PID參數自整定的綜述，總結了各種自整定pid參數的方法，作了比較。
上傳時間： 2013-12-09
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基于BP神經網絡的 參數自學習控制 （1）確定BP網絡的結構，即確定輸入層節點數M和隱含層節點數Q，并給出各層加權系數的初值 和 ，選定學習速率 和慣性系數 ，此時k=1； （2）采樣得到rin(k)和yout(k)，計算該時刻誤差error(k)=rin(k)-yout(k)； （3）計算神經網絡NN各層神經元的輸入、輸出，NN輸出層的輸出即為PID控制器的三個可調參數 ， ， ； （4）根據(3.34)計算PID控制器的輸出u(k)； （5）進行神經網絡學習，在線調整加權系數 和 ，實現PID控制參數的自適應調整； （6）置k=k+1，返回（1）。
上傳時間： 2016-04-26
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本文討論了神經網絡PID控制策略，提出了一種單神經元自適應PID控制器，給出了控制模型，探討了單神經元自適應PID控制學習算法，通過修改神經元控制器連接加權系數 ，構成了自適應PID控制器。利用神經網絡的自學習能力進行PID控制參數的在線整定，并使用了MATLAB軟件進行了仿真研究。比較傳統PID控制器與單神經元自適應PID控制器兩者的仿真結果表明，神經網絡PID控制器參數調節簡單，具有很高的精度和很強的適應性，可以獲得滿意的控制效果。
上傳時間： 2014-01-25
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采用將BP神經網絡的學習算法應用于PID控制中，使BP神經網絡與PID控制算法結合起來，通過吸收兩者的優勢，使系統具有自適應性。這樣系統可自動調節控制參數，更好地適應輸入變量的變化，提高控制性能和可靠性。本文從BP神經網絡的基本構成原理、學習規則和學習算法出發，設計了基于BP神經網絡的PID控制器，并對其進行了仿真分析,結果表明，該控制方案可行、有效。
上傳時間： 2014-02-27
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RBF神經網絡在分類問題中得到了廣泛的應用，尤其是模式識別的問題。許多模式識別實驗證明，RBF具有更有效的非線性逼近能力，并且RBF神經網絡的學習速度較其他網絡快。本文在具有復雜控制規律的S函數構造方法的基礎上，給出了基于MATLAB語言的RBF神經網絡PID控制器，及該模型的一非線性對象的仿真結果。
上傳時間： 2016-05-19
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磁懸浮技術具有無摩擦、無磨損、無需潤滑以及壽命較長等一系列優點，在能源、交通、航空航天、機械工業和生命科學等高科技領域有著廣泛的應用背景。隨著磁懸浮技術的廣泛應用，對磁懸浮系統的控制已成為首要問題。本設計以PID控制為原理，設計出PID控制器對磁懸浮系統進行控制。在分析磁懸浮系統構成及工作原理的基礎上，建立磁懸浮控制系統的數學模型，并以此為研究對象，設計了PID控制器，確定控制方案，運用MATLAB軟件進行仿真，得出較好的控制參數，并對磁懸浮控制系統進行實時控制，驗證控制參數。最后，本設計對以后研究工作的重點進行了思考，提出了自己的見解。PID控制器自產生以來，一直是工業生產過程中應用最廣、也是最成熟的控制器。目前大多數工業控制器都是PID控制器或其改進型。盡管在控制領域，各種新型控制器不斷涌現，但PID控制器還是以其結構簡單、易實現、魯棒性強等優點，處于主導地位。
上傳時間： 2022-07-19
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PID控制器是最廣泛應用的控制器，這個程序教會初學者使用
上傳時間： 2013-04-24
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無刷直流電機(BLDCM)是隨著電機控制技術、電力電子技術和微電子技術的發展而出現的一種新型電機。它是在有刷直流電機的基礎上發展起來的。無刷直流電機具有交流電機的結構簡單、運行可靠、維護方便等一系列特點，又具有直流電機的運行效率高、無勵磁損耗以及調速性能好等諸多優點，在很多場合有廣泛的應用前景，成為了國內外研究的熱點。無刷直流電機傳統的理論部分分析和設計方法已經比較成熟，因此對無刷直流電機控制策略的研究就顯得十分重要。 PID控制以其結構簡單、可靠性高、易于工程實現等優點至今仍被廣泛應用。在系統模型參數變化不大的情況下，PID控制性能優良。但在工業上有許多無法建立精確數學模型的復雜控制對象和非線性控制對象，若采用傳統的PID進行控制的話，那么很難獲得比較理想的控制效果。 對于無刷直流電機而言，它是一個多變量、強耦合的非線性系統，固定參數的PID調節器無法得到很理想的控制性能指標。基于以上原因，本文以無刷直流電機為控制對象，通過分析無刷直流電機的數學模型，以BP神經網絡為基礎，設計了應用于無刷直流電機的神經網絡PID控制器。 在MATLAB平臺上，先利用神經網絡PID控制器，給出相應的控制算法，對典型的參數時變非線性系統的控制進行了仿真研究。仿真結果表明，同傳統PID控制器相比，神經網絡PID控制器對模型、環境具有較好的適應能力與較強的魯棒性，有效的改善了系統的控制結果，達到了預期的目的。隨后利用SIMULNK建立了無刷直流電機控制系統的仿真模型。分別采用普通PID控制器和神經網絡PID控制器對電機的不同運行狀況進行了仿真分析。仿真結果驗證了所建模型的正確性，并證明了神經網絡控制的優越性。
上傳時間： 2013-08-04
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無刷直流電機是一種性能優越、應用前景廣闊的電機，應用傳統的控制理論對其進行控制系統設計、分析的技術已經相對成熟，在此基礎上研發出的各種調速系統已經在工業生產中獲得廣泛應用。因此，無刷直流電機的進一步推廣應用，在很大程度上依賴于對一些先進控制策略的研究。 為了改進無刷直流電機調速系統的控制性能，本文基于灰色控制理論建立了無刷直流電機灰色PID控制調速系統模型。常規的PID控制以其結構簡單、可靠性高、易于工程實現等優點至今仍被廣泛采用。在系統模型參數變化不大的情況下，PID控制性能優良，但無刷直流電機是一種多變量、非線性的控制系統，傳統的PID控制器難以克服電機自身參數不確定和擾動帶來的轉速偏差問題，無法實現精確快速的控制。灰色控制器是在繼承經典PID控制器不依賴于對象模型優點的基礎上，通過改進經典PID固有缺陷而形成的新型控制器，性能優良并且算法簡單。該控制器設計不需要建立電機的精確數學模型，對參數變化和負載擾動不敏感。系統較好地實現了給定速度參考模型的自適應跟蹤，結構簡單，能適應環境變化，具有較強的魯棒性。 本文以灰色系統理論為基礎，把無刷直流電機的數學模型分為確定部分與不確定部分，對被控對象的不確定部分建立灰色模型，進行灰色預估補償，使控制系統的灰量得到一定程度的白化。對所提出的無刷直流電機灰色PID控制調速系統進行了仿真，對仿真結果給出理論分析；以TMS320F2812型DSP為核心控制器建立了無刷直流電機調速驅動系統。仿真和實驗結果表明，基于灰色PID控制算法的無刷直流電機調速系統受電機參數變化影響較小，具有較高的控制精度和魯棒性，表現出優良的動、靜態性能。
上傳時間： 2013-04-24
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空調壓縮機是空調器的核心部件。傳統定速空調器中壓縮機多采用單相異步電動機，對電機采用簡單的開關式控制，電能損耗、室溫波動及噪音都很大，壓縮機容易受沖擊損壞。隨著人們生活水平的提高及能源短缺問題的出現，將變頻調速技術應用于空調器中，將變頻壓縮機取代傳統定頻定速壓縮機，對其進行變頻調速將使壓縮機減少開停次數，降低室溫波動，提高舒適度，獲得了更好的空氣調節效果和實現節能降耗的要求。 空調系統是一個典型的多輸入多輸出、具有大滯后特性的菲線性系統。要對空調壓縮機進行變頻調速，需要根據房間溫度的變化得出壓縮機的頻率值。由于空調系統精確的數學模型難以取得，且時間常數較大，傳統的PID調整不僅費時費力，性能指標也不能令人滿意。因此，將模糊控制技術引入空調壓縮機的變頻調速控制，建立模糊控制器，以房間溫度的變化和變化率為輸入，壓縮機的頻率為輸出。對于提高空調系統的控制精度、穩定性和可靠性，無論從學術研究角度出發，還是在工程應用方面，都具有相當的現實意義。 本文分別從三相異步電動機的變頻調速技術、變頻空調控制策略等方面進行了探討分析。首先將模糊控制技術應用到空調壓縮機變頻調速中，根據建立模糊控制規則的基本思想及實際運行經驗，通過模糊控制技術使空調壓縮機具有自調整的智能特性，從而得出最佳的動態控制參數，克服了PID控制器控制精度較低、消除穩態誤差能力差的缺點。 然后詳細闡述了SVPWM的基本原理，對空間矢量調制（SVPWM）方式及其實現方法進行了探討。在變頻壓縮機的控制中采用先進的SVPWM調制技術，壓縮機能根據室內需要的冷（熱）量不同，連續地、動態地、實時地調整其制冷（熱）量，始終保持在較合理的運轉狀態下。能夠進一步提高電壓的利用率和頻率分辨率，并使壓縮機運行更加平穩，提高空調的效率，達到節能降耗的效果。
上傳時間： 2013-04-24
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