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。
5星
