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多變量系統(tǒng)辨識及其PID解耦控制的研究

  • 現(xiàn)代工業(yè)過程中面臨越來越多的結(jié)構(gòu)復(fù)雜的多變量系統(tǒng),傳統(tǒng)的單變量PID控制方法已無法滿足要求,為了解決多變量系統(tǒng)的控制問題,以兩輸入兩輸出系統(tǒng)為例,提出一種基于階躍響應(yīng)的多變量頻域模型辨識方法,并將此種方法與對角矩陣解耦控制方法相結(jié)合應(yīng)用于多變量PID控制系統(tǒng)中。最后對滯后環(huán)節(jié)近似部分和對角矩陣解耦方法進(jìn)行仿真驗證。結(jié)果表明該方法能夠更好的控制系統(tǒng)變量,誤差減小50%以上。
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基于三菱FX2N的增量式PID控制器設(shè)計

  • 研究普通PID數(shù)字控制器在PLC控制系統(tǒng)中的應(yīng)用,結(jié)果表明該算法容易產(chǎn)生誤差積累,從而使得超調(diào)量過大,在此基礎(chǔ)上提出增量式PID控制算法。闡述基于三菱FX2N增量式PID控制器設(shè)計方法,給出了增量式PID控制算法程序流程圖和部分程序。實驗結(jié)果表明,該控制算法既有利于改善系統(tǒng)的動態(tài)特性又有利于消除靜差,比普通的PID控制具有更好的控制品質(zhì)。
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數(shù)字顯示調(diào)節(jié)儀PID參數(shù)自整定功能分析

  • 各種智能型數(shù)字顯示調(diào)節(jié)儀,一般都具有PID參數(shù)自整定功能。儀表在初次使用時,可通過自整定確定系統(tǒng)的最佳P、I、D調(diào)節(jié)參數(shù),實現(xiàn)理想的調(diào)節(jié)控制。在自整定啟動前,因為系統(tǒng)在不同設(shè)定值下整定的參數(shù)值不完全相同,應(yīng)
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基于數(shù)字PID和89C52單片機(jī)的溫度控制系統(tǒng)

  • 針對在工業(yè)生產(chǎn)過程中經(jīng)常需要高穩(wěn)定度的恒溫環(huán)境,傳統(tǒng)模擬式儀表結(jié)合簡單的PID控制較難達(dá)到目標(biāo)的情況,提出了基于數(shù)字PID控制算法和89C52單片機(jī)的溫度控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過溫度傳感器DSl820對溫度進(jìn)行采樣和轉(zhuǎn)換,然后執(zhí)行數(shù)字PID控制,輸出控制量來調(diào)節(jié)可控硅觸發(fā)端的通斷,從而實現(xiàn)對溫度的控制。水溫可以在一定范圍內(nèi)由人工設(shè)定,并能在環(huán)境溫度降低時實現(xiàn)自動調(diào)整。結(jié)果表明:通過將數(shù)字PID算法和89C52單片機(jī)結(jié)合使用,使整個控制系統(tǒng)的溫度控制精度提高了10%,輸出溫度的誤差小于2%,不僅滿足了對溫度控制
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基于DSP TMS320LF2407的自動避障小車

用一個四重OP放大器構(gòu)成的溫度PID電路

  • 電路的功能若對溫度進(jìn)行控制并要求以最短的時間達(dá)到規(guī)定的溫度時,可在普通比例控制電路上加上對誤差進(jìn)行積分的電路,但這樣會隨時間的增加而擴(kuò)大,面具響應(yīng)也慢,為了減少誤差,提高速度,在電路中再加上微分元件,
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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器及仿真

  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器實現(xiàn)了兩種算法本質(zhì)的結(jié)合,借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí),自組織能力,可實現(xiàn)PID參數(shù)的在線調(diào)整,控制器自適應(yīng)性好;該算法不要求被控對象有精確的數(shù)學(xué)模型,擴(kuò)大了應(yīng)用范圍,控制效果良好;在合理選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)的情況下,該算法有很強(qiáng)的泛化能力。基于以上優(yōu)點,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器具有很好的發(fā)展應(yīng)用前景。
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串級PID控制原理

  • 串級計算機(jī)控制系統(tǒng)的典型結(jié)構(gòu)如下圖所示,系統(tǒng)中有兩個PID控制器,Gc2(s)稱為副調(diào)節(jié)器傳遞函數(shù),包圍Gc2(s)的內(nèi)環(huán)稱為副回路。Gc1(s)稱為主調(diào)節(jié)器傳遞函數(shù),包圍Gc1(s)的外環(huán)稱為主回咱。主調(diào)節(jié)器的輸出控制量u1作為
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基于ADUC7026的數(shù)字PID算法在基站功率控制中的應(yīng)用

  •   前言   數(shù)字PID控制在生產(chǎn)過程中是一種最普遍采用的控制方法,其特點是結(jié)構(gòu)簡單,穩(wěn)定性好,工作可靠,調(diào)整方便,多被應(yīng)用到被控對象的結(jié)構(gòu)和參數(shù)不能完全掌握或得不到精確數(shù)學(xué)模型的環(huán)境中。將數(shù)字PID控制算法應(yīng)用于基站發(fā)射功率控制,可以極大地提高基站發(fā)射功率的穩(wěn)定性和可靠性,控制輸出功率在覆蓋允許范圍內(nèi),不至過小無法滿足網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃時的覆蓋距離要求,而減少小區(qū)覆蓋范圍,又不會產(chǎn)生過強(qiáng)的輸出信號對相鄰基站造成干擾。本文首先分析數(shù)字PID控制算法中的兩種常見算法,而后重點討論它們在基于ADUC7026的基站功率
  • 關(guān)鍵字: ADI  基站  PID  

上海交通大學(xué)SmartStar隊技術(shù)報告(節(jié)選)

  • 本文以Freescale 16位單片機(jī)MC9S12DG128為核心控制器,在CodeWarrior IDE開發(fā)環(huán)境中進(jìn)行軟件開發(fā),要求賽車在未知道路上沿著黑線以最快的速度完成比賽。整個系統(tǒng)涉及車模機(jī)械結(jié)構(gòu)調(diào)整、傳感器電路設(shè)計及信號處理、控制算法和策略優(yōu)化等多個方面。為了提高智能賽車的行駛速度和可靠性,對比了不同方案的優(yōu)缺點,并結(jié)合LabVIEW仿真平臺進(jìn)行了大量底層和上層測試,最終確定了現(xiàn)有的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和各項控制參數(shù)。
  • 關(guān)鍵字: Freescale  智能車  攝像頭  PID  201001  

THE MATHWORKS 更新了 SIMULINK CONTROL DESIGN

  •   The MathWorks 日前宣布推出配備新功能的 Simulink Control Design 3.0,這些新功能可以自動調(diào)節(jié)“比例 – 積分 – 微分”(proportional-integral-derivative, PID) 控制器。這些功能與 Simulink 的最新 PID 控制器模塊一同發(fā)布。   工程師們可以使用這些模塊快速創(chuàng)建 PID 控制器、選擇 PID 結(jié)構(gòu)、添加積分器抗積分飽和邏輯、將連續(xù)時間域轉(zhuǎn)換為離散時間域,并可以對定
  • 關(guān)鍵字: MATHWORKS  控制器  PID  

基于FPGA的溫度模糊自適應(yīng)PID控制器的設(shè)計

  • 針對某恒溫箱控制系統(tǒng)中存在的非線性、時變等特點,結(jié)合傳統(tǒng)PID與現(xiàn)代模糊控制理論,以EP1C12型FP-GA為核心控制器,采用模塊化思想,設(shè)計并實現(xiàn)溫度模糊自適應(yīng)PID控制。實際運(yùn)行結(jié)果表明,采用該方法可明顯改善控制效果,在簡化設(shè)計的同時,也可提高系統(tǒng)的運(yùn)算速度和可靠性。
  • 關(guān)鍵字: PID  控制器  設(shè)計  適應(yīng)  模糊  FPGA  溫度  基于  

基于PID算法和89C52單片機(jī)的溫度控制系統(tǒng)

  • 0 引 言
    溫控技術(shù)無論是在工業(yè)生產(chǎn),還是日常生活中都起著非常重要的作用。在冶金、石油、化工、電力和現(xiàn)代農(nóng)業(yè)等行業(yè),溫度是極為重要而又普遍的熱工參數(shù)之一,在普通家庭里熱水器、電飯煲、電烤箱等依賴于溫
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液壓位置伺服系統(tǒng)的模糊PID控制研究

  • 針對液壓位置伺服系統(tǒng)中參數(shù)時變和非線性等特點,本文使用模糊PID控制算法實現(xiàn)對PID參數(shù)的在線自調(diào)整。Matlab仿真表明,與傳統(tǒng)PID控制相比,模糊PID控制具有超調(diào)小、穩(wěn)態(tài)精度高、魯棒性強(qiáng)等特點。
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基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID參數(shù)自整定方法的研究

  • 建立一個基于改進(jìn)的CMAC小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID參數(shù)自整定控制系統(tǒng),該P(yáng)ID參數(shù)的整定方法為基于規(guī)則的整定方法,不必精確地辨識被控對象的數(shù)學(xué)模型,只需將系統(tǒng)誤差 的時間特性中的特征值送入CMAC網(wǎng)絡(luò),CMAC再根據(jù)輸入的特征值得出相應(yīng)的PID參數(shù)的變化量,即可實現(xiàn)PID參數(shù)的自整定。
  • 關(guān)鍵字: CMAC  PID  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  參數(shù)    
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