這個程序采用BP神經網絡對傳統的PID控制器的三個參數進行整定
上傳時間： 2017-07-11
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在基于頻率特性的控制器參數自整定算法的研究中使用和撇混合編程進 行仿真實驗, 利用兩種語言的優勢互補, 在實驗速度與實時性方面有了很大提高。給出了實現設計的具體過 程, 使該算法從實驗室仿真層次上向現場實際應用跨出了重要一步。
上傳時間： 2013-12-17
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控制器參數整定問題 化工過程的控制器設計加熱爐控制
上傳時間： 2013-12-04
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該文檔為PID控制器的參數整定及其應用(精)講解資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標簽： pid控制器
上傳時間： 2021-10-29
上傳用戶：zhaiyawei
該文檔為PID控制器及PID參數整定(精)簡介資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
上傳時間： 2021-11-05
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上傳時間： 2021-11-06
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基于混沌螞蟻群算法的PID控制器的參數整定
標簽： 螞蟻算法
上傳時間： 2022-03-12
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PID溫度控制器作為一種重要的控制設備,在化工、食品等諸多工業生產過程中得到了廣泛的應用.但是,一般的PID溫度控制器,必須由工程人員根據經驗,手動調節PID參數.這對于需要經常對PID參數進行調整的用戶十分不方便,限制了控制器的應用.本課題的研究目的在于設計出一種能夠自動整定PID參數、且控制精度高的PID溫度控制器,以滿足工業生產中對高性能溫度控制器的需求.同時,本溫度控制器要能夠與PLC(可編程邏輯控制器)配合使用,由PLC來控制本控制器的工作.本文通過理論分析和編程仿真,設計出一種控制性能優良的PID參數自整定控制算法,并開發了控制器的硬件電路及控制程序.本文的研究內容主要包括以下幾個方面:(1)采用理論分析與公式推導的方法,設計出了基于階躍辨識、基于繼電辨識和基于Fuzzy推理的三種切實可行的PID參數自整定方法.采用Matlab對這三種PID參數自整定方法進行了建模與仿真,選擇了綜合性能最好的一種方法應用于本溫度控制器中,滿足了產品的控制指標要求.(2)通過設計基于單片機的控制電路,實現了本系統的控制功能.(3)通過設計基于CPLD的通訊電路和通訊協議,實現了本溫度控制器與PLC的通訊功能.(4)通過設計數據結構和算法,使溫度控制器控制軟件具有較高的運行效率.本文中通過理論分析與建模仿真設計出了PID參數自整定算法,為以后更高性能的此類算法的開發提供了一條可行的途徑;溫度控制器電路的設計和控制程序的開發,對其它同類產品的開發具有一定的參考價值.
上傳時間： 2022-05-23
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本文以異步電機參數離線自整定及參數在線辨識為對象，從理論分析，算法提出，仿真證明和實驗驗證四部分進行了深入研究。 異步電機參數離線自整定及參數在線辨識技術的研究，為異步電機控制性能的不斷提高提供了保障，以使更好，更精確的控制方式能夠應用到工程實際中去。 由于在工程中使用的電機和變頻器不一定能夠匹配，而需要在電機運行之前由專業的工程師對變頻器作重新設置，此過程復雜，耽誤時間而且需要專業人員操作。 本文提出一套異步電機參數離線自整定算法，使用C語言編程，并在一臺2.2KW電機的硬件實驗平臺上驗證了該算法，實現了電機在運行之前，變頻器自動測試出電機的基本參數，為矢量控制等控制方式提供所需要的電機參數。 電機在運行過程中，由于溫度等因素的影響，電機的參數會發生變化，影響電機運行的穩定性，所以要對電機參數做在線辨識。本文對異步電機參數在線辨識作了理論分析和方法總結，為下一步工作打下基礎。 算法的實現需要相應的硬件實驗平臺，本文對硬件實驗平臺作了詳細介紹，包括主電路的設計、IGBT的驅動保護電路設計、DSP數字控制器的設計。 本文還對文中提出的實驗方法作了MATLAB/Simulink仿真，驗證了該方法的可行性，對實驗有指導意義。
上傳時間： 2013-04-24
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工業生產過程中，時滯對象普遍存在，同時也是較難控制的，尤其是大時滯對象的控制一直都是一個難題。而很多溫度控制系統都是屬于大時滯系統，常見的智能溫度控制器雖然在溫度控制的實際應用中表現了比較理想的控制效果，但它仍然屬于將參數整定與系統控制分開處理的離線整定方法，如果工況發生變化就必須重新調整參數。針對這一問題，為了實現時滯系統參數自整定的控制，本文將神經網路控制、模糊控制和PID控制結合起來，設計了基于神經網路的模糊自適應PID控制器。 首先，本論文分析了時滯系統的特點，討論了幾種時滯系統較為成熟的常規控制算法：微分先行控制算法、史密斯預估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它們的控制性能；并且通過仿真對這三種控制方法在溫控系統中的控制性能進行了比較。 其次，在分析PID參數自整定傳統方法的基礎上，設計了一種改進方法，并設計了相應的控制器。該控制器綜合了模糊控制、神經網絡控制和PID控制各自的長處，既具備了模糊控制簡單有效的控制作用以及較強的邏輯推理功能，也具備了神經網絡的自適應、自學習的能力，同時也具備了傳統PID控制的廣泛適應性。該方法不需要離線整定參數，實現了在線自整定參數。仿真實驗表明了該控制器對模型和環境都具有較好的適應能力和較強的魯棒性。 最后將基于神經網路的模糊自適應PID控制器應用于貝加萊PID溫控裝置，能夠出色地實現參數的在線自整定。理論分析、系統仿真、實驗結果都證實了這種控制策略能有效地減少系統超調量，并減少了調節時間，提高了系統的實時性和控制精度。
上傳時間： 2013-07-05
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