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关于模糊神经网络PID在串级温度控制中的应用研究.pdf

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简介：
本文探讨了将模糊神经网络PID控制器应用于串级温度控制系统中，通过仿真实验验证其有效性和优越性，为工业过程控制提供了一种新的解决方案。 基于模糊神经网络PID的串级温度控制系统的研究主要探讨了如何利用模糊逻辑与神经网络技术优化传统的比例-积分-微分（PID）控制器，以提高温度控制系统的性能。该研究通过结合这两种方法的优势，旨在实现更精确、响应更快且鲁棒性更强的温度调节机制。

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  • 关于模糊神经网络PID在串级温度控制中的应用研究.pdf
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    本文探讨了将模糊神经网络PID控制器应用于串级温度控制系统中，通过仿真实验验证其有效性和优越性，为工业过程控制提供了一种新的解决方案。 基于模糊神经网络PID的串级温度控制系统的研究主要探讨了如何利用模糊逻辑与神经网络技术优化传统的比例-积分-微分（PID）控制器，以提高温度控制系统的性能。该研究通过结合这两种方法的优势，旨在实现更精确、响应更快且鲁棒性更强的温度调节机制。
     
  • 关于RBF神经网络在PID控制中应用于锅炉温度系统的研究*(2011年)
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    本研究探讨了径向基函数(RBF)神经网络与传统PID控制策略结合的方法，旨在优化锅炉温度控制系统。通过模拟实验验证了该方法的有效性及优越性。研究成果发表于2011年。 为了提高电厂锅炉温度控制系统在可靠性和安全性方面的表现，并实现精确控制的目标，本段落提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的PID控制器方案，并构建了一个三层神经网络模型。该方法通过利用RBF神经网络在线获取梯度信息，进而依据这些信息对PID控制器的三个参数进行实时调整，从而提升了系统的整体性能。 实验结果显示，在采用基于RBF神经网络的PID控制策略后，相比于传统的PID控制系统，新的系统在鲁棒性方面有了显著增强，并且提高了其响应速度和精确度。因此可以得出结论：这种改进后的控制方案能够有效提升电厂锅炉温度调节的效果。
     
  • 关于优化PID神经网络在光照强度控制中的应用研究
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    本研究探讨了改进型PID神经网络技术在自动调节照明系统中光照强度的应用，旨在提高能源效率和用户体验。通过结合传统PID控制器与现代人工智能算法的优势，我们提出了一种创新的方法来适应不同环境下的光需求变化，从而实现智能化、高效节能的室内或室外灯光控制解决方案。 针对人们在室内不同区域对光照强度的不同需求，提出了一种基于PID神经网络的光照控制算法，并利用改进的粒子群算法优化了PIDNN的连接权值。为了验证该算法的有效性，将其应用于一个实例模型并进行了仿真分析。结果表明，该方法能够满足室内各区域不同的照明要求，显著提升了系统的整体性能，减少了超调现象，缩短了调节时间，具有良好的动态特性。
     
  • 关于RBF与BP神经网络在PID控制中的应用对比研究.pdf
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    本文探讨了径向基函数（RBF）神经网络和反向传播（BP）神经网络在PID控制系统优化中的应用效果，并进行了详细的性能比较分析。 张文霞和袁健的研究比较了基于BP神经网络和RBF（径向基函数）神经网络的PID控制整定效果。研究在MATLAB仿真软件中进行，针对相同的被控对象及其近似数学模型进行了测试，以评估这两种神经网络算法各自的优劣。
     
  • 关于模糊PID控制在电阻炉温度控制系统中的研究
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    本文探讨了模糊PID控制技术在电阻炉温度控制领域的应用效果和优势，通过实验验证其在提升系统稳定性和响应速度方面的效能。 基于模糊PID控制的电阻炉炉温系统的硕士论文研究共97页。
     
  • 关于模糊PID参数自整定在温度控制中的研究
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    本研究探讨了模糊PID参数自整定技术在温度控制系统中的应用效果，通过优化PID参数实现了更精确、稳定的温度控制。 工业温度控制系统具有非线性、时变性和滞后性的特点，这些特性对快速和准确的温度控制构成了挑战。为解决常规PID参数调节在适应性和调整效果上的不足问题，本研究采用模糊PID自整定方法来优化控制器性能。通过使用Matlab Simulink仿真工具箱进行了传统PID与模糊PID之间的对比实验。 仿真实验结果表明，在超调量和响应时间方面，模糊PID控制系统的表现优于常规PID系统。这一改进不仅提升了系统的快速性和准确性，还显著改善了温度控制的动态特性。
     
  • 关于模糊PID控制在CVT系统中的应用研究
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    本研究探讨了模糊PID控制技术在无级变速(CVT)系统中的应用，旨在提高系统的响应速度和稳定性，优化车辆动力性能。 无级变速器（CVT）是一种可以连续调节传动比的新型装置，能够较好地满足车辆的动力性、经济性、平顺性和驾驶舒适性的要求。控制性能是影响CVT产品特性的重要因素之一。本课题结合企业的研发需求，以某型号CVT为研究对象，对其传动特性、控制策略和方法进行了深入的研究。 首先，分析了CVT速比的变化规律，并对加速、稳定行驶及减速等典型工况进行了详细探讨。在不同运行条件下确定了相应的速比控制策略和目标速比函数，并采用模糊PID控制技术对CVT的速比进行优化研究。 其次，以汽车的动力性和燃油经济性为评价标准，在AVL CRUISE软件平台上建立了车辆仿真模型并完成了相关的仿真计算工作。通过实测数据验证了该模型的有效性与准确性。 最后，利用MATLAB/SIMULINK构建了CVT模糊PID速比控制的数学模型，并对EUDC、ECE15和NEDC三种标准工况下的车辆进行分析，证明了所提出的控制方法及策略具有合理性和可行性。
     
  • 基于模糊控制和神经网络的智能PID温度控制系统设计.pdf
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    本文提出了一种结合模糊控制与神经网络技术的智能PID控制器设计方案，专门用于优化温度控制系统的性能。通过融合这两种先进算法，系统能够实现自适应调节，有效应对环境变化，提升温度控制精度和响应速度，特别适用于复杂工况下的精确温控需求。 PID控制是最早发展起来的控制策略之一，并且至今仍然是最通用的方法。目前大多数工业控制系统仍然采用传统的或改进型的PID控制器。在PID控制中，效果的好坏完全取决于对参数的有效整定与优化。对于基本线性和动念特性不随时间变化的系统而言，普通的PID控制能够取得不错的成效；然而，在处理非线性、时变系统的挑战时，则往往表现不佳。温度控制系统具有复杂的特性的特点：比如它是非线性的，并且通常表现出大滞后和高惯量等特征，这些都使得传统的PID控制器难以实现有效的调节作用。 随着计算机技术和智能计算理论的发展，人们越来越倾向于使用智能控制方法来改进PID控制器的性能。模糊逻辑与神经网络都是各自领域内的佼佼者，在对PID参数进行整定优化方面表现出色，并且能够提升系统整体的表现能力。 本段落探索了将这两种技术结合的方法：即通过构建一个融合了模糊和神经网络特性的结构，为PID控制系统的三个关键参数（比例、积分及微分）提供动态的调整。基于此创新性设计，作者开发了一种具有自整定功能的温度控制系统，并且采用了DSP处理器来实现这一方案。 该系统主要由几个模块组成：电源管理采用TPS76833芯片进行电压转换；温度测量则利用Ptl00传感器和相应的电桥电路采集数据，随后通过内置在DSP中的模数转换单元将其转化为数字信号。人机交互界面包括一个键盘输入设备以及点阵式LCD显示屏MG．12232，并且系统还支持与PC机的串行通信功能（采用RS-232标准）。为了实现温度控制，采用了PWM波占空比策略来调节功率模块的工作状态。 最终，作者设计并实现了基于自整定PID控制器的核心程序。
     
  • 关于模糊PID在智能小车控制中的应用研究
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    本研究探讨了模糊PID控制算法在智能小车路径跟踪和速度调节中的应用效果，旨在提高小车的自主导航能力和稳定性。 在智能小车的自动寻迹过程中，方向控制与速度控制都面临高度非线性的挑战。通过采用模糊 PID 控制算法，实现了对这两方面的优化控制：具体来说是利用模糊 PD 算法来调节小车的方向，并使用模糊 PID 算法进行速度调控。这一方案在智能车控制系统中应用后，弥补了传统 PID 控制的局限性，借助于模糊规则来进行推理和决策，在运行过程中实现了对 PID 参数的实时优化调整。