工業生產過程往往具有非線性、不確定性，難以建立精確的數學模型。應用常規的PID控制器難以達到理想的控制效果。作為的重要分支，人工神經網絡具有良好的非線性映射能力和高度的并行信息處理能力，已成為非線性系統建模、辨識和控制中常用的理論和方法。其中，神經元具有很強的信息綜合、學習記憶、自學習和自適應能力，可以處理那些難以用模型和規則描述的過程，將神經元與PID結合，應用到實際的控制中，可以在線調整PID的參數，使系統具有較強的抗干擾能力、自適應能力和較好的魯棒性。 目前，人工神經網絡的研究主要是神經網絡的理論研究、神經網絡的應用研究和神經網絡的實現技術研究，這三方面是相互依賴和相互促進的關系。本文主要側重的是神經網絡的實現技術研究方面，創新性地利用FPGA嵌入式系統開發技術實現單神經元PID智能控制器的研究與設計，并將其封裝成為一個專用的IP核供其他的控制系統使用。 首先，對單神經元PID智能控制器的設計原理和設計算法進行了深入的研究與分析；其次，利用MATLAB設計單神經元PID智能控制器，針對特定的被控對象，對其進行仿真實驗，獲得比較理想的系統輸出；然后，研究基于FPGA的單神經元智能控制算法的實現，對控制器進行VHDL語言分層設計，使用Altera公司的軟件QuartusⅡ6.1進行仿真實驗。兩個仿真實驗結果表明，基于FPGA的單神經元智能控制器比MATLAB設計的單神經元PID智能控制器性能優良。 本文的設計模塊主要包括權值修改模塊、誤差計算模塊、權值產生模塊和輸出模塊。在各個模塊的設計中進行了優化處理，使本文的設計不僅利用的硬件資源少，而且也有很快的運行速度，同時也改善了傳統控制器的控制性能。
上傳時間： 2013-04-24
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比例-積分-微分（PID）是過程控制中最常用的一種控制算法。算法簡單而且容易理解，應用十分廣泛。但由于應用領域的不同，功能上差別很大，系統的控制要求及關心的控制對象也不相同。數字PID控制比連續PID控制更為優越，因為計算機程序的靈活性，很容易克服連續PID控制中存在的問題，經修正而得到更完善的數字PID算法。本文以三相全控整流橋阻性負載為實際電路，控制主電路電壓，旨在提出一種智能數字PID控制系統的設計思路，并給出了詳細的硬件設計及初步軟件設計思路。 PID控制系統采用高性能、低功耗的ARM微處理器S3C44BO作為核心處理單元，內部的10位ADC作為信號采集模塊，采用了矩陣鍵盤和640*480的液晶作為人機接口；串口作為通信模塊實現了上位機的監控。采用芯片內部自帶的PWM模塊，輸出16M Hz PWM信號并經過一階低通濾波器得到0～5V的控制信號用于觸發主電路控制器，實現PID整定。 軟件方面，分析和研究了uC/OSⅡ的內核源碼，實現了其在32位微處理器上的移植，作為管理各個子程序執行的系統軟件。選用了圖形處理軟件uC/GUI用于完成LCD顯示及控制。PID算法采用了增量式數字PID算法，采用規一化算法進行參數選取。上位機部分采用了C＃語言進行編寫。另外，采用了RTC（Real Time Clock）作為系統時鐘，可以實現系統的定時運行、定時模式切換等。在上位機上也可以方便的控制程序的執行，實現遠程監控。 在論文的最后詳細的介紹了智能PID控制系統在三相全控橋主電路中的具體應用。總結了調試中遇到的問題，對今后工作中需要進一步改善和探索的地方進行了展望。
上傳時間： 2013-08-01
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本文以誤差和誤差變化率為輸入，利用模糊推理的方法實現了對PID參數的在線自動整定，并且在MATLAB環境下對該控制器進行了設計和仿真。從仿真結果可以看出，參數自整定模糊PID控制器控制效果優于
上傳時間： 2013-04-24
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·基于積分分離PID控制算法的神經元控制器
上傳時間： 2013-05-20
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·自校正PID控制在雷達天線控制系統中的應用
上傳時間： 2013-05-21
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·PID參數自整定在溫度控制系統中的應用
上傳時間： 2013-04-24
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電加熱爐是典型工業過程控制對象，其溫度控制具有升溫單向性，大慣性，純滯后，時變性等特點，很難用數學方法建立精確的模型和確定參數。而PID控制因其成熟，容易實現，并具有可消除穩態誤差的優點，在大多數情況下可以滿足系統性能要求，但其性能取決于參數的整定情況。且快速性和超調量之間存在矛盾，使其不一定滿足快速升溫、超調小的技術要求。模糊控制在快速性和保持較小的超調量方面有著自身的優勢，但其理論并不完善，算法復雜，控制過程會存在穩態誤差。 將模糊控制算法引入傳統的加熱爐控制系統構成智能模糊控制系統，利用模糊控制規則自適應在線修改PID參數，構成模糊自整定：PID控制系統，借此提高其控制效果。 基于PID控制算法，以ADuC845單片機為主體，構成一個能處理較復雜數據和控制功能的智能控制器，使其既可作為獨立的單片機控制系統，又可與微機配合構成兩級控制系統。該控制器控制精度高，具有較高的靈活性和可靠性。 2 溫度控制系統硬件設計 該系統設計的硬件設計主要由單片機主控、前向通道、后向通道、人機接口和接口擴展等模塊組成，如圖l所示。由圖1可見，以內含C52兼容單片機的ADuC845為控制核心．配有640 KB的非易失RAM數據存儲器、外擴鍵盤輸人、320x240點陣的圖形液晶顯示器進行漢字、圖形、曲線和數據顯示，超溫報警裝置等外圍電路；預留微型打印機接口，可以現場打印輸出結果；預留RS232接口，能和PC機聯機，將現場檢測的數據傳輸至PC機來進一步處理、顯示、打印和存檔。
上傳時間： 2013-10-11
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針對傳統PID控制系統參數整定過程存在的在線整定困難和控制品質不理想等問題，結合BP神經網絡自學習和自適應能力強等特點，提出采用BP神經網絡優化PID控制器參數。其次，為了加快BP神經網絡學習收斂速度，防止其陷入局部極小點，提出采用粒子群優化算法來優化BP神經網絡的連接權值矩陣。最后，給出了PSO-BP算法整定優化PID控制器參數的詳細步驟和流程圖，并通過一個PID控制系統的仿真實例來驗證本文所提算法的有效性。仿真結果證明了本文所提方法在控制品質方面優于其它三種常規整定方法。
上傳時間： 2014-03-21
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針對傳統方法難以整定船載雷達伺服系統PID參數的問題，將模糊參數自整定PID控制技術應用到伺服系統位置回路中，通過仿真實驗表明該方法可以不依賴系統的數學模型，而根據輸入輸出關系對PID參數進行在線調整，自動調整環路帶寬，調高系統的動態性能和穩態性能，具有很強的魯棒性和自適應性。
上傳時間： 2013-11-13
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基于DRNN的神經網絡整定參數自學習的PID控制仿真
上傳時間： 2013-12-31
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