专家PID温度控制在高真空磁控溅射镀膜机中的应用研究

高真空磁控溅射镀膜机的温度控制在镀膜过程中起着十分重要的作用,温度控制的好坏直接影响到成膜质量.本文研究了专家PID算法的原理和实现方法,并将其应用到温度控制系统中;就常规PTD算法和专家PID算法在温度控制上的应用开展了仿真比较;设计和实现了基于专家PID算法的高真空磁控溅射镀膜机温度控制系统.事实表明,基于专家PID算法的温控系统可以对镀膜室温度实现很好的控制.     

基于粒子群算法的PID控制器研究

常规PID算法,在被控对象具有不确定、非线性、变参数等因素的复杂环境中,难以满足控制要求,因此采用粒子群算法PSO（particle swarm optimization）对PID算法的Kp,Ki,Kd 3个参数进行在线整定.利用MATLAB软件对常规PID控制及粒子群PID控制进行仿真实验,仿真结果显示,相较于常规PID算法,PSO-PID控制算法具有更好的快速性和稳定性.     

基于神经网络PID算法的研究与设计

传统PID的算法模型对于复杂的过程和非线性系统难于建立准确的数据模型,甚至在控制过程中出现不稳定现象.为解决此类问题,按PID控制方式选择神经元学习控制所需的状态变量,将自适应神经元与ID控制算法结合起来,较好地解决了交流变频调速系统负载扰动、时滞现象及非线性控制的问题.通过仿真实验比较传统PID和NN PID算法,说明NN PID具有较好的鲁棒性.     

变频恒压供水系统的PID控制策略分析

文章阐述了变频恒压供水系统的PID控制策略分析,分别介绍了PID算法常用的三种控制策略,即硬件型PID控制器控制、PLC内置软件型PID控制、变频器内置型PID控制,最后对以上三种控制策略进行归纳总结.     

流量控制系统模糊控制器设计与仿真

针对流量控制系统具有时变性和滞后性的特点,设计了一种模糊控制算法,利用MATLAB中模糊控制工具箱对该算法进行仿真研究,并做了与传统PID控制算法的效果对比试验.仿真结果表明,基于模糊控制算法的流量控制系统超调量小,且动态性能和稳定性均优于传统PID控制算法.     

基于混沌优化的PID控制器设计

将混沌科学的新应用混沌优化法引入PID控制器设计,对PID参数进行优化,并用Simulink对优化结果进行了仿真.结果证明,混沌优化方法算法简单有效,所设计的PID控制系统具有响应快、超调小和控制精度高等优点.     

基于FPGA直流电机控制的改进增量式PID算法

为实现对无刷直流电机转速的精确控制,文章在传统增量式PID算法的基础上引入积分分离算法和带死区算法,并对其比例系数的选取进行优化,提出一种基于传统增量式PID的改进算法.课题组结合FPGA良好的并行处理的性能,通过自顶向下的设计方法完成了PID控制器的VHDL分层设计,并在Modelsim平台上完成VHDL硬件编程设计与仿真.仿真对比结果表明：设计的控制系统能在0.2 s内达到预期的转速值,并且超调量的值不超过设定值的5.1%,控制效果明显优于传统增量式PID控制,表明该控制系统具有较高的控制精度和较好的稳定性.     

基于神经元自适应PID的交流永磁同步电机仿真研究

伺服电机因其可实现精确的速度、位置控制广泛应用于工业机器人领域.而由于机器人工作环境和工作对象的复杂和多变,导致传统控制算法的控制效果无法满足系统的既定目标.利用神经网络学习算法的自学习和自适应能力,结合传统PID控制算法设计了一种神经元自适应PID控制器.与传统PID控制器的控制效果相比较,仿真结果证明应用神经元自适应PID控制算法的伺服系统具有更强的稳定性和抗干扰能力.     

基于径向基神经网络PID控制的交流伺服系统

将神经网络和PID控制相结合,提出了一种神经网络整定的PID控制策略,并将其应用于交流伺服系统的控制.利用一个两层神经网络在线自适应调整PID控制器的参数;从而使系统的静态和动态性能指标较为理想.径向基函数神经网络用来辨识交流伺服系统的Jacobian信息,用正交最小二乘算法得到径向基函数神经网络的结构;然后用BP算法对该网络的权值进行训练使它逼近给定的函数.实验结果表明,这种系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点.     

大林算法在电加热炉温度控制中的应用

本文应用大林算法确定电加热炉的温度控制数学表达式,并和传统的模拟仪表控制的PID算法进行了比较.