆稳定预测控制器设计实现

为提高车辆横摆稳定预测控制器的实时性, 采用现场可编程门阵列(FPGA: Field Programmable Gate Array)设计实现了该预测控制器, 并采用基于罚函数的粒子群算法预测控制二次规划问题的求解。同时通过FPGA 进行并行运算, 以减少运算时间。为了验证控制器的有效性, 以车辆动力学软件veDYNA 中的车辆模型为被控对象, 以FPGA 为控制器的硬件实现平台进行了实时实验。实验结果表明, 基于FPGA 实现的预测控制器能很好地满足车辆横摆稳定控制的实时性要求, 为控制器的实车实验奠定了实践基础。