温度控制系统曲线模式识别及仿真

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测控系统数据处理

测控系统数据处理测控系统数据处理测控系统数据处理是一种用于处理测量和监控系统收集到的数据的方法。

这些系统可以用于各种不同的应用，包括工业自动化、环境监测和科学研究等领域。

下面将按照步骤解释测控系统数据处理的过程。

第一步是数据采集。

测控系统通常会使用传感器或仪器来测量各种参数，例如温度、压力、湿度等。

这些传感器和仪器会将测量到的数据转换为数字信号，并发送给数据采集设备。

第二步是数据传输。

数据采集设备会将采集到的数据传输给处理单元（CPU），通常通过有线或无线网络进行传输。

传输方式可以根据具体的应用需求选择，例如以太网、蓝牙或Wi-Fi等。

第三步是数据处理。

一旦数据到达CPU，就需要进行处理以提取和分析有价值的信息。

数据处理通常包括以下几个步骤：1. 数据解码：将接收到的数字信号转换为可理解的数据格式。

这可能涉及到解析传感器或仪器的数据协议。

2. 数据校正：根据传感器或仪器的特性，对数据进行修正和校准。

这可以通过使用校准曲线或参考值来实现。

3. 数据滤波：通过应用数字滤波算法，去除数据中的噪声和干扰，以提高数据的质量和准确性。

4. 数据分析：对处理后的数据进行统计分析和计算，以获得所需的指标和结果。

这可能涉及到计算平均值、标准差、相关性等统计量。

第四步是数据存储和显示。

处理后的数据可以存储在数据库中，以便以后的访问和查询。

此外，数据还可以通过图形界面或报表形式显示给用户，以便实时监测和分析。

第五步是数据报警和控制。

测控系统可以设定阈值或规则，一旦数据超过或达到设定的范围，系统会触发报警或控制措施。

例如，在温度监测系统中，如果温度超过设定的上限，系统可以自动触发冷却装置。

最后，还可以对处理后的数据进行后续分析和应用。

例如，可以使用机器学习算法对数据进行模式识别和预测，以帮助优化系统的性能和效率。

综上所述，测控系统数据处理是一个复杂的过程，涉及到数据采集、传输、处理、存储和应用等多个环节。

通过逐步进行上述步骤，可以获得准确、可靠且有用的数据，为各种应用领域提供支持和指导。

基于DSP的PID温度控制系统

ｕＫｉｉｐ＋＝［ｅ
＋（ｅ１＋５Ｋｉ－］。（Ｔｅｉ）ｕ）ｄ－
一ห้องสมุดไป่ตู้
图３系统硬件组成框图
ＰＤ控制中的比例增益、分增益和微分增益Ｉ积
Ｔ２２＋Ｐ０中图分类号
等原因，仅使用传统算法寻找一组合适的ＰＤ参数Ｉ
１引言
ＰＤ控制是发展最早、Ｉ应用最广的一种控制策略，由于其算法简单、鲁棒性较好、可靠性高，被制器参数直接影响着控制效果的好坏，一般用于温控系统的ＰＤ算法大多在经验和实验基础上试凑Ｉ得到，开发周期长，系统响应时间慢，超调量大。本文着重研究ＰＤ控制器参数的整定与最优Ｉ化问题，充分利用数字信号处理器能够快速进行数
器为ＰＳ，中参数Ｋ、ｉＫ（）其ｐＫ、ｄ待定。
ＪｍｎＩｔｍｎｔｔ＝ｉｄ＝ｉ（ｆ０ — ）
南
３ＰＤ算法Ｉ
３１ＰＤ算法．Ｉ由于本系统复杂性，量间的关联性和非线性变
（约束条件：ｉｔＩＩ（） ≤１）ｕ要求最优控制是：ｕ（）＝１ｉ，，）ＩｉｔＩ（＝１２ …
核心控制部分。Ｔ３０５Ｘ是Ｔ公司Ｔ３０ＭＳ２Ｃ４ＩＭＳ２
标准的ＰＤ控制器数学模型为：Ｉ
ｕ）Ｋ（＋ｉ（ｄＫ（＝ｐｔＫｆ下下ｔｅ））＋ｅ
积分、分三项之和给出。微
（４）
对于本系统而言都是显著的提高Ｊ。系统硬件结构如图所示．向通道为温度采前集，向通道为功率控制，后键盘和数码显示构成人机交互通道。

基于神经网络Fuzzy—PID控制器的温控系统

ａｄＣｍｐｒｄｗｉｚｌａｊｓｉＩｏｔｌｒＴｅｓｌｏｄｔａｔｅｍｅｏａｍｖｏｔｌｆｃｏｎｉｅｒｎｍｅｎｏａｅｔｆｚｓｆｄｕｔｇＰＤｃｎｒｌ．ｕｔｓｗｅｔｈｔｄｃｌｉｈｕｙｅ－ｎｏｅｈｒｓｈｅｈｈｌｍｐｅｃｎｒｅｔｆｏｌａｄｔｏｅｎｎａｉ
ｄｌｙｓｓｅｅａｙｔｍ．
Ｋｅｒｓｒｓｓａｃｒａｅｎｕａｅｏｋｕｚ；ＰＤ；ｔｍｐｒｔｒｏｔｌｙｗｏｄ：ｅｉｔｎｅｆｎｃ；ｅｒｌｔｒ；ｆｚｕｎｗｙＩｅｅａｕｅｃｎｒｏ
大的超调；调解中期，在ｅ的绝对值为中等大小时，，
和取值都要适中，从而可以提高系统的稳定性，抑制超调；调解后期，在的绝对值较小时，要取较小值，和适量增大，从而可以消除误差，提高系统的控制精度。
另外，微分参数的作用是改善系统的动态特性，所以当ｅ的绝对值较大时，可稍小些，当ｅ的绝对值较小ｃｃ时，可稍大些｜。４Ｊ
示低于１Ｗ，但由于设定功率还在运行，功率表Ｆ２０ｋＰ１输出百分比将迅速升高到５％以上，同时进行声光报警。０
数据线，建立起监控系统中数据库变量与外部设备的连
接关系，采集需要的数据和对外部设备的控制。
３结
语
生产实践表明，ＭＣＳ软件监控系统应用于真空垂Ｇ
制输出，其结构如图２所示。输入层为１４个神经元，对
应于各模糊子集的隶属度；经研究，隐层采用７个神经元口输出层对应于控制输出，所以采用一个神经元。采用ＬＭ算法进行神经网络的训练［，并用训练好的网络 — 引完成模糊控制器的模糊推理。

半球谐振陀螺仪温控系统的设计

测控技术与仪器仪表半球谐振陀螺仪温控系统的设计秦琴丨，姜景科丨，陈振宇丨，吕沁元丨，李强2(1.上海第二工业大学工学部,上海201209；2.上海思晋智能科技有限公司，上海201209)摘要：热漂移是影响半球谐振陀螺使用精度的重要因素之一。

为了保证半球谐振陀螺的输出精度，设计了一种半球谐振陀螺温控系统，为陀螺提供一个恒温环境，减小温度变化带来的影响，避免热漂移的产生，进而保证半球谐振陀螺的使用精度。

该系统采用硬件结构设计结合软件编程，运用PID控制算法结合继电反馈法自整定参数，实现了整个温控系统的设计遥硬件设计了恒温箱和控制柜，其中恒温箱内置金属托盘，用于放置半球谐振陀螺仪；控制柜内置油循环系统和数据采集设备，用于系统的加热、冷却和数据采集；软件采用LabVIEW完成整个系统程序设计，并在上位机提供可视化界面。

整个系统通过反复实验，结果表明，该温控系统能够达到预期的设计效果，温控精度可以达到士0.05益遥关键词：热漂移；半球谐振陀螺；PID；继电反馈法；自整定参数中图分类号：TN06文献标识码：A DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.201180中文引用格式：秦琴,姜景科,陈振宇,等.半球谐振陀螺仪温控系统的设计[J].电子技术应用，2021,47(5)：64-68,72.英文弓I用格式：Qin Qin,Jiang Jingke,Chen Zhenyu,et al.Design of temperature control system of hemispherical resonant gyro-scope[J].Application of Electronic Technique,2021,47(5):64-68,72.Design of temperature control system of hemispherical resonant gyroscopeQin Qin1,Jiang Jingke1,Chen Zhenyu1,Lv Qinyuan1,Li Qiang2(1.Engineering Department of Shanghai Polytechnic University,Shanghai201209,China；2.Shanghai Synergy Technology Intelligence Co.,Ltd.,Shanghai201209,China)Abstract:Thermal drift is a key factor in gyroscope precision.To ensure the output accuracy of the hemispherical resonant gyroscope,a temperature control system for the hemispherical resonant gyroscope has been designed in this article.It provides gyroscope with constant temperature to reduce the influence of temperature and inhibit the thermal drift.This system combines hardware design and software programming.The relay-type self-tuning PID control algorithm is applied so that the design of hemispherical resonant gyroscope temperature control system can be completed.An incubator and a control cabinet has been designed as hardware.A metal tray is placed in the incubator to hold the hemispherical resonant gyroscope.Oil circulate system and data acquisition equipment in the control cabinet play the role of heating,cooling and data acquiring.From the aspect of software,the whole system is programmed by LabVIEW,a visual interface is also developed in the master.The experimental results show that the temperature control system can achieve the expected design effect,and the temperature control accuracy can reach士0.05益.Key words:thermal drift；hemispherical resonant gyroscope；PID；relay feedback method;self-tuning parameter0引言半球谐振陀螺仪(HRG)是利用哥式效应工作的谐振式惯性敏感器件,它不具备传统陀螺仪的活动支撑和转子,而是采用半球谐振子来替代转动部件,所以具有精度高、功率低、启动快、可靠性高、寿命长等特点。

熵值法例题

熵值法例题熵值法是一种计算复杂系统内部信息量的算法,主要应用于控制系统、信号处理、模式识别等领域。

下面是一些熵值法的例题:1. 求解一个温度控制系统的熵值函数:系统温度由两个温度传感器给定,输入变量为$T_1$和$T_2$,输出变量为$omega_1$和$omega_2$。

设温度传感器的误差为$epsilon$,那么系统的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial T} = -frac{epsilon}{T_1 T_2} text{。

}$$其中,$S$为系统熵。

要求这个熵值函数的最小二乘解。

2. 求解一个交通网络的熵值函数:交通网络由若干个交通信号灯和道路连接起来,根据交通信号灯的控制器来控制交通流量。

输入变量为当前交通信号灯的状态(比如是红色、绿色或黄色),输出变量为当前道路的畅通状况。

假设道路的通行状态可以表示为$C_1$、$C_2$、$C_3$等,那么交通网络的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial C} = -frac{1}{C_1}+frac{1}{C_2} -frac{1}{C_3} text{。

}$$要求这个熵值函数的最小二乘解。

3. 求解一个神经网络的熵值函数:神经网络由若干个神经元连接起来,根据输入变量和权重参数来计算输出变量。

输入变量可以是图像、语音等信号,输出变量可以是分类结果、情感分析等。

假设神经网络的权重参数可以表示为$W_1$、$W_2$、$W_3$等,那么神经网络的熵函数可以表示为:$$Omega = -frac{partial S}{partial w} = -frac{sum_{i=1}^3 w_i^2 p(x_i)}{n(x_i)} text{。

}$$其中,$S$为神经网络的熵,$p(x_i)$为输入变量$x_i$的概率分布,$n(x_i)$为输入变量$x_i$的样本数。

基于模式识别的PID控制在色谱仪温控中的应用

ＪＮＢｎＩｉ，ＨＡＯｈｏｈｉＵＮＴｎ，ＳｅｙｎＺａ — ｕ，ＳｉｇＵＸｕ —ｉｇ
（ｃｏｌｆｌｔｃｌｎｆｒｔｎＥｇｎｅｉｇＸｈａＵｉｅｓｙＣｅｇｕ６０３，ｈｎ）ＳｈｏｏｅｒａａｄＩｏｍａｏｎｉｅｒ，ｉｕｎｖｒｉ，ｈｎｄ１０９ＣｉａＥｃｉｎｉｎｔ
…
卜
、＼
ＭＡＸ
＼
图１模式分类图
根据误差相平面的定义与分析，考虑模式与响应线问的
关系，定义下述１５种预定模式，成预定模式集Ｍ＝｛Ｉ，构，
气相色谱仪目前已经广泛用于石油、化工、冶金、环保等领域，是一种高效、快速的分析技术，它可以在很短的时间内分离几十种甚至上百种化学组分的混合物，可以对化学物质进行定
种特征状态。
ｅ＝．缸Ｐｅ＝ｋｅ，
性和定量的分析… ，其测量精度可以达到ｐｂ级（ｐ十亿分之
高４倍以上。
关键词：相色谱仪；度控制器；式识别；字ＰＤ气温模数Ｉ中图分类号：Ｐ７Ｔ２３文献标识码：Ａ文章编号：００— ８９２０）１０３０１０８２（０７１ — ０６— ２
ＡｐｐｉａｉｎｏＤｎｒｌＢａｅｎＭｏｅＲｅｌｚｔｏｆｒＰｒｃｓｌｔｏｆＰＩＣｏｔｏｓｄｏｃｄａｉａｉｎｏｅｉｅＴｅｐｅａｕｒｎｒｌｒｉａｍｒｔｅＣｏｔｏｌｎＧｓＣｈｒｍａｏｒｐｅｏｔｇａｈｙ

基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真_毕业设计(论文)

华北电力大学毕业设计(论文)题目基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真基于RBF神经网络整定的PID控制器设计及仿真摘要目前，因为PID控制具有简单的控制结构，可通过调节比例积分和微分取得基本满意的控制性能，在实际应用中又较易于整定，所以广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其在可建立精确模型的确定性控制系统中应用比较多。

然而随着现代工业过程的日益复杂，对控制要求的逐步增高（如稳定性、准确性、快速性等），经典控制理论面临着严重的挑战。

对工业控制领域中非线性系统，采用传统PID 控制不能获得满意的控制效果。

采用基于梯度下降算法优化RBF神经网络，它将神经网络和PID控制技术融为一体，既具有常规PID控制器结构简单、物理意义明确的优点，同时又具有神经网络自学习、自适应的功能。

因此，本文通过对RBF神经网络的结构和计算方法的学习，设计一个基于RBF神经网络整定的PID控制器，构建其模型，进而编写M语言程序。

运用MATLAB软件对所设计的RBF神经网络整定的PID控制算法进行仿真研究。

然后再进一步通过仿真实验数据，研究本控制系统的稳定性，鲁棒性，抗干扰能力等。

关键词：PID；RBF神经网络；参数整定SETTING OF THE PID CONTROLLER BASED ON RBF NEURAL NETWORK DESIGN AND SIMULATIONAbstractAt present, because the PID control has a simple control structure, through adjusting the proportional integral and differential gain basic satisfactory control performance, and is relatively easy to setting in practical application, so widely used in process control and motion control, especially in the accurate model can be built more deterministic control system application. With the increasingly complex of the modern industrial process, however, increased step by step to control requirements (e.g., stability, accuracy and quickness, etc.), classical control theory is faced with severe challenges. Non-linear systems in industrial control field, using the traditional PID control can not obtain satisfactory control effect. Optimized RBF neural network based on gradient descent algorithm, it will be integrated neural network and PID control technology, with a conventional PID controller has simple structure, physical meaning is clear advantages, at the same time with neural network self-learning, adaptive function. Therefore, this article through to the RBF neural network structure and the calculation method of learning, to design a setting of the PID controller based on RBF neural network, constructs its model, and then write M language program. Using the MATLAB software to design the RBF neural network setting of PID control algorithm simulation research. Data and then further through simulation experiment, the control system stability, robustness, anti-interference ability, etc.Keywords: PID; RBF neural network; Parameter setting目录摘要 (Ⅰ)Abstract (Ⅱ)1 绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)1.2神经网络的发展历史 (3)2 神经网络 (6)2.1神经网络的基本概念和特点 (6)2.2人工神经网络构成的基本原理 (7)2.3神经网络的结构 (8)2.3.1前馈网络 (8)2.3.2 反馈网络 (8)2.4神经网络的学习方式 (9)2.4.1监督学习(有教师学习) (9)2.4.2非监督学习(无教师学习) (9)2.4.3再励学习(强化学习) (9)2.5 RBF神经网络 (10)2.5.1 RBF神经网络的发展简史 (10)2.5.2 RBF的数学模型 (10)2.5.3被控对象Jacobian信息的辨识算法 (11)2.5.4 RBF神经网络的学习算法 (12)2.6 本章小结 (14)3 PID控制器 (14)3.1 PID控制器简介 (14)3.2 经典PID控制原理 (14)3.3 现有PID控制器参数整定方法 (16)3.4 PID控制的局限 (17)3.5本章小结 (17)4 基于RBF神经网络整定的PID控制器设计 (17)4.1 RBF神经网络的PID整定原理 (17)4.2 神经网络PID控制器的设计 (18)4.3 本章小结 (19)5 仿真分析 (19)5.1 系统的稳定性分析 (19)5.2 系统抗干扰能力分析 (21)5.3 系统鲁棒性分析 (22)5.4 本章小结 (24)结论 (25)参考文献 (26)致谢 (27)附录仿真程序 (28)1 绪论1.1 课题研究背景及意义PID控制器（按比例、积分和微分进行控制的调节器）是最早发展起来的应用经典控制理论的控制策略之一，是工业过程控制中应用最广泛，历史最悠久，生命力最强的控制方式，在目前的工业生产中，90％以上的控制器为PID控制器。

串级控制在空调水系统控制中的应用研究及仿真

以使系统在低负荷时定温差小流量运行，省了二次泵节
组的输送动力，到节能的目的。温差控制回路与压差达控制相似，是单闭环控制。见图３都。
速调节的目的；如果扰动的幅值较大，虽然经过副回路的
及时校正，仍影响冷冻水供回水温差，此时再由主回路进
（西安建筑科技大学信息与控制工程学院，陕西西安７０５）１０５
摘要：在对空调水系统中现有的两种控制策略进行分析后，出于提高系统节能效果的目的，出了将串级控制方法引入到空调水系提
统控制中的思想，以西安建筑科技大学变风量空调实验室内的冷水系统为对象，通过最小二乘法辨识出其主、副环的传递函数，
ｉｇｗａｅｙｔｍ．ｓｄｏｈｅｅｒｈｉｈａｅ，ａｃｄｏｔｏｓｂｅｐｌｅｎｃｎｒｌｉｇｏｅｃｎｉｉｎｎｎｔｒｓｓｅＢａｅｎｔｅｒｓａｃｎｔｅｐｐｒｃｓａｅｃｎｒｌｅｎａｐｉｄｉｏｔｏｌｆｔｏｄｔｉｇｉｎｈｏ
于是我们引入串级控制。其系统框图如图４所示。
图６空调水系统结构示意图图４串级控制原理框图
串级控制系统比单回路控制系统多了一个副回路，从而形成双闭环。其主回路（外环）是一个定值控制系统，采用最小二乘法对主、副对象进行辨识，于ＳＳ对ＩＯ
２２温差控制法．
温差控制法根据二次泵的供回水温差控制二次泵组的转速，使得供回水温差维持在设定值，种方法可这

基于MATLAB的温度控制系统的PID控制器设计

基于MATLAB的温度控制系统的PID控制器设计摘要本论文以温度控制系统为研究对象设计一个PID控制器PID控制是迄今为止最通用的控制方法大多数反馈回路用该方法或其较小的变形来控制PID控制器亦称调节器及其改进型因此成为工业过程控制中最常见的控制器至今在全世界过程控制中用的84仍是纯PID调节器若改进型包含在内则超过90 在PID控制器的设计中参数整定是最为重要的随着计算机技术的迅速发展对PID参数的整定大多借助于一些先进的软件例如目前得到广泛应用的MATLAB仿真系统本设计就是借助此软件主要运用Relay-feedback法线上综合法和系统辨识法来研究PID控制器的设计方法设计一个温控系统的PID控制器并通过MATLAB中的虚拟示波器观察系统完善后在阶跃信号下的输出波形关键词 PID参数整定 PID控制器 MATLAB仿真冷却机AbstractThis paper regards temperature control system as the research object to design a pid controller Pid control is the most common control method up until now the great majority feedback loop is controlled by this method or its small deformation Pid controller claim regulator also and its second generation so become the most common controllers in the industry process control so far about 84 of the controller being used is the pure pid controller itll exceed 90 if the second generation included Pid parameter setting is most important in pid controller designing and with the rapid development of the computer technology it mostly recurs to some advanced software for example mat lab simulation software widely used now this design is to apply that soft mainly use Relay feedback law and synthetic method on the line to study pid controller design method design a pid controller of temperature control system and observe the output waveform while input step signal through virtual oscilloscope after system completedKeywords PID parameter setting PID controller MATLAB simulationcooling machine摘要Ibstract II第一章绪论 1课题来源及PID控制简介 1com 课题的来源和意义 1com PID控制简介1国内外研究现状及MATLAB简介 3二章控制系统及PID调节 5控制系统构成 5PID控制 5com积分微分 5com控制7三章系统辨识9系统辨识9系统特性图10系统辨识方法11PID最佳调整法与系统仿真1441 PID参数整定法概述14针对无转移函数的PID调整法15comay feedback调整法15com Relay feedback 在计算机做仿真15 com整法19com 在线调整法在计算机做仿真20针对有转移函数的PID调整方法23 com识法24com法及根轨迹法27五章油冷却机系统的PID控制器设计28 油冷却机系统28com机 28com转换器29com 控制组件30油冷却机系统之系统辨识31油冷却机系统的PID参数整定3340致谢41参考文献42第一章绪论11 课题来源及PID控制简介com 课题的来源和意义任何闭环的控制系统都有它固有的特性可以有很多种数学形式来描述它如微分方程传递函数状态空间方程等但这样的系统如果不做任何的系统改造很难达到最佳的控制效果比如快速性稳定性准确性等为了达到最佳的控制效果我们在闭环系统的中间加入PID控制器并通过调整PID参数来改造系统的结构特性使其达到理想的控制效果com PID控制简介当今的自动控制技术都是基于反馈的概念反馈理论的要素包括三个部分测量比较和执行测量关心的变量与期望值相比较用这个误差纠正调节控制系统的响应这个理论和应用自动控制的关键是做出正确的测量和比较后如何才能更好地纠正系统PID 比例 - 积分 - 微分控制器作为最早实用化的控制器已有 50多年历史现在仍然是应用最广泛的工业控制器 PID 控制器简单易懂使用中不需精确的系统模型等先决条件因而成为应用最为广泛的控制器PID 控制器由比例单元 P 积分单元 I 和微分单元 D 组成其输入 e t 与输出 u t 的关系为公式1-1公式1-1 公式1-2 比例调节作用是按比例反应系统的偏差系统一旦出现了偏差比例调节立即产生调节作用用以减少偏差比例作用大可以加快调节减少误差但是过大的比例使系统的稳定性下降甚至造成系统的不稳定积分调节作用是使系统消除稳态误差提高无差度因为有误差积分调节就进行直至无差积分调节停止积分调节输出一个常值积分作用的强弱取决与积分时间常数TiTi越小积分作用就越强反之Ti大则积分作用弱加入积分调节可使系统稳定性下降动态响应变慢积分作用常与另两种调节规律结合组成PI调节器或PID调节器微分调节作用微分作用反映系统偏差信号的变化率具有预见性能预见偏差变化的趋势因此能产生超前的控制作用在偏差还没有形成之前已被微分调节作用消除因此可以改善系统的动态性能在微分时间选择合适情况下可以减少超调减少调节时间微分作用对噪声干扰有放大作用因此过强的加微分调节对系统抗干扰不利此外微分反应的是变化率而当输入没有变化时微分作用输出为零微分作用不能单独使用需要与另外两种调节规律相结合组成PD或PID控制器PID控制器由于用途广泛使用灵活已有系列化产品使用中只需设定三个参数 Kp Ki 和 Kd 即可在很多情况下并不一定需要全部三个单元可以取其中的一到两个单元但比例控制单元是必不可少的首先PID应用范围广虽然很多控制过程是非线性或时变的但通过对其简化可以变成基本线性和动态特性不随时间变化的系统这样PID就可控制了其次PID参数较易整定也就是PID参数KpKi和Kd可以根据过程的动态特性及时整定如果过程的动态特性变化例如可能由负载的变化引起系统动态特性变化 PID 参数就可以重新整定第三PID控制器在实践中也不断的得到改进下面两个改进的例子在工厂总是能看到许多回路都处于手动状态原因是很难让过程在自动模式下平稳工作由于这些不足采用 PID 的工业控制系统总是受产品质量安全产量和能源浪费等问题的困扰PID参数自整定就是为了处理PID参数整定这个问题而产生的现在自动整定或自身整定的PID控制器已是商业单回路控制器和分散控制系统的一个标准在一些情况下针对特定的系统设计的PID控制器控制得很好但它们仍存在一些问题需要解决如果自整定要以模型为基础为了PID参数的重新整定在线寻找和保持好过程模型是较难的闭环工作时要求在过程中插入一个测试信号这个方法会引起扰动所以基于模型的 PID 参数自整定在工业应用不是太好如果自整定是基于控制律的经常难以把由负载干扰引起的影响和过程动态特性变化引起的影响区分开来因此受到干扰的影响控制器会产生超调产生一个不必要的自适应转换另外由于基于控制律的系统没有成熟的稳定性分析方法参数整定可靠与否存在很多问题因此许多自身整定参数的PID控制器经常工作在自动整定模式而不是连续的自身整定模式自动整定通常是指根据开环状态确定的简单过程模型自动计算PID 参数但仍不可否认 PID 也有其固有的缺点PID 在控制非线性时变耦合及参数和结构不确定的复杂过程时工作地不是太好最重要的是如果 PID 控制器不能控制复杂过程无论怎么调参数都没用虽然有这些缺点PID控制器是最简单的有时却是最好的控制器12 国内外研究现状及MATLAB简介PID控制中最重要的是对其参数的控制所以当今国内外PID控制技术的研究主要是围绕如何对其参数整定进行的自Ziegler和Nichols提出PID参数整定方法起有许多技术已经被用于PID控制器的手动和自动整定根据发展阶段的划分可分为常规PID参数整定方法及智能PID参数整定方法按照被控对象个数来划分可分为单变量PID参数整定方法及多变量PID参数整定方法前者包括现有大多数整定方法后者是最近研究的热点及难点按控制量的组合形式来划分可分为线性PID参数整定方法及非线性PID 参数整定方法前者用于经典PID调节器后者用于由非线性跟踪-微分器和非线性组合方式生成的非线性PID控制器Astrom在1988年美国控制会议ACC上作的《面向智能控制》〔〕自整定和自适应为智能PID控制的发展奠定了基础他认为自整定控制器和自适应控制器能视为一个有经验的仪表工程师的整定经验的自动化在文〔〕中继续阐述了这种思想PI或PID控制即自整定调节器应具有推理能力自适应PID的应用途径的不断扩大使得对其整定方法的应用研究变得日益重要目前在众多的整定方法中主要有两种方法在实际工业过程中应用较好一种是由福克斯波罗Foxboro公司推出的基于模式识别的参数整定方法基于规则另一种是基于继电反馈的参数整定方法基于模型前者主要应用于Foxboro的单回路EXACT控制器及其分散控制系统IA Series的PIDE功能块其原理基于Bristol在模式识别方面的早期工作〔〕这些技术极大地简化了PID控制器的使用显着改进了它的性能它们被统称为自适应智能控制技术〔〕〔〕PID参数整定方法和非线性PID参数整定方法PID控制算法是迄今为止最通用的控制策略有许多不同的方法以确定合适的控制器参数这些方法区分于复杂性灵活性及使用的过程知识量一个好的整定方法应该基于合理地考虑以下特性的折衷负载干扰衰减测量噪声效果过程变化的鲁棒性设定值变化的响应所需模型计算要求等我们需要简单直观易用的方法它们需要较少的信息并能够给出合适的性能我们也需要那些尽管需要更多的信息及计算量但能给出较好性能的较复杂的方法从目前PID参数整定方法的研究和应用现状来看以下几个方面将是今后一段时间内研究和实践的重点〔〕PID参数整定方法使其在初始化抗干扰和鲁棒性能方面进一步增强使用最少量的过程信息及较简单的操作就能较好地完成整定②对于多入多出被控对象需要研究针对具有显着耦合的多变量过程的多变量PID参数整定方法进一步完善分散继电反馈方法尽可能减少所需先验信息量使其易于在线整定〔〕PID控制技术有待进一步研究将自适应自整定和增益计划设定有机结合使其具有自动诊断功能结合专家经验知识直觉推理逻辑等专家系统思想和方法对原有PID控制器设计思想及整定方法进行改进将预测控制模糊控制和PID控制相结合进一步提高控制系统性能都是智能PID控制发展的极有前途的方向〔〕Matrix Laboratory 缩写为Mat lab 软件包是一种功能强效率高便于进行科学和工程计算的交互式软件包其中包括一般数值分析矩阵运算数字信号处理建模和系统控制和优化等应用程序并将应用程序和图形集于便于使用的集成环境中在此环境下所解问题的Mat lab语言表述形式和其数学表达形式相同不需要按传统的方法编程并能够进行高效率和富有创造性的计算同时提供了与其它高级语言的接口是科学研究和工程应用必备的工具目前在控制界图像信号处理生物医学工程等领域得到广泛的应用本论文设计中PID参数的整定用到的是Mat lab中的 SIMULINK它是一个强大的软件包在液压系统仿真中只需要做数学模型的推导工作用 SIMULINK对设计好的系统进行仿真可以预知效果检验设计的正确性为设计人员提供参考其仿真结果是否可用取决于数学模型正确与否因此要注意模型的合理及输入系统的参数值要准确〔〕PID调节21 控制系统构成对控制对象的工作状态能进行自动控制的系统称为自动控制系统一般由控制器与控制对象组成控制方式可分为连续控制与反馈控制即一般所称开回路与闭回路控制连续控制系统的输出量对系统的控制作用没有任何影响也就是说控制端与控制对象为单向作用这样的系统亦称开回路系统反馈控制是指将所要求的设定值与系统的输出值做比较求其偏差量利用这偏差量将系统输出值使其与设定值调为一致反馈控制系统方块图一般如图2-1所示图2-1反馈控制系统方块图22 PID控制将感测与转换器输出的讯号与设定值做比较用输出信号源 2-10v或4-20mA 去控制最终控制组件在工程实际中应用最为广泛的调节器控制规律为比例积分微分控制简称PID控制又称PID调节PID控制器问世至今已有近60年的历史了它以其结构简单稳定性好工作可靠调整方便而成为工业控制主要和可靠的技术工具当被控对象的结构和参数不能完全掌握或得不到精确的数学模型时控制理论的其它设计技术难以使用系统的控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定这时应用PID控制技术最为方便即当我们不完全了解一个系统和被控对象，或不能通过有效的测量手段来获得系统的参数的时候便最适合用PID控制技术com 比例积分微分比例图2-2 比例电路公式2-1积分器图2-3 积分电路公式2-2图2-4微分电路微分器式2-3实际中也有PI和PD控制器PID控制器就是根据系统的误差利用比例积分微分计算出控制量控制器输出和控制器输入误差之间的关系在时域中如公式2-4和2-5u t Kp e t Td 公式2-4U s ]E s 公式2-5公式中U s 和E s 分别为u t 和e t 的拉氏变换其中分别为控制器的比例积分微分系数〔〕com ＰＩＤP控制比例控制是一种最简单的控制方式其控制器的输出与输入误差讯号成比例关系当仅有比例控制时系统输出存在稳态误差Steady-state error 积分I控制在积分控制中控制器的输出与输入误差讯号的积分成正比关系对一个自动控制系统如果在进入稳态后存在稳态误差则称这个控制系统是有稳态误差的或简称有差系统System with Steady-state Error为了消除稳态误差在控制器中必须引入积分项积分项对误差取关于时间的积分随着时间的增加积分项会增大这样即便误差很小积分项也会随着时间的增加而加大它推动控制器的输出增大使稳态误差进一步减小直到等于零因此比例积分 PI 控制器可以使系统在进入稳态后无稳态误差微分D控制在微分控制中控制器的输出与输入误差讯号的微分即误差的变化率成正比关系自动控制系统在克服误差的调节过程中可能会出现振荡甚至失稳其原因是由于存在有较大惯性的组件环节和或有滞后 delay 的组件使力图克服误差的作用其变化总是落后于误差的变化解决的办法是使克服误差的作用的变化要有些超前即在误差接近零时克服误差的作用就应该是零这就是说在控制器中仅引入比例项往往是不够的比例项的作用仅是放大误差的幅值而目前需要增加的是微分项它能预测误差变化的趋势这样具有比例微分的控制器就能够提前使克服误差的控制作用等于零甚至为负值从而避免了被控量的严重地冲过头所以对有较大惯性和或滞后的被控对象比例微分 PD 的控制器能改善系统在调节过程中的动态特性〔〕31 系统辨识1 所谓系统辨识即是在不知道系统转移函数时根据系统特性辨识出来2 若被控对象的数学模式相当线性 linear 且各项参数都可知道则可用控制理论来设计PID控制器的系数大小但实际的被控对象往往是非线性系统且系统复杂难以精确地用数学式表达所以工业上设计PID控制器时常常使用实验方法而较少用理论来设计调整PID控制器的方法中最有名的是Ziegler-Nichols所提出的二个调整法则这个调整法测是基于带有延迟的一阶传递函数模型提出的这种对象模型可以表示为公式3-1在实际的过程控制系统中有大量的对象模型可以近似的由这样的一阶模型来表示如果不能物理的建立起系统的模型我们还可以由实验提取相应的模型参数[5]3 将大小为1的阶跃信号加到被控对象如图3-1所示图3-1 将阶跃信号加到被控对象对大多数的被控对象若输入为阶跃信号则其输出c t 大多为S状曲线如下图3-2所示这个S状曲线称之为过程反应曲线process reaction curve 图3-2被控对象的阶跃响应图4 系统转移函数空调方面图3-3空调系统示意图图3-4 空调系统方块图由图3-3及图3-4可得知此系统的转移函数推导如下公式3-232 系统特性图1 系统为制热使用最大信号去控制系统直到稳定之后也就是热到达无法再上升时此时系统特性就会出现如下图3-5所示图3-5 系统制热的特性图2 系统为制冷使用最大信号去控制系统直到稳定之后也就是冷到达无法再下降时此时系统特性就会出现如下图3-6所示图3-6 系统制冷的特性图33 系统辨识方法1一阶系统带有延迟特性图3-7 一阶系统带有延迟特性图一阶系统加一个传递来近似被控对象则其近似转移函数如公式3-3所示公式3-3其中KTL可由上图3-7求得K稳态时的大小T时间常数※注系统越大时间常数越大L延迟时间2 KTL的求法K如上图3-31所示K值相当于C t 在稳态时的大小T与L求T及L必须在S形状曲线划一条切线最大斜率画出切线之后T及L值可以直接从图上得知T及L值与C t 及切线的关系如上图3-7所示第四章PID最佳调整法与系统仿真41 PID参数整定法概述1PID参数整定方法1 Relay feedback 利用Relay 的 on-off 控制方式让系统产生一定的周期震荡再用Ziegler-Nichols调整法则去把PID值求出来2 在线调整实际系统中在PID控制器输出电流信号装设电流表调P值观察电流表是否有一定的周期在动作利用Ziegler-Nichols把PID求出来PID值求法与Relay feedback一样3 波德图跟轨迹在MATLAB里的Simulink绘出反馈方块图转移函数在用系统辨识方法辨识出来之后输入指令算出PID值[13]2PID调整方式图4-1 PID调整方式如上描述之PID调整方式分为有转函数和无转移函数一般系统因为不知转移函数所以调PID值都会从Relay feedback和在线调整去着手波德图及根轨迹则相反一定要有转移函数才能去求PID值那这技巧就在于要用系统辨识方法辨识出转移函数出来再用MATLAB里的Simulink画出反馈方块图调出PID值〔〕PID 值的方法有在线调整法Relay feedback波德图法根轨迹法前提是要由系统辨识出转移函数才可以使用波德图法和根轨迹法如下图4-2所示42 针对无转移函数的PID调整法在一般实际系统中往往因为过程系统转移函数要找出之后再利用系统仿真找出PID值但是也有不需要找出转移函数也可调出PID值的方法以下一一介绍com Relay feedback4-3所示将PID控制器改成Relay利用Relay的On-Off 控制将系统扰动可得到该系统于稳定状态时的震荡周期及临界增益Tu及Ｋu在用下表4-4 的Ziegler-Nichols第一个调整法则建议PID调整值即可算出该系统之ＫpTiTv之值Controller P 05Ｋu PI 045Ｋu 083Tu PID 06Ｋu 05Tu 0125Tu 〔〕com Relay feedback 在计算机做仿真Step 1 以MATL AB里Simulink绘出反馈方块如下图4-5所示图4-5 Simulink绘出的反馈方块图Step 2让Relay做On-Off动作将系统扰动On-Off动作将以±１做模拟如下图4-6所示图4-6Step 3即可得到系统的特性曲线如下图4-7所示图4-7 系统震荡特性曲线Step 4取得Tu及a带入公式3-1计算出Ｋu以下为Relay feedback临界震荡增益求法公式4-1ａ振幅大小ｄ电压值com 在线调整法图4－８在线调整法示意图在不知道系统转移函数的情况下以在线调整法直接于PID控制器做调整亦即PID控制器里的I值与D值设为零只调P值让系统产生震荡这时的P值为临界震荡增益Ｋv之后震荡周期也可算出来只不过在线调整实务上与系统仿真差别在于在实务上处理比较麻烦要在PID控制器输出信号端在串接电流表即可观察所调出的P值是否会震荡虽然比较上一个Relay feedback法是可免除拆装Relay 的麻烦但是就经验而言在实务上线上调整法效果会较Relay feedback 差在线调整法也可在计算机做出仿真调出PID值可是前提之下如果在计算机使用在线调整法还需把系统转移函数辨识出来但是实务上与在计算机仿真相同之处是PID 值求法还是需要用到调整法则Ziegler-Nichols经验法则去调整与Relay feedback的经验法则一样调出PID值com 在线调整法在计算机做仿真Step 1以MATLAB里的Simulink绘出反馈方块如下图4-9所示图4-9反馈方块图PID方块图内为图4-10 PID方块图Step 2将Td调为0Ti无限大让系统为P控制如下图4-11所示图4-11Step 3调整KP使系统震荡震荡时的KP即为临界增益KU震荡周期即为TV 使在线调整时不用看a求KU如下图4-12所示图4-12 系统震荡特性图Step 4再利用Ziegler-Nichols调整法则即可求出该系统之ＫpTiTd之值43 针对有转移函数的PID调整方法com系统反馈方块图在上述无转移函数PID调整法则有在线调整法与Relay feedback调整法之外也可利用系统辨识出的转移函数在计算机仿真求出PID值至于系统辨识转移函数技巧在第三章已叙述过接下来是要把辨识出来的转移函数用在反馈控制图之后应用系统辨识的经验公式Ziegler-Nichols第二个调整法求出PID值〔〕4-14所示controllerPPI33LPID2L 表4-14 Ziegler-Nichols第二个调整法则建议PID调整值〔〕为本专题将经验公式修正后之值※comL为延迟时间可com b※coma的解法可有以下2种解一如下图4-15中可先观察系统特性曲线图辨识出a值解二利用三角比例法推导求得图4-15利用三角比例法求出a值公式4-2用Ziegler-Nichols第一个调整法则求得之PID控制器加入系统后一般闭环系统阶跃响应最大超越的范围约在1060之间所以PID控制器加入系统后往往先根据Ziegler-Nichols第二个调整法则调整PID值然后再微调PID值至合乎规格为止com 波德图法及根轨迹法利用系统辨识出来的转移函数使用MATLAB软件去做系统仿真由于本设计中PID参数的整定主要是基于系统辨识及Ziegler-Nichols调整法则所以在此不用波德图法及根轨迹法第五章油冷却机系统的PID控制器设计51 油冷却机系统本论文设计以油冷却机温度控制系统为被控对象进行PID控制器的参数整定及其设计下面介绍一下油冷却机系统以及各个组成部分com 油冷却机图5-1 油冷却机实物图图5-2 油冷却机系统循环图油冷却机系统循环主要可分为冷媒循环系统以及油循环系统冷媒循环系统即为一般常见之制冷循环而油循环则是将油打出后经过负载加热再与冷媒循环的蒸发器作热交换再流回油槽做冷却用[16]com 感测与转换器图5-3 PT100实物图电阻式温度检测器 RTDResistance Temperature Detector －一种物质材料作成的电阻它会随温度的上升而改变电阻值如果它随温度的上升而电阻值也跟着上升就称为正电阻系数如果它随温度的上升而电阻值反而下降就称为负电阻系数[6]PT100温度传感器是一种以白金 Pt 作成的电阻式温度检测器属于正电阻系数其电阻和温度变化的关系式如下R Ro 1αT其中α 000392Ro为100Ω 0℃的电阻值 T为摄氏温度Vo 255mA ×100 1000392T 0255T1000 电源是带噪声的因此我们使用齐纳二极管作为稳压零件由于72V齐纳二极管的作用使得1K电阻和5K可变电阻之电压和为65V靠5K可变电阻的调整可决定晶体管的射集极极电流而我们须将集极电流调为255mA使得量测电压V如箭头所示为0255T1000其后的非反向放大器输入电阻几乎无限大同时又放大10倍使得运算放大器输出为255T100 6V齐纳二极管的作用如72V齐纳二极管的作用我们利用它调出255V因此电压追随器的输出电压V1亦为255V其后差动放大器之输出为Vo 10 V2-V1 10 255T100-255 T10如果现在室温为25℃则输出电压为25V。

模拟式温度仪表的自动识别系统设计-基于计算机视觉测量技术

的诸多难题。
图像处理和图像分析及识别两部分。
２１图像增强．
在图像的生成、传输或变换过程中，由于多种因素的影响，总要造成图像的降质。图像增强是根据一定的要求，突出图像中的某些信息，去除或者
削弱某些不需要信息的方法。图像增强的目的，是采用一系列技术去改善图像的效果，或将图像转换成一种更适合于人或机器进行分析处理的形式。图像增强的方法很多，结合模拟式温度仪表显示的特点，本文采用的是直方图规定化增强。经过直方图规定化处理后，图像变得清晰了；但是由于图像信
测量数据的自动记录。对于参与校准的实测数据多采用人工记录，造成工作量大、多通道测量时的一
致性差。针对这一情况，设计了模拟式温度仪表的自动识别系统，采用数码相机直接获取显示量值的成像，并利用图像处理技术获取被测仪表的实时显
去除。
字图像处理过程乜。为了实现对仪表显示数值成像
的识别，需要对图像进行一系列的处理，主要包括
收稿日期：２０－７７０５０一ｌ作者简介：李志红（１７一）女。河北丰宁人，讲师．（－ａｌ９２，Ｅｍｉ）
ｈｅｔ１＠ｙｈ．ｍｎｏｖｔｃａｏｏｃｏ．ｃｉ

【计算机测量与控制】_系统仿真_期刊发文热词逐年推荐_20140723

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游泳池水温控制系统

第1章绪论游泳池温度及其液位报警控制，在游泳池控制中占有非常重要的地位。

将模糊控制方法运用到温度控制系统中，可以克服温度控制系统中存在的严重滞后现象，同时在提高采样频率的基础上可以很大程度的提高控制效果和控制精度。

1.1 课题背景模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control）简称模糊控制（Fuzzy Control），是以模糊集合论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机数字控制技术。

1965年，美国的L.A.Zadeh创立了模糊集合论；1973年他给出了模糊逻辑控制的定义和相关的定理。

1974年，英国的E.H.Mamdani首先用模糊控制语句组成模糊控制器，并把它应用于锅炉和蒸汽机的控制，在实验室获得成功。

这一开拓性的工作标志着模糊控制论的诞生。

传统的自动控制，包括经典理论和现代控制理论中有一个共同的特点，即控制器的综合设计都要建立在被控对象准确的数学模型（如微分方程、传递函数或状态方程）的基础上，但是在实际工业生产中，影响系统的因素很多，十分复杂。

建立精确的数学模型特别困难，甚至是不可能的。

这种情况下，模糊控制的诞生就显得意义重大，模糊控制不用建立精确的数学模型，根据实际系统的输入输出的结果数据，参考现场操作人员的运行经验，就可对系统进行实时控制，并能取得良好的控制效果。

模糊控制实质上是一种非线性控制，从属于智能控制的范畴，模糊控制的一大特点是既具有系统化的理论，又有着大量实际应用背景。

模糊控制的发展最初在西方遇到了较大的阻力，然而在东方尤其是在日本，却得到了迅速而广泛的推广应用。

近20多年来，模糊控制不论从理论上还是技术上都有了长足的进步，成为自动控制领域中一个非常活跃而又硕果累累的分支。

其典型应用的例子涉及生产和生活的许多方面[1] [2]。

水温控制在游泳池控制中是最为重要的，单水温控制过程中存在着很大的时滞性和很强的干扰。

采用一般的控制方法如PID控制，都不能很好地满足要求。

控制系统建模与仿真实验考核试卷

7.以下哪些控制器属于PID控制器的基本类型？（）
A.比例控制器
B.积分控制器
C.微分控制器
D.模糊控制器
8.在控制系统仿真中，以下哪些方法可以用于求解微分方程？（）
A.欧拉法
B.龙格-库塔法
C.亚当斯法
D.最小二乘法
9.以下哪些因素可能导致控制系统的稳态误差？（）
A.控制器参数设置不当
B.系统模型不准确
2. ABCD
3. ABC
4. ABCD
5. ABC
6. ABC
7. ABC
8. ABC
9. ABCD
10. ABC
11. ABCD
12. ABC
13. ABCD
14. ABCD
15. ABC
16. ABCD
17. ABCD
18. ABCD
19. BCD
20. ABCD
三、填空题
1.初始条件
2.调整时间
三、填空题（本题共10小题，每小题2分，共20分，请将正确答案填到题目空白处）
1.控制系统的开环传递函数是系统输入与输出之间的数学关系，且与系统的______无关。
2.在控制系统中，______是衡量系统快速性的性能指标。
3.常用的控制系统仿真软件有MATLAB、Simulink和______。
4.控制系统的稳定性分析中，如果所有极点都位于______，则系统是稳定的。
5.在PID控制器中，______环节主要用于消除系统的稳态误差。
6.控制系统的______裕度是指系统在单位反馈条件下，开环增益变化到系统刚好发生振荡时的增益变化量。
7.伯德图法是一种用于分析控制系统稳定性的方法，它通过绘制系统的______和相角曲线来评价系统的性能。

基于LabVIEW的多点温度检测及系统控制

收稿日期：０９１ — ６２０ —２０
基金项目：内蒙古师范大学科研基金项目（ＱＮ０００）６５２；内蒙古农业大学科研启动基金项目（Ｊ５３）Ｂ０ —６作者简介：张丽娜（９０）女，蒙古呼和浩特市人，蒙古师范大学讲师，要从事模式识别与智能系统研究１８一，内内主
由于加热温度场分布的不均匀性，用单传感器测温往往不能准确地反映被测系统的温度．采本文采用多传感器技术设计了多点温度检测和控制系统，现了对被测系统的精确控温．个相似的传感器采集的信息实多具有冗余性，用信息融合技术对多传感器提供的数据进行处理，以将冗余信息适当融合，总体上降低采可从
当温度超出上限时，自动停止加热．
计算
』＝ｌ
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机
ｌＯ／
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日墨叵Ｘ
接
口
…一．．＝：二＝＝二二 …一５．二＝：．二－二＝＝二二零：：＝＝：
图１基于ＬｂＥ的多点温度检测、制系统结构图ａＶＩＷ控
内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）
第３卷９
机的ＩＯ接口与外部数据连接．／当数据进入计算机后，ＬｂＥ平台上，在ａＶＩＷ经数据处理子程序、度控制子温程序输出系统控制信号，并通过计算机Ｉ０接口输出．出信号驱动相应的驱动电路，／输分别控制加热电路及风扇电路，实现温度的实时监测和控制，同时在前面板实时输出温度和湿度控制曲线．过前面板的温度设通定窗口，以实时改变系统温度的设定值，可当温度和湿度超出上限或下限时，软件发出语音及光报警信号；

智能温度控制系统文献综述

内蒙古科技大学信息工程学院测控专业毕业实习报告——文献综述题目：电阻炉温度控制系统设计学生姓名：贾旺学号：0967112301专业：测控技术与仪器班级：测控2009-3指导教师：左鸿飞前言电阻炉被广泛地应用在工业生产中，它的温度控制效果直接影响到生产效率和产品质量，因而工业生产对温度控制系统的要求很高。

目前电阻炉通常采用常规PID 控制，但是电阻炉的温度控制具有非线性、大惯性、大滞后等特点，难以对其建立精确的数学模型，因而常规PID控制难以取得良好的控制效果。

因此，设计一个控制精度高、运行稳定的电阻炉温度控制系统具有很高的应用价值。

本文以电阻炉为控制对象，以UP550程序调节器为硬件核心，采用PID控制方法，设计一种控制精度高的温度控制系统。

在文中详细阐述了控制系统的硬件设计和控制方法。

本系统的温度检测电路集成在UP550程序调节器中，简化了系统的硬件设计，提高了温度检测的精度。

在输出控制中主要采用硬件电路实现，降低了程序的复杂性。

在系统的硬件电路中采用了抗干扰设计，增强了系统的抗干扰能力。

常规PID控制算法简单、易于实现，适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。

而实际工业生产过程往往具有非线性和时变性，难以建立精确的数学模型，因此常规PID控制器不能达到理想的控制效果。

但通过UP550程序调节器可以同时设定多组PID参数，根据不同温度段特性更改PID参数弥补了常规PID控制的不足。

采用常规PID控制和论文设计的控制系统在电阻炉上进行控制实验，并对控制效果进行分析，结果表明，该控制系统的控制效果优于常规PID，具有超调小、控制精度高、抗扰性强、运行稳定等优点，具有较好的应用前景。

第一章绪论1.1 课题背景和意义从20世纪20年代开始，电阻炉就在工业上得到使用。

随着科学技术的发展，电阻炉被广泛的应用在冶金、机械、石油化工、电力等工业生产中，在很多生产过程中，温度的测量和控制与生产安全、生产效率、产品质量、能源节约等重大技术经济指标紧紧相连。

基于神经网络的集中供热智能仿真系统设计

ｙｋｎ；（一）（－）ｕｋｍ）。其中，ｙｋ为对象（—）ｋ１，ｋ２，（— ）ｕｕ …，（）
匐似
第１隐含层的加权系数ｗｉｋ和阈值ｏ ’ ）ｊ（） ‘ （ｉｋ
的调整算式如下：
Ｗｉ））ｗ ‘ ｋ１＋ｒ‘ ｋ６‘（）＿（）ｊ（＝（一）ｌ）ｋ）ｋＯｋ（ｉｉ（ｉ ‘ ０‘ ｋ＝０‘（．）Ｔ‘ ｋ６‘ ｋ（）ｋ１１）。（）ｉｉ＋（ｉ ’
１１２２
输出，ｕｋ为对象输入，ｆ．非线性函数，ｗｉ ’ （）（为）ｊ
（）ｋ、ｗｉ ’ ）ｊ（和ｗｉ别为第１隐含层、第２隐含犯ｋ分层层
层和输出层的权重。图４中的上半部分输出是线性模型输出Ｙｋ，下半部分为非线性模型输出Ｙ（）。）（，ｋ
结构上，如图４所示。
理主要负责各种对象（点、管网）数据库的管节理（录入、编辑、查询、插值等功能）；节点库
仿真是对房间、楼（管）、热力站这些供热系立统中的基本环节建模仿真，研究其动静态特性，为供热优化运行及优化调度提供技术指导；热网仿真是对管道形成的拓扑结果进行分析，参数主要包括流量、压力、管径、阀门开度等，研究全网流量、压力分布场，为热网络运行及热网设计提供理论支持。

温度控制系统答辩教学讲义

跨平台兼容性问题
不同厂商和不同型号的温度控制系统之间存在兼容性问题，需要建立统一的标准和规范。
维护与升级问题
随着技术的不断更新换代，温度控制系统的维护和升级成本逐渐增加，需要合理规划系统生命周期。
未来发展方向与展望
人工智能与机器学习在温度控制中的应用
利用人工智能和机器学习技术对温度数据进行深度学习和模式识别，进一步提高温度控制的精度和智能化水平。
注重温度控制系统的可靠性和安全性研究，提高系统的稳定性和可靠性，保障生产和使用的安全。
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感谢您的观看
温度控制系统与其他工业控制系统集成，形成统一的工业互联网平台，实现数据共享和协同控制。
当前面临的挑战
安全问题
随着温度控制系统越来越复杂，系统的安全性和稳定性面临挑战，需要加强安全防护和容错处理。
数据处理问题
大量的温度数据需要进行实时采集、传输、分析和处理，对数据处理技术和算法提出了更高的要求。
设计控制电路和接口电路，实现与传感器、执行器之间的信
号传输和控制。
人机界面设计
设计操作面板和显示界面，便于用户对温度控制系统进行监
控和操作。
软件设计
控制算法设计
根据温度控制要求，设计合适的控制算法，如PID控制、模糊
控制等。
数据处理算法设计
设计数据处理算法，对温度数据进行滤波、补偿等处理，提高测量精度。
温度控制系统答辩教学讲义
contents
目录
• 温度控制系统概述 • 温度控制系统原理 • 温度控制系统设计 • 温度控制系统应用案例 • 温度控制系统发展趋势与挑战 • 结语
01 温度控制系统概述

基于神经网络的温度控制系统设计与实现

基于神经网络的温度控制系统设计与实现一、引言随着现代工业的快速发展，各种智能化系统的应用越来越广泛，其中控制系统作为其中一个重要的组成部分，对工业生产的稳定性与效率都有着非常重要的影响。

而在控制系统中，温度控制系统尤为重要，因为温度直接关系到物体的性质及其承受能力，所以对于温度的控制必须要准确、稳定和及时。

基于神经网络的温度控制系统，是一种基于智能化算法的温度控制系统。

通过神经网络来模拟物体的温度变化，从而实现对物体温度的精确控制，因此被广泛应用于各种工业生产领域。

本文将从神经网络的基本原理开始，讲述基于神经网络的温度控制系统的设计和实现，并且结合实际例子，深入探讨神经网络算法在温度控制系统中的优势和应用。

二、神经网络基本原理神经网络是一种模仿生物神经网络的计算模型，它通过学习来自动推断规则和模式，从而实现数据处理、模式识别、控制等任务。

神经网络由神经元构成，每个神经元的输入都是来自其他神经元的输出。

每个神经元都包含有一个非线性的激励函数，用来转换输入信号。

神经网络的学习过程分为监督学习和无监督学习。

在监督学习中，神经网络根据已知的输入输出数据来调整权值，使得输出结果更接近于真实结果。

在无监督学习中，神经网络只根据输入数据本身进行学习，没有人工干预。

神经网络在温度控制系统中的应用，是利用其强大的模式识别和预测能力，来模拟物体温度变化规律，并基于此来控制物体的温度，实现自动化调节。

三、基于神经网络的温度控制系统设计基于神经网络的温度控制系统设计分为三部分：神经网络模型设计，温度数据采集与处理，温度控制算法。

（一）神经网络模型设计神经网络模型是基于神经网络算法实现的，它是基于对物体温度变化规律的学习和预测来建立的。

具体而言，神经网络模型需要解决以下问题：1、神经网络结构神经网络结构包括输入层、中间层和输出层。

传感器采集到温度数据作为神经网络的输入层，中间层是隐含层，用于将输入层的信息进行变换，输出层是对温度进行控制的决策结果。

神经pid，模糊pid，常规pid的matlab比较

图4.BP神经网络PID系统输出响应曲线图6. PID 参数自适应模糊控制器系统框图图7.e，ec，Kp，Ki,Kd的隶属度函数通过不断进行仿真实验和借鉴专家经验可以得到如下的49条规则：图8.模糊PID控制系统输出曲线图9.模糊PID控制系统误差曲线图中1为常规整定PID 阶跃响应曲线，2为BP 神经网络PID 阶跃响应曲线，3为模糊自适应整定PID 阶跃响应曲线。

从曲线中以看出，三种PID控制方式中模糊PID几乎没有超调，调节时间短，控制效果最好；BP 网络PID效果次之；都比常规PID 效果好。

比较图5神经PID与图9模糊PID的误差曲线可以看出,模糊PID具有更短的学习时间。

仿真和实验结果均证明了神经网络PID 控制算法能有效地控制大时滞大惯性的温控系统，将神经网络与PID控制相结合，可以在线调整PID控制器的各个参数，减少了凭经验整定参数带来的误差，提高了温控系统的鲁棒性和自适应性。

此外，神经网络PID控制器还能有效的抑制干扰，而且对对象模型要求不高,具有较好的抗干扰性。

同时也可以进一步优化BP神经网络的结构和算法，使温度控制最终趋于最优，更好地满足实际生产对温度控制的要求。

但是由于该控制器的初始权值是随机值,控制输出在开始时波动很大,随着网络的自学习，不断调整权值控制输出来跟踪输入。

由于神经网络收敛速度慢，回到稳定状态所需时间较长，这个问题有待进一步研究解决。

，模糊PID控制响应几乎没有超调，但是响应速度较慢；在模型失配的情况下，模糊PID虽然产生了震荡，超调量也有所增加，但总体来说还能够保持稳定；在添加干扰后，系统持续产生小幅震荡，但超调量很小，系统整体还是稳定的，抗干扰能力强。

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if u(k)>=10u(k)=10;endif u(k)<=-10u(k)=-10;endif k==200u(k)=u(k)+1;endu_6=u_5;u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k); y_3=y_2;y_2=y_1;y_1=yout(k);error_2=error_1;error_1=error(k);endfigure(1);plot(time,rin,'b',time,yout,'r');xlabel('time(s)');ylabel('rin,yout');figure(2);plot(time,u,'r');xlabel('time(s)');ylabel('u');BP神经网络PID程序：%BP based PID Controlclear all;close all;xite=0.9;IN=4;H=5;Out=3; %NN Structurewi=[-0.6394 -0.2696 -0.3756 -0.7023;-0.8603 -0.2013 -0.5024 -0.2596;-1.0749 0.5543 -1.6820 -0.5437;-0.3625 -0.0724 -0.6463 -0.2859;0.1425 0.0279 -0.5406 -0.7660];%wi=0.50*rands(H,IN);wi_1=wi;wi_2=wi;wi_3=wi;wo=[0.7576 0.2616 0.5820 -0.1416 -0.1325;-0.1146 0.2949 0.8352 0.2205 0.4508;0.7201 0.4566 0.7672 0.4962 0.3632];%wo=0.50*rands(Out,H);wo_1=wo;wo_2=wo;wo_3=wo;x=[0,0,0];du_1=0;u_1=0;u_2=0;u_3=0;u_4=0;u_5=0;u_6=0;y_1=0;y_2=0;Oh=zeros(H,1); %Output from NN middle layerI=Oh; %Input to NN middle layererror_2=0;error_1=0;ts=10;for k=1:1:1000time(k)=k*ts;rin(k)=1.0;%Unlinear modelyout(k)=0.9355*y_1+0.0645*u_6;error(k)=rin(k)-yout(k);xi=[rin(k),yout(k),error(k),1];x(1)=error(k)-error_1;x(2)=error(k);x(3)=error(k)-2*error_1+error_2;epid=[x(1);x(2);x(3)];I=xi*wi';for j=1:1:HOh(j)=(exp(I(j))-exp(-I(j)))/(exp(I(j))+exp(-I(j))); %Middle Layer endK=wo*Oh; %Output Layerfor l=1:1:OutK(l)=exp(K(l))/(exp(K(l))+exp(-K(l))); %Getting kp,ki,kd endkp(k)=K(1);ki(k)=K(2);kd(k)=K(3);Kpid=[kp(k),ki(k),kd(k)];du(k)=Kpid*epid;u(k)=u_1+du(k);dyu(k)=sign((yout(k)-y_1)/(du(k)-du_1+0.0001));%Output layerfor j=1:1:OutdK(j)=2/(exp(K(j))+exp(-K(j)))^2;endfor l=1:1:Outdelta3(l)=error(k)*dyu(k)*epid(l)*dK(l);endfor l=1:1:Outfor i=1:1:Hd_wo=xite*delta3(l)*Oh(i)+alfa*(wo_1-wo_2);endendwo=wo_1+d_wo+alfa*(wo_1-wo_2);%Hidden layerfor i=1:1:HdO(i)=4/(exp(I(i))+exp(-I(i)))^2;endsegma=delta3*wo;for i=1:1:Hdelta2(i)=dO(i)*segma(i);endif k==200u(k)=u(k)+1;endd_wi=xite*delta2'*xi;wi=wi_1+d_wi+alfa*(wi_1-wi_2);%Parameters Updatedu_1=du(k);u_6=u_5;u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_2=y_1;y_1=yout(k);wo_3=wo_2;wo_2=wo_1;wo_1=wo;wi_3=wi_2;wi_2=wi_1;wi_1=wi;error_2=error_1;error_1=error(k);endfigure(1);plot(time,rin,'r',time,yout,'b');xlabel('time(s)');ylabel('rin,yout');figure(2);plot(time,error,'r');xlabel('time(s)');ylabel('error');figure(3);plot(time,u,'r');xlabel('time(s)');ylabel('u');figure(4);subplot(311);plot(time,kp,'r');xlabel('time(s)');ylabel('kp');subplot(312);plot(time,ki,'g');xlabel('time(s)');ylabel('ki');subplot(313);plot(time,kd,'b');xlabel('time(s)');ylabel('kd');模糊PID程序：clear all;close all;a=newfis('fuzzpid');a=addvar(a,'input','e',[-3,3]); %Parameter e a=addmf(a,'input',1,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',1,'NM','t rimf',[-3,-2,0]);a=addmf(a,'input',1,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'input',1,'Z','t rimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',1,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'input',1,'PM','t rimf',[0,2,3]);a=addmf(a,'input',1,'PB','smf',[1,3]);a=addvar(a,'input','ec',[-3,3]); %Parameter ec a=addmf(a,'input',2,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'input',2,'NM','t rimf',[-3,-2,0]);a=addmf(a,'input',2,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'input',2,'Z','t rimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'input',2,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'input',2,'PM','t rimf',[0,2,3]);a=addmf(a,'input',2,'PB','smf',[1,3]);a=addvar(a,'output','kp',[-0.3,0.3]); %Parameter kp a=addmf(a,'output',1,'NB','zmf',[-0.3,-0.1]);a=addmf(a,'output',1,'NM','t rimf',[-0.3,-0.2,0]);a=addmf(a,'output',1,'NS','trimf',[-0.3,-0.1,0.1]);a=addmf(a,'output',1,'Z','t rimf',[-0.2,0,0.2]);a=addmf(a,'output',1,'PS','trimf',[-0.1,0.1,0.3]);a=addmf(a,'output',1,'PM','t rimf',[0,0.2,0.3]);a=addmf(a,'output',1,'PB','smf',[0.1,0.3]);a=addvar(a,'output','ki',[-0.06,0.06]); %Parameter kia=addmf(a,'output',2,'NB','zmf',[-0.06,-0.02]);a=addmf(a,'output',2,'NM','t rimf',[-0.06,-0.04,0]);a=addmf(a,'output',2,'NS','trimf',[-0.06,-0.02,0.02]);a=addmf(a,'output',2,'Z','t rimf',[-0.04,0,0.04]);a=addmf(a,'output',2,'PS','trimf',[-0.02,0.02,0.06]);a=addmf(a,'output',2,'PM','t rimf',[0,0.04,0.06]);a=addmf(a,'output',2,'PB','smf',[0.02,0.06]);a=addvar(a,'output','kd',[-3,3]); %Parameter kpa=addmf(a,'output',3,'NB','zmf',[-3,-1]);a=addmf(a,'output',3,'NM','t rimf',[-3,-2,0]);a=addmf(a,'output',3,'NS','trimf',[-3,-1,1]);a=addmf(a,'output',3,'Z','t rimf',[-2,0,2]);a=addmf(a,'output',3,'PS','trimf',[-1,1,3]);a=addmf(a,'output',3,'PM','t rimf',[0,2,3]);a=addmf(a,'output',3,'PB','smf',[1,3]);rulelist=[1 1 7 1 5 1 1;1 2 7 1 3 1 1;1 3 6 2 1 1 1;1 4 6 2 1 1 1;1 5 5 3 1 1 1;1 6 4 4 2 1 1;1 7 4 4 5 1 1;2 1 7 1 5 1 1;2 2 7 1 3 1 1;2 3 6 2 1 1 1;2 4 5 3 2 1 1;2 5 5 3 2 1 1;2 6 4 43 1 1;2 7 34 4 1 1;3 1 6 1 4 1 1;3 2 6 2 3 1 1;3 3 6 3 2 1 1;3 45 3 2 1 1;3 5 4 4 3 1 1;36 3 5 3 1 1;37 3 5 4 1 1;4 1 6 2 4 1 1;4 2 6 2 3 1 1;4 3 5 3 3 1 1;4 4 4 4 3 1 1;4 5 3 5 3 1 1;4 6 2 6 3 1 1;4 7 2 6 4 1 1;5 1 5 2 4 1 1;5 2 5 3 4 1 1;5 3 4 4 4 1 1;5 4 3 5 4 1 1;5 5 3 5 4 1 1;5 6 2 6 4 1 1;5 7 2 7 4 1 1;6 1 5 4 7 1 1;6 2 4 4 5 1 1;6 3 3 5 5 1 1;6 4 2 5 5 1 1;6 5 2 6 5 1 1;6 6 27 5 1 1;6 7 1 7 7 1 1;7 1 4 4 7 1 1;7 2 4 4 6 1 1;7 3 2 5 6 1 1;7 4 2 6 6 1 1;7 5 2 6 5 1 1;7 6 1 7 5 1 1;7 7 1 7 7 1 1];a=addrule(a,rulelist);a=setfis(a,'DefuzzMethod','centroid');writefis(a,'fuzzpid');a=readfis('fuzzpid');%PID Controllerts=10;sys=tf([1],[150,1],'inputdelay',50);dsys=c2d(sys,ts,'t ustin');[num,den]=tfdata(dsys,'v');u_1=0.0;u_2=0.0;u_3=0.0;u_4=0.0;u_5=0.0;u_6=0.0;y_1=0;y_2=0;x=[0,0,0]';error_2=0;error_1=0;e_1=0.0;ec_1=0.0;kp0=0.0929;kd0=0.0078;ki0=0.0518;for k=1:1:1000time(k)=k*ts;rin(k)=1;%Using fuzzy inference to tunning PIDk_pid=evalfis([e_1,ec_1],a);kp(k)=kp0+k_pid(1);ki(k)=ki0+k_pid(2);kd(k)=kd0+k_pid(3);u(k)=kp(k)*x(1)+kd(k)*x(2)+ki(k)*x(3);if u(k)>=10u(k)=10;endif u(k)<=-10u(k)=-10;endif k==200u(k)=u(k)+1;endyout(k)=-den(2)*y_1+num(2)*u_6;error(k)=rin(k)-yout(k);%%%%%%%%%%%%%%Return of PID parameters%%%%%%%%%%%%%%% u_6=u_5;u_5=u_4;u_4=u_3;u_3=u_2;u_2=u_1;u_1=u(k);y_2=y_1;y_1=yout(k);x(1)=error(k); % Calculating Px(2)=error(k)-error_1; % Calculating Dx(3)=x(3)+error(k); % Calculating Ie_1=x(1);ec_1=x(2);error_2=error_1;error_1=error(k);endshowrule(a)figure(1);plot(time,rin,'b',time,yout,'r');xlabel('time(s)');ylabel('rin,yout');figure(2);plot(time,error,'r');xlabel('time(s)');ylabel('error');figure(3);plot(time,u,'r');xlabel('time(s)');ylabel('u');。