51單片機PID算法程序的位置式PID控制算法
上傳時間： 2013-11-24
上傳用戶：jasson5678
精典由入門到精通吃透PID教程，很好的讓一個初學者快速入門，到精通~很好不錯的材料。
標簽： PID
上傳時間： 2014-12-26
上傳用戶：xitai
當執(zhí)行機構需要的不是控制量的絕對值，而是控制量的增量（例如去驅動 步進電動機）時，需要用PID的“增量算法”。 增量式PID控制算法可以通過（2-4）式推導出。由(2-4)可以得到控制器 的第k-1個采樣時刻的輸出值為：
上傳時間： 2013-10-11
上傳用戶：waizhang
摘要:本文在對傳統(tǒng)PID調節(jié)器在液壓伺服控制系統(tǒng)中的控制效果分析的基礎上,采用了新型的模糊控制技術,通過單片機實現(xiàn)了智能PID控制,取得了比較好的控制效果。關鍵詞:電液伺服控制;智能控制;模糊控制;單片機;智能PID
上傳時間： 2013-10-22
上傳用戶：yangqian
電加熱爐是典型工業(yè)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(xiàn)，并具有可消除穩(wěn)態(tài)誤差的優(yōu)點，在大多數情況下可以滿足系統(tǒng)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(yōu)勢，但其理論并不完善，算法復雜，控制過程會存在穩(wěn)態(tài)誤差。 將模糊控制算法引入傳統(tǒng)的加熱爐控制系統(tǒng)構成智能模糊控制系統(tǒng)，利用模糊控制規(guī)則自適應在線修改PID參數，構成模糊自整定：PID控制系統(tǒng)，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(tǒng)，又可與微機配合構成兩級控制系統(tǒng)。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(tǒng)硬件設計 該系統(tǒng)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(xiàn)場打印輸出結果；預留RS232接口，能和PC機聯(lián)機，將現(xiàn)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
上傳用戶：vodssv
針對硫化鎳礦選礦浮選工業(yè)過程中液位控制進行數學分析，建立 BP預測模型并實施多浮選槽液位控制方法，利用目前工程領域流行的 MATLAB 7.0中提供的神經網絡工具箱，對網絡模型進行訓練和仿真，為有效抑制各槽液位擾動、實時調整各浮選槽液位和實現(xiàn)浮選指標的提高提供了有效的途徑。仿真結果證明了BP神經網絡對解決硫化鎳礦浮選過程液位PID控制的有效性，具有廣泛應用和推廣的價值。
上傳時間： 2014-12-29
上傳用戶：凌云御清風
為了實現(xiàn)對直流電機快速、準確調速的要求，提出了一種基于串口通信的直流電機PID調速系統(tǒng)設計方案，并實現(xiàn)系統(tǒng)的軟硬件設計。采用按鍵、OLED顯示屏等人機交互工具進行參數設置及顯示，通過PID控制器閉環(huán)反饋控制調節(jié)PWM信號，串口與上位機通信實現(xiàn)對數據的客觀分析。測試結果表明，該系統(tǒng)具有運行穩(wěn)定、調速準確、響應時間短等特點，達到了系統(tǒng)設計要求。
標簽： PID 串口通信 直流電機 調速系統(tǒng)
上傳時間： 2013-10-13
上傳用戶：ccccccc
文中將BP神經網絡的原理應用于參數辨識過程，結合傳統(tǒng)的 PID控制算法，形成一種改進型BP神經網絡PID控制算法。該算法利用BP神經網絡建立系統(tǒng)參數模型，能夠跟蹤被控對象的變化，取得較高的辨識精度。針對BP神經網絡對權系初始值敏感的缺點，優(yōu)化BP神經網絡的初始權系數。通過BP算法修正BP網絡自身權系數，實現(xiàn)PID參數的在線調整。仿真結果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強、穩(wěn)定性好，表明了該算法的可行性與有效性。
上傳時間： 2013-10-08
上傳用戶：cxl274287265
針對傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)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(yōu)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(yōu)化算法來優(yōu)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(yōu)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(tǒng)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(yōu)于其它三種常規(guī)整定方法。
上傳時間： 2014-03-21
上傳用戶：diets
針對 PID參數復雜繁瑣的整定過程這一問題，提出了基于MATLAB/Simulink仿真環(huán)境，模擬工程穩(wěn)定邊界法的船載雷達伺服系統(tǒng)PID參數整定策略和步驟，并進行了仿真實驗。結果表明該方法具有良好的收斂性，使得控制系統(tǒng)動態(tài)性能得到有效改善，并且很大程度上減少了工作量。
標簽： Simulink PID 環(huán)境 參數整定
上傳時間： 2013-10-25
上傳用戶：fang2010
