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穩定控制系統

  • 在過程控制中

    在過程控制中，按偏差的比例（P）、積分（I）和微分（D）進行控制的PID控制器（亦稱PID調節器）是應用最為廣泛的一種自動控制器。它具有原理簡單，易于實現，適用面廣，控制參數相互獨立，參數的選定比較簡單等優點；而且在理論上可以證明，對于過程控制的典型對象──“一階滯后＋純滯后”與“二階滯后＋純滯后”的控制對象，PID控制器是一種最優控制。PID調節規律是連續系統動態品質校正的一種有效方法，它的參數整定方式簡便，結構改變靈活（PI、PD、…）。

    標簽： 過程控制

    上傳時間： 2014-01-18

    上傳用戶：561596

  • 介紹神經PID控制

    介紹神經PID控制，包括：基于神經元網絡、BP神經網絡、RBF神經網絡等PID整定的講解和相關的源代碼

    標簽： PID 控制

    上傳時間： 2013-12-16

    上傳用戶：edisonfather

  • 摘要: 溫度測控在日常生活、工業生產工程各領域均具有廣闊的應用前景。目前我國各類實際溫度控制系統 中主要以傳統控制方式為主

    摘要: 溫度測控在日常生活、工業生產工程各領域均具有廣闊的應用前景。目前我國各類實際溫度控制系統 中主要以傳統控制方式為主，其控制效果不夠理想。本課題將模糊控制與PID 控制結合，研制出一種具有較 好跟蹤速度和魯棒性的控制系統，為工業控制提供一種新的技術儲備，具有較高的應用價值。 本文設計實現了一個多功能、適應多種環境的溫度測控系統。為適應不同環境下溫度控制要求，系統共 實現4 種溫度控制方式：上位機高精度浮點PID 溫度控制、上位機模糊控制、自定義功率控制、下位機獨立 PID 控制。試驗表明，通過計算機可以遠程控制監視溫度，下位機脫離計算機可以獨立進行PID 溫度控制。 PID 算法中采用功率補償，解決了小偏差下PID 算法輸出功率不夠的問題。軟件采用Visual BASIC 語言編寫。 該軟件基于Windows2000/XP 平臺，人機界面友好，易于用戶操作。具有在線修改采樣時間、控制算法、控 制參數、圖形顯示功能。 : PID RS-232 VB

    標簽： 溫度測控 工業生產 工程 應用前景

    上傳時間： 2016-06-29

    上傳用戶：偷心的海盜

  • 單片機PID控制

    單片機PID控制，具體應用時，參數還得通過實驗整定。

    標簽： PID 單片機 控制

    上傳時間： 2016-06-29

    上傳用戶：kelimu

  • 單軸簡易伺服電機控制系統

    單軸簡易伺服電機控制系統，顯示器采用12864帶漢字庫的液晶顯示器。可控制伺服電機從F1-F1000的速度運行，可定距離運轉。采用P89LPC936單片機

    標簽： 伺服電機 控制系統

    上傳時間： 2013-12-06

    上傳用戶：zmy123

  • 本電子鐘采用PIC16C55單片機控制

    本電子鐘采用PIC16C55單片機控制，適于溫室的定時恒溫或自來水的定時定壓控制等。PIC16C55單片機工作電壓為2.5～6.25V，功耗低、驅動能力強。本電子鐘可以控制一路負載在24小時內的3次開/關；一個雙限觸發的定時輸出口，既可接傳統的功率保持型繼電器，也可接脈沖繼電器。本機用四位LED數碼管掃描式顯示，還有消隱(省電)工作方式，使用起來非常靈活、方便。

    標簽： PIC 16C C55 16

    上傳時間： 2014-05-29

    上傳用戶：GHF

  • 伺服控制數學模型

    伺服控制數學模型，matlab 程序，輕松搞定算法

    標簽： 伺服控制 數學模型

    上傳時間： 2013-12-10

    上傳用戶：1159797854

  • 針對工業控制過程中的實際問題

    針對工業控制過程中的實際問題，對神經網絡預測控制進行了深入的研究，提出 了兩種新的智能預測控制算法。并結合混合仿真平臺，以平臺中非線性單變量與多變量系 統為控制對象，將部分算法應用于實際控制中。

    標簽： 工業控制 實際問題 過程

    上傳時間： 2013-12-10

    上傳用戶：yd19890720

  • PID控制的算法及實現

    PID控制的算法及實現，基于單神經元網絡的PID 智能控制，基于遺傳算法整定的PID 控制

    標簽： PID 控制 算法

    上傳時間： 2014-01-26

    上傳用戶：hfmm633

  • 針對實際對象數學模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網絡的離散模 型與學習算法,將人工免疫系統與神經網絡結構的優勢相結合,提出了一種基于人工免疫 網絡的模式識別算法,構造了對象識別的人工免疫網

    針對實際對象數學模型不明確而難以控制的問題,采用人工免疫網絡的離散模 型與學習算法,將人工免疫系統與神經網絡結構的優勢相結合,提出了一種基于人工免疫 網絡的模式識別算法,構造了對象識別的人工免疫網絡模型.該算法綜合了網絡節點的定 位與參數調整以及對基函數的平滑因子實施調諧等功能,有效地解決了徑向基函數 (RBF)神經網絡模式識別的兩個階段任務,使模式識別的精度有較大的改進.采用兩個不 同對象函數進行的仿真試驗表明,該算法具有快速收斂性與較高的準確性.

    標簽： 人工免疫 對象 人工免疫網絡 學習算法

    上傳時間： 2016-11-21

    上傳用戶：遠遠ssad

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