·摘 要:利用16位微机为控制器．实现直流电机数字PID闭环速度控制．通过实验，给出PID参数的整定与系统动态特性的关系．[著者文摘]
上传时间： 2013-04-24
上传用户：日光微澜
为提高静变电源输出电压的质量，研究了一种自整定模糊PID控制方法。该方法将模糊控制优良的动态性能、灵活的控制特性和PID稳态控制性能的优势相结合，实时地对系统控制量进行调整。在Matlab/Simulink环境下，对于模糊PID和常规PID在静变电源控制中的应用分别进行了仿真。仿真结果表明，模糊PID控制器减少了超调量，抗干扰性和鲁棒性强，系统的动态、稳态性能得到了很大程度的提高。
上传时间： 2014-12-24
上传用户：togetsomething
本文介绍了基于AT89C52 单片机的自动水温控制系统的设计及实现过程。该系统具有实时显示、温度测量、温度设定并能根据设定值对环境温度进行调节实现控温的目的以及达到上下限温度报警功能，控制算法是基于数字PID 算法。关键词 ：PID AT89C52 脉宽调制 实时 Abstract ： This article describes AT89C52 single-chip microcomputer-basedautomatic water temperature control system design and implementation process. Thesystem has real-time display, temperature measurement, temperature settings and theenvironment in accordance with the temperature settings adjusted to achieve thepurpose of temperature control and reach the upper and lower limits of temperaturealarm function, the control algorithm is based on the digital PID algorithm.Keyword: PID AT89C52 PWM real time
上传时间： 2013-10-10
上传用户：归海惜雪
在冶金、化工，机械等各类工业控制中，电加热炉都得到了广泛的应用。目前国内的电加热炉温度控制器大多还停留在国际60年代水平，仍在使用继电一接触器控制或常规PID控制，自动化程度低，动态控制精度差，满足不了日益发展的工艺技术要求。电加热炉的温度是生产工艺的一项重要指标，温度控制的好坏将直接影响产品的质量。电加热炉由电阻丝加热，温度控制具有非线性、大滞后、大惯性、时变性、升温尊向性等特点。而且，在实际应用和研究中，电加热炉温度控制遇到了很多困难：第一，很难建立精确的数学模型：第二，不能很好地解决非线性、大滞后等问题。以精确数学模型为基础地经典控制理论和现代控制论在解决这些问题时遇到了极大地困难，而以语言规则模型(IF—THEN)为基础的模糊控制理论却是解决上述问题的有效途径和方法。国内现有的一些模糊设计方法大多存在不同缺点，而且真正把理论研究应用到实际系统的也较少。所以，深入研究在电加热炉系统控制中具体模糊控制设计理论是十分必要的。本文针对电加热炉这一控制对象，以Ts．94—1型号的箱形电加热炉为参考对象，分别采用工业控制中普遍使用的PID控制、经常见到的模糊控制策略，如基本模糊控制，对其进行仿真实验，比较，并进行了理论分析。针对上述电加热炉控制中存在的问题，本文设计了双模糊控制器。双模糊控制器在参数自整定模糊控制理论的基础上，对比例因子进行调整，克服原算法复杂丽不实用的特点，根据电加热炉不同的工作状态采用不同的模糊控制器，提高了控制精度，改善了控制效果。本文把模糊控制与神经网络技术相结合，利用神经网络很强的学习能力和自适应能力，建立了自适应神经模糊推理系统。把不依赖精确数学模型的模糊控制系统与有价值的经验数据或参考模型相结合，弥补了模糊控制的不足，使模糊控制系统更能发挥其强大优势，控制效果理想。在实践应用方面，以电加热炉为控制对象，开发了89C51单片机模糊控制器，主要进行了硬件和软件的设计。
上传时间： 2013-10-28
上传用户：yuanwenjiao
摘要:本文在对传统PID调节器在液压伺服控制系统中的控制效果分析的基础上,采用了新型的模糊控制技术,通过单片机实现了智能PID控制,取得了比较好的控制效果。关键词:电液伺服控制;智能控制;模糊控制;单片机;智能PID
上传时间： 2013-10-22
上传用户：yangqian
单片机模糊模糊控制是目前在控制领域所采用的三种智能控制方法中最具实际意义的方法。模糊控制的采用解决了大量过去人们无法解决的问题，并且在工业控制、家用电器和各个领域已取得了令人触目的成效。本书是一本系统地介绍模糊控制的理论、技术、方法和应用的著作；内容包括模糊控制基础、模糊控制器、模糊控制系统、模糊控制系统的稳定性、模糊控制系统的开发软件，用单片微型机实现模糊控制的技术和方法，模糊控制在家用电器和工业上应用的实际例子；反映了模糊控制目前的水平。 单片机模糊模糊控制目录 ： 第一章 模糊逻辑、神经网络集成电路的发展 1.1 模糊逻辑及其集成电路的发展1.1.1 模糊逻辑的诞生和发展1.1.2 模糊集成电路的发展进程1.2 神经网络及其集成电路的发展1.2.1 神经网络的形成历史1.2.2 神经网络集成电路的发展1.3 模糊逻辑和神经网络的结合1.3.1 模糊逻辑和神经网络结合的意义1.3.2 模糊逻辑和神经网络结合的前景第二章 模糊逻辑及其理论基础 2.1 模糊集合与隶属函数2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隶属函数2.1.3 分解定理与扩张定理2.1.4 模糊数2.2 模糊关系、模糊矩阵与模糊变换2.2.1 模糊关系2.2.2 模糊矩阵2.2.3 模糊变换2.3模糊逻辑和函数2.3.1模糊命题2.3.2模糊逻辑2.3.3模糊逻辑函数2.4模糊语言2.4.1 语言及语言的模糊性2.4.2 模糊语言2.4.3 语法规则和算子2.4.4 模糊条件语句2.5 模糊推理2.5.1 模糊推理的CRI法2.5.2 模糊推理的TVR法2.5.3 模糊推理的直接法2.5.4 模糊推理的精确值法2.5.5 模糊推理的强度转移法第三章 模糊控制基础 3.1 模糊控制的系统结构3.2 精确量的模糊化3.2.1 语言变量的分档3.2.2 语言变量值的表示方法3.2.3 精确量转换成模糊量3.3 模糊量的精确化3.3.1 最大隶属度法3.3.2 中位数法3.3.3 重心法3.4 模糊控制规则及控制算法3.4.1 模糊控制规则的格式3.4.2 模糊控制规则的生成3.4.3 模糊控制规则的优化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神经网络方法3.5.1 神经元和神经网络3.5.2 神经网络的分布存储和容错性3.5.3 神经网络的学习算法3.5.4 神经网络实现的模糊控制3.5.5 神经网络构造隶属函数3.5.6 神经网络存储控制规则3.5.7 神经网络实现模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器结构4.2 模糊控制器设计4.2.1 常规模糊控制器设计4.2.2 变结构模糊控制器设计4.2.3 自组织模糊控制器设计4.2.4 自适应模糊控制器设计4.3 模糊控制器的数学模型4.3.1 常规模糊控制器的数学模型4.3.2 模糊控制器数学模型的建立第五章 模糊控制系统 5.1 模糊系统的辨识和建模5.1.1 模糊系统辨识的数学基础5.1.2 基于模糊关系方程的模糊模型辨识5.1.3 基于语言控制规则的模糊模型辨识5.2 模糊控制系统的设计5.2.1 模糊控制系统的一般设计过程5.2.2 模糊控制系统的典型设计5.3 模糊控制系统的稳定性5.3.1 稳定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 语言规则描述的模糊控制系统的稳定性5.3.3 关系方程描述的模糊控制系统的稳定性第六章 数字单片机与模糊控制6.1 数字单片机MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9单片机性能概论6.1.2 MC68HC705P9单片机基本结构6.1.3 MC68HC705P9指令系统6.2 数字单片机模糊控制方式6.2.1 数字单片机与模糊控制关系6.2.2 数字单片机模糊控制方式第七章 模糊单片机与模糊控制7.1 模糊单片机NLX2307.1.1 模糊单片机NLX230性能概况7.1.2 NLX230的结构及引脚7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的内部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技术7.2 NLX230开发系统7.3 NLX230应用例子第八章 模糊控制的开发软件8.1 模糊推理机原理8.2 模糊推理机的算法8.3 模糊推理机结构和清单8.4 模糊逻辑知识基发生器8.5 模糊推理开发环境8.5.1 FIDE的工作条件8.5.2 FIDE的结构8.5.3 FIDE的工作过程第九章 模糊控制在家用电器中的应用9.1 模糊控制的电冰箱9.1.1 电冰箱模糊控制系统结构9.1.2 模糊控制规则和模糊量9.1.3 控制系统的电路结构9.1.4 控制规则的自调整9.2 模糊控制的电饭锅9.2.1 煮饭的工艺过程曲线9.2.2 模糊控制的逻辑结构9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制软件框图9.3 模糊控制的微波炉9.3.1 控制电路的结构框图9.3.2 微波炉的模糊量与推理9.3.3 微波炉控制电路结构原理9.3.4 控制软件原理及框图9.4 模糊控制的洗衣机9.4.1 模糊洗衣机控制系统逻辑结构9.4.2 模糊洗衣机的模糊推理9.4.3 洗衣机物理量检测方法9.4.4 布质和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的应用10.1 模糊参数自适应PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊参数自适应PID控制系统结构10.1.3 模糊控制规则的产生10.1.4 模糊推理机理及运行结果10.2 恒温炉模糊控制10.2.1 恒温炉模糊控制的系统结构10.2.2 模糊控制器及控制规则的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感应电机模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系统结构10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊电阻观测器10.3.4 模糊控制器及运行
上传时间： 2014-12-28
上传用户：semi1981
针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。
上传时间： 2014-03-21
上传用户：diets
人工气候室的温湿度控制面临诸多的难题，不但控制对象有滞后性、无准确数学模型以及存在不确定干扰等，同时温湿度还存在耦合现象。使用常规PID或者单纯的模糊控制效果都不佳。本文提出了一种PID与模糊控制相结合的智能控制算法，同时通过内蒙古大学生物学院人工气候室现场测试，证明了该控制算法对于温湿度控制系统的有效性。
上传时间： 2013-10-27
上传用户：ming52900
该系统采用自校正控制原理和常规PID控制相结合的算法!能快速整定出PID控制器的参数
上传时间： 2013-10-21
上传用户：Shaikh
通过PID来控制电机转速，不错的分析和介绍
上传时间： 2013-12-15
上传用户：zjf3110
