基于测厚控制与液压的无卡轴旋切机设计

介绍一种采用液压进给机构和以检测木片厚度为控制目标的无卡轴旋切机.采用独特的厚度检测机构,实现直接以切割厚度为控制目标的闭环控制系统,克服了柔性液压传动系统所带来的厚度不均匀的问题.     

基于Matlab环境下的PID参数优化设计

针对控制系统白揽化问题，给出了一种基于Matlab环境下PID参数自动寻优的设计方法，仿真结果表明该方法具有良好的收敛性，使得控制系统动态性能得到了有效改善。     

S7-200PLC在无卡轴旋切机中的应用

为提高木材利用率和木材加工精度,将PLC控制技术应用于无卡轴旋切机中,从而实现单板旋切的自动控制.在单板旋切过程中根据木材及生产工艺状况,预先制定各种工艺参数,使得整个单板生产过程劳动强度大大降低, 操作过程简化并提高了生产率和产品质量.     

液压无轴木材旋切机的研究与设计

在原有机械旋切机和液压旋切机的基础上设计一种液压比例控制的无轴木材旋切机,其主要优点有:(1)采用电液比例技术,控制精度高,工作平稳;(2)推导一种通用旋切算法,实用于各类旋切机.     

基于FPGA和遗传算法的PID控制器设计与实现

本文提出了一种基于遗传算法进行参数整定和FPGA实现的PID控制器设计方法。首先利用遗传算法对PID控制器进行参数寻优;然后采用FPGA实现基于遗传算法的智能PID控制器。仿真结果表明,该方法是可行的,设计模块是正确的。     

基于LabVIEW的神经网络PID自适应控制器的设计与应用

基于LabVIEW的神经网络PID自适应控制器，是将LabVIEW与Matlab神经网络工具箱相结合，控制算法上将神经网络和PID控制规律融为一体，既具有常规PID控制器结构简单、参数物理意义明确的优点，又具有神经网络自学习、自适应的功能；且与测量、自动化的硬件结合非常紧密，使这种控制器不仅在算法上比常规控制器具有更好的鲁棒性和控制效果，而且在工控领域也必将有广阔的应用前景。     

改进型神经网络参数自学习PID控制器的实现

用BP神经网络自学习PID控制器的3个可调参数KP,KI和KD，实现最佳组合的PID控制，在调整神经网络的权值算法中，用被控对象的预测模得到预测输出值来改进学习算法。该方法用于异步电动机直接矩控制中效果明显。     

一种智能自整定PID控制器的设计与阶梯信号的应用

对专家自整定PID控制器设计的理论和应用进行了研究 ,并针对一般专家自整定PID控制器的不足之处 ,提出采用阶梯信号作为系统输入的思路 .     

基于PLC的PID控制器设计与实现

为了方便构建PID控制器,降低PID控制器难度,减少投资,通过对PID控制算法和PLC性能分析,提出了基于PLC的PID控制器的3种实现方法,并以借助PLC内置PID指令为例,介绍了基于三菱可编程序控制器FX2N-16M在温度控制中的PID控制程序设计,给出了完整的温度PID控制梯形图.通过实验,证明该方案可行,控制效果良好.     

PID型大范围预测自校正控制器的设计与实现

本文通过对一般的大范围预测控制中目标函数的改进，导出了具有ＰＩＤ结构的新型大范围预测自校正控制计算法，使得控制器的动态性能及鲁棒性得到加强。本文还给出了这种方法的实现步骤，进行了数值仿真实验。仿真结果验证了该项控制器的有效性。     

一种二自由度PID控制器参数整定方法

针对二自由度PID控制器,提出一种简单的基于预期动力学方程设计的参数整定方法.通过分析,将二自由度PID控制器表示成闭环系统预期动力学特性方程和系统扰动量观测器的函数.选取预期动力学特性方程系数和观测器参数作为控制器参数,分析了参数与系统性能的关系,并提出了各个参数的取值规则.仿真结果表明,该方法对含纯积分环节对象、非最小相位对象、时滞对象、高阶对象、不稳定对象等都具有良好的控制效果.     

H∞混合灵敏度约束下PID控制器设计

为了使PID控制器具有更好的鲁棒性,针对线性时不变系统,研究一种基于H∞混合灵敏度约束域的PID控制器设计方法。首先,计算PID控制器参数稳定域、灵敏度约束域和补灵敏度约束域的交集;然后,在此交集约束域内利用遗传算法以混合灵敏度性能指标为目标函数搜索最优的PID控制器。对于某一确定的加权函数阵,根据上述交集的情况,直接判断是否存在H∞混合灵敏度约束下的PID控制器。仿真实例表明:设计H∞混合灵敏度最优的PID控制器,可以保证系统在摄动范围内是鲁棒稳定的,且系统具有良好的瞬态性能指标。     

一种基于概率鲁棒的分散PID控制器设计

基于概率鲁棒方法,针对具有实参数不确定性的多输入多输出被控对象,提出一种分散PID控制器设计方法.根据被控对象模型的参数摄动状态,计算闭环系统满足性能设计要求的概率作为优化算法的目标函数,利用遗传算法对分散PID控制器参数进行优化,用Monte Carlo实验对控制系统进行鲁棒性检验.对5个多变量化工过程进行了仿真试验,并与基于标称参数的设计方法进行比较.仿真结果表明,基于概率鲁棒的分散PID控制器设计方法对模型参数不确定性具有较好的鲁棒性,在被控对象存在一定的不确定性时,系统能以最大的概率满足设计要求.     

基于遗传算法的分布参数对象PID控制器设计

实际工业过程中的对象大都属于分布参数系统,控制现场主要采用比例-积分-微分(PID)控制方法。该文将基于遗传算法的PID控制器优化设计方法(简称GAOPT方法)应用到一类分布参数对象上,设计了最优控制器,并与几种基于常规整定公式的控制器进行比较。仿真结果表明,GAOPT方法设计的PID控制器,可以利用较小的控制能量,获得在超调量、调节时间和时间乘绝对误差积分(ITAE)等指标上都较优的控制效果。将GAOPT方法应用到分布参数系统上,可以提高现有工业中PID控制器的控制水平。     

IIS控制器的ASIC设计与实现

介绍了ⅡS控制器的基本原理与实际应用,详细阐述了在专用集成电路中该控制器的设计思路,其中重点介绍了主控模块和收发模块的架构.在用verilog语言实现整个设计的基础上,运用ModelSim进行了功能仿真,利用SMIC0.13 μm工艺库和SYNOPSYS的Design Compiler对其综合.经过FPGA验证,确保该控制器作为一个独立的IP核可嵌入到ASIC系统中.     

基于遗传算法的分布参数对象PID控制器设计

实际工业过程中的对象大都属于分布参数系统,控制现场主要采用比例-积分-微分(PID)控制方法。该文将基于遗传算法的PID控制器优化设计方法(简称GAOPT方法)应用到一类分布参数对象上,设计了最优控制器,并与几种基于常规整定公式的控制器进行比较。仿真结果表明,GAOPT方法设计的PID控制器,可以利用较小的控制能量,获得在超调量、调节时间和时间乘绝对误差积分(ITAE)等指标上都较优的控制效果。将GAOPT方法应用到分布参数系统上,可以提高现有工业中PID控制器的控制水平。     

IIS控制器的ASIC设计与实现

介绍了IIS控制器的基本原理与实际应用,详细阐述了在专用集成电路中该控制器的设计思路,其中重点介绍了主控模块和收发模块的架构。在用verilog语言实现整个设计的基础上,运用ModelSim进行了功能仿真,利用SMIC0.13μm工艺库和SYNOPSYS的Design Compiler对其综合。经过FPGA验证,确保该控制器作为一个独立的IP核可嵌入到ASIC系统中。     

自适应遗传算法在PID控制器设计中的应用

提出了一种带有自适应交叉、变异算子的遗传算法，并把它应用到PID控制器的设计当中。仿真结果表明，该方法提高了参数的优化性能，使控制系统具有良好的控制精度，其动态性能和鲁棒性均比较理想。     

基于Matlab图像数字水印算法的设计

介绍了Matlab中用于图像数字水印的基本函数,通过设计程序实现了一个DCT城图像数字水印的嵌入和提取算法,并对已嵌入水印的图像实施了攻击（压缩30％）．结果表明,被攻击后的图像仍能成功提取出嵌入的水印信息,具有较好的稳健性和鲁棒性．     

多指标相容下的多变量PID控制器设计

研究在满足闭环系统稳定、具备一定衰减度、且符合鲁棒性能指标H_∞约束下,多变量PID的整定问题,把PID调节器的设计转化为易于实现的静态输出反馈(SOF)问题,最终将系统的控制律归结为求解具有线性矩阵不等式约束的半正定规划问题,以线性矩阵不等式(LMI)和双线性矩阵不等式(BMI)为工具,给出迭代算法,PID控制器的参数可通过进一步等价转化得到。而后通过对化工过程控制中一个典型实例的仿真,说明了文中算法的有效性和鲁棒性。