比例-积分-微分(PID)是过程控制中最常用的一种控制算法。算法简单而且容易理解,应用十分广泛。但由于应用领域的不同,功能上差别很大,系统的控制要求及关心的控制对象也不相同。数字PID控制比连续PID控制更为优越,因为计算机程序的灵活性,很容易克服连续PID控制中存在的问题,经修正而得到更完善的数字PID算法。本文以三相全控整流桥阻性负载为实际电路,控制主电路电压,旨在提出一种智能数字PID控制系统的设计思路,并给出了详细的硬件设计及初步软件设计思路。 PID控制系统采用高性能、低功耗的ARM微处理器S3C44BO作为核心处理单元,内部的10位ADC作为信号采集模块,采用了矩阵键盘和640*480的液晶作为人机接口;串口作为通信模块实现了上位机的监控。采用芯片内部自带的PWM模块,输出16M Hz PWM信号并经过一阶低通滤波器得到0~5V的控制信号用于触发主电路控制器,实现PID整定。 软件方面,分析和研究了uC/OSⅡ的内核源码,实现了其在32位微处理器上的移植,作为管理各个子程序执行的系统软件。选用了图形处理软件uC/GUI用于完成LCD显示及控制。PID算法采用了增量式数字PID算法,采用规一化算法进行参数选取。上位机部分采用了C#语言进行编写。另外,采用了RTC(Real Time Clock)作为系统时钟,可以实现系统的定时运行、定时模式切换等。在上位机上也可以方便的控制程序的执行,实现远程监控。 在论文的最后详细的介绍了智能PID控制系统在三相全控桥主电路中的具体应用。总结了调试中遇到的问题,对今后工作中需要进一步改善和探索的地方进行了展望。
上传时间: 2013-08-01
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本文以误差和误差变化率为输入,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB环境下对该控制器进行了设计和仿真。从仿真结果可以看出,参数自整定模糊PID控制器控制效果优于
上传时间: 2013-04-24
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·摘 要:利用16位微机为控制器.实现直流电机数字PID闭环速度控制.通过实验,给出PID参数的整定与系统动态特性的关系.[著者文摘]
上传时间: 2013-04-24
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电加热炉是典型工业过程控制对象,其温度控制具有升温单向性,大惯性,纯滞后,时变性等特点,很难用数学方法建立精确的模型和确定参数。而PID控制因其成熟,容易实现,并具有可消除稳态误差的优点,在大多数情况下可以满足系统性能要求,但其性能取决于参数的整定情况。且快速性和超调量之间存在矛盾,使其不一定满足快速升温、超调小的技术要求。模糊控制在快速性和保持较小的超调量方面有着自身的优势,但其理论并不完善,算法复杂,控制过程会存在稳态误差。 将模糊控制算法引入传统的加热炉控制系统构成智能模糊控制系统,利用模糊控制规则自适应在线修改PID参数,构成模糊自整定:PID控制系统,借此提高其控制效果。 基于PID控制算法,以ADuC845单片机为主体,构成一个能处理较复杂数据和控制功能的智能控制器,使其既可作为独立的单片机控制系统,又可与微机配合构成两级控制系统。该控制器控制精度高,具有较高的灵活性和可靠性。 2 温度控制系统硬件设计 该系统设计的硬件设计主要由单片机主控、前向通道、后向通道、人机接口和接口扩展等模块组成,如图l所示。由图1可见,以内含C52兼容单片机的ADuC845为控制核心.配有640 KB的非易失RAM数据存储器、外扩键盘输人、320x240点阵的图形液晶显示器进行汉字、图形、曲线和数据显示,超温报警装置等外围电路;预留微型打印机接口,可以现场打印输出结果;预留RS232接口,能和PC机联机,将现场检测的数据传输至PC机来进一步处理、显示、打印和存档。
上传时间: 2013-10-11
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传统的PID控制对于控制模型不确定并具有非线性特性的对象时,存在参数难以整定、控制效果不好的缺点,文中提出了一种基于蚁群算法的PID调节算法,即利用蚁群算法动态调节PID的参数,实现对配料系统的控制,通过实验仿真的方式证明了该方法具有良好的控制效果及适应性。
上传时间: 2013-10-09
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此程序为模糊PID控制程序,自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化率e 作为输入,可以满足不同时刻的e和e 对PID参数自整定的要求。利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改,便构成了自适应模糊PID控制器。
上传时间: 2015-04-18
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单片机PID控制,具体应用时,参数还得通过实验整定。
上传时间: 2016-06-29
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模糊pid仿真,先运行模糊推理系统设计程序a.m,并调入内存,然后运行模糊控制程序b.m,对pid控制参数进行整定。
上传时间: 2013-12-23
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基于matlab的模糊PID仿真,可以实现对控制器参数的整定。
上传时间: 2014-05-25
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本文讨论了神经网络PID控制策略,提出了一种单神经元自适应PID控制器,给出了控制模型,探讨了单神经元自适应PID控制学习算法,通过修改神经元控制器连接加权系数 ,构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定,并使用了MATLAB软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器两者的仿真结果表明,神经网络PID控制器参数调节简单,具有很高的精度和很强的适应性,可以获得满意的控制效果。
上传时间: 2014-01-25
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