PID控制器设计及仿真
本科毕业论文PID温控系统的设计及仿真
CENTRAL SOUTH UNIVERSITY 本科生毕业论文题目PID温控系统的设计及仿真学生指导教师学院信息科学与工程学院专业班级完成时间年月摘要温度是工业控制的主要被控参数之一。
可是由于温度自身的一些特点，如惯性大，滞后现象严重，难以建立精确的数学模型等，给控制过程带来了难题。
要对温度进行控制，有很多方案可选。
PID 控制简单且容易实现，在大多数情况下能满足性能要求。
模糊控制的鲁棒性好，无需知道被控对象的数学模型，且在快速性方面有着自己的优势。
研究分析了PID 控制和模糊控制的优缺点，把两者相互结合，采用了用模糊规则整定P K 、I K 两个参数的模糊自整定PID 控制方法。
本研究以电烤箱为控制对象，用MATLAB 软件对PID 控制、模糊控制和参数模糊自整定PID 控制的控制性能分别进行了仿真研究。
仿真结果表明PID 对于对象模型复杂和模型难以确定的控制系统具有很大的局限性，不能满足调节时间短、超调小的技术要求。
由于模糊控制的理论（如量化因子和比例因子的确定问题）并不完善，其可能获得的控制性能无法把握，而且模糊控制易受模糊规则有限等级的限制而引起稳态误差。
参数模糊自整定PID 控制吸收前两种方法的长处，满足了调节时间短、超调量为零且稳态误差较小的控制要求。
因此本论文最终确定采用参数模糊自整定PID 控制方案。
本系统硬件采用了以 AT89C52 单片机为核心的温度控制器，选用 k 型热电偶为温度传感器结合MAX6675芯片构成前向通道，同时双向晶闸管和SSR 构成后向通道，由按键、LED 数码显示器及报警单元等组成人机联系电路。
关键词：单片机，PID ，模糊控制，仿真ABSTRACTTemperature is one of the main parameters in the industrial process control.Yetthere are difficultiesto have a good control oftemperature becauseof the characteristics of the temperature itself:the temperature inertia is great, its time-lag is serious and it is hardto establish an accurate mathematical model.There are many methods to be selected in order to control a system. The PID controlis simple,easily realized andin most casesit meetsthe control demand. Fuzzy control has the advantage of quickness,itsrobustness is good and there is no needto know theobject ’smathematical model.This paper analyses the advantages and disadvantages of both PID control and fuzzycontrol and es to the method of bining them together,fuzzy self-tuningPID control. In this method,P K and I K of the PID controller are adjusted by fuzzy control rules ．In the paper simulations of PID control, fuzzy control and fuzzyself-tuning PID control are done by MATLAB to control a electric oven.Conclusions are that for those control objects of which models are plicated or hard to establish,the PID method has limitation and doesn ’t meet the control demand. As the fuzzy control method theory is not perfect, a good control performance cannot be expected. And it could easily cause the steady-state error for it is restricted by limited grades of the fuzzy rules.Finally the fuzzy self-tuning PID control method is selected, since it meets the control demands.In this paper AT89C52 is used as controller, toward access is posed of K which is used as the temperature sensor and MAX6675.Backward access is posed of bidirectional thyristor and SSR. Man-machine circuit is posed of keyboard, LED and warning unit, etc.Key words ：Micro Controller, PID Control, Fuzzy Control, Simulation目 录摘要IABSTRACTII第一章绪论11.1 课题的提出及意义11.2 控制系统背景介绍11.3 当代温控系统及智能算法2第二章温控系统的设计52.1 温控系统的总体设计52.1.1 温控系统设计的基本原则52.1.2 温控系统的结构及设计62.2 温控系统的硬件设计72.2.1 前向通道设计72.2.2 后向通道设计102.2.3 人机通道设计11小结15第三章系统控制方案163.1 PID 控制163.1.1 PID的概述163.1.2 PID 控制的基本理论及特点163.2 模糊控制183.2.1 模糊控制的概述183.2.2 模糊控制的基本原理及特点183.3 模糊PID 控制19小结21第四章仿真研究224.1 MATLAB及其模糊逻辑工具箱和仿真环境simulink224.2 仿真和优选234.2.1 控制对象模型234.2.2 仿真和方案选择25小结32第五章总结与展望335.1 主要工作容335.2 工作小结335.3 存在的问题及未来的方向34结束语35参考文献36第一章绪论1.1 课题的提出及意义温度是生产过程和科学实验中非常普遍而又十分重要的物理参数。
神经网络PID控制器的设计与仿真
*******大学毕业设计(论文) 题目神经网络PID控制器的设计与仿真院系专业班级学生姓名指导教师二○○八年六月神经网络PID控制器的设计与仿真摘要PID控制技术是一种应用很普遍的控制技术,目前在很多方面都有广泛的应用. 在工业控制中，PID控制是工业控制中最常用的方法。
这是因为PID控制器结构简单、实现简单，控制效果良好，已得到广泛应用。
据统计，在目前的控制系统中，PID控制占了绝大多数。
但是，他具有一定的局限性：当控制对象不同时，控制器的参数难以自动调整以适应外界环境的变化。
为了使控制器具有较好的自适应性，实现控制器参数的自动调整，可以采用神经网络控制的方法。
利用人工神经网络的自学习这一特性，并结合传统的PID控制理论，构造神经网络PID控制器，实现控制器参数的自动调整。
本论文讨论了基于神经网络的PID 控制，利用神经网络的自学习能力进行在线参数整定，并利用Matlab软件进行仿真。
通过仿真实现可以看出它具有自学习、自适应性等特点，网络的收敛速度快，能够对非线性对象有很好的控制，系统的跟踪性能很好．其参数设定无需知道被控对象的具体参数及其数学模型，对不同的对象具有适应性．关键词：PID控制神经网络Matlab 仿真The design and simulation of the neural networkPID controllerABSTRACTPID control technology is a very common control technology in many aspects of a wide range of applications. In industrial control, PID control is the most commonly used in industrial control methods. This is because the PID controller simple structure, to achieve a simple, effective control, has been widely used. According to statistics, PID control is the vast majority in the present control system. However, he has certain limitations: When the control object is not at the same time, the controller parameters to automatically adjust to the changes in the external environment. In order to make the controller has good adaptability, and Controller Parameters of automatic adjustments can be used neural network control method. Using artificial neural network learning oneself, combined with the traditional PID control theory Structure of neural networks PID controller, and implementate the automatic adjustment of controller parameters. The thesis discussed according to the neural network PID controller，and control，make use of the neural network from the study ability to proceed its function to on-line parameter amend，and make use ofthe Matlab software proceeds to imitatereally．By the simulation can see that it is to achieve self-learning, adaptability, and other characteristics ，network convergence speed, can have a good control on non-linear object ,and tracking of system performance very good. Its parameters need to know the object of the specific parameters and its mathematical model,and adapt different objects.KEY WORDS：PID control Neural network Matlab Simulation目录摘要 (I)ABSTRACT (II)1 绪论 (1)1.1 前言 (1)1.2 神经元网络PID的发展历程 (1)1.3 神经网络的特点 (2)1.4 神经网络的主要研究方向 (2)1.5 神经网络PID的发展现状和前景展望 (3)1.6 课题研究方法和内容 (3)2 神经网络控制理论 (4)2.1 神经网络的简介 (4)2.2 神经网络的基本概念 (4)2.3 神经网络控制的基本原理 (4)2.4 神经网络结构的分类 (5)2.5 神经网络的学习 (6)2.5.1 学习方式 (6)2.5.2 网络模型及其学习算法 (6)2.6 神经网络的训练 (7)3 应用MATLAB设计神经网络PID控制系统 (8)3.1 MATLAB、SIMULINK、神经网络工具箱简介 (8)3.2 神经网络工具箱与人工神经元网络设计 (9)3.3 PID控制器 (10)3.3.1 PID控制器简介 (10)3.3.2 PID控制的局限 (12)3.4 神经网络 PID 控制器的设计 (12)4 神经网络PID控制器的设计 (14)4.1 单神经元自适应PID控制器及其学习算法 (14)4.1.1 采用有监督Hebb学习算法的单神经元自适应PID控制器 (14)4.1.2 单神经元自适应PID控制器学习算法可调参数的选取规律 (16)4.1.3 单神经元自适应PID仿真 (16)4.2 基于BP神经网络PID控制器的设计 (18)4.3 小结 (21)5 结束语 (22)参考文献 (23)致谢 (24)1 绪论1.1 前言计算机技术的迅速发展，为计算机控制的发展和应用奠定了坚实的基础，过程计算机控制以自动控制理论和计算机技术为基础，实现了现代化生产过程的综合自动化，可使生产过程保持最佳运行状态，从而提高安全性、经济性和运行水平。
PID仿真实验报告
PID仿真实验报告PID控制是一种经典的控制方法，被广泛应用于工业自动化控制系统中。
本次实验主要针对PID控制器的参数调整方法进行仿真研究。
实验目的：1.研究PID控制器的工作原理；2.了解PID参数调整的方法；3.通过仿真实验比较不同PID参数对系统控制性能的影响。
实验原理：PID控制器由比例（P）、积分（I）、微分（D）三个控制部分组成。
比例控制：输出与误差成比例，用来修正系统集成误差；积分控制：输出与误差的积分关系成比例，用来修正系统持续存在的静态误差；微分控制：输出与误差变化率成比例，用来修正系统的瞬态过程。
PID参数调整方法有很多种，常见的有经验法、Ziegler-Nichols法和优化算法等。
实验中我们使用经验法进行调整，根据系统特性来进行手动参数调整。
实验装置与步骤：实验装置：MATLAB/Simulink软件、PID控制器模型、被控对象模型。
实验步骤：1. 在Simulink中建立PID控制器模型和被控对象模型；2.设定PID控制器的初始参数；3.运行仿真模型，并记录系统的响应曲线；4.根据系统响应曲线，手动调整PID参数；5.重复第3步和第4步，直到系统的响应满足要求。
实验结果与分析：从图中可以看出，系统的响应曲线中存在较大的超调量和震荡，说明初始的PID参数对系统控制性能影响较大。
从图中可以看出，系统的响应曲线较为平稳，没有出现明显的超调和震荡。
说明手动调整后的PID参数能够使系统达到较好的控制效果。
总结与结论：通过本次实验，我们对PID控制器的参数调整方法进行了研究。
通过手动调整PID参数，我们能够改善系统的控制性能，提高系统的响应速度和稳定性。
这为工业自动化控制系统的设计和优化提供了参考。
需要注意的是，PID参数的调整是一个复杂的工作，需要结合具体的控制对象和要求进行综合考虑。
而且，不同的参数调整方法可能适用于不同的控制对象和场景。
因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的参数调整方法，并进行实验验证。
PID温控系统的设计及仿真毕业论文
PID温控系统的设计及仿真毕业论文摘要：本论文针对PID温控系统的设计和仿真展开研究。
首先，介绍了PID控制器的基本原理和工作方式，并分析了PID控制器在温控系统中的应用。
然后，基于MATLAB/Simulink软件，建立了PID温控系统的数学模型，并进行了系统的仿真。
通过对比分析不同PID参数的变化对温度控制系统的影响，最终得到了最优的控制参数。
关键词：PID控制器，温控系统，MATLAB，仿真1.引言温控系统在日常生活中被广泛应用，例如家用温度控制、工业生产过程中的温度控制等。
PID控制器作为一种经典的控制方法，被广泛应用于温控系统中。
本论文旨在设计一个PID温控系统，并通过仿真实验分析不同PID参数对系统性能的影响，从而得到最优的控制参数。
2.PID控制器原理及应用PID控制器是一种反馈控制器，根据控制量与设定值之间的差异来调整输出信号。
它由比例环节、积分环节和微分环节组成，可以有效地抑制温度偏差、提高控制系统的稳定性和精度。
PID控制器在温控系统中的应用十分广泛。
通过对温度传感器采集到的信号进行处理，PID控制器可以实时调整控制系统的输出信号，从而控制温度在设定范围内波动。
PID控制器的参数调整对于系统性能和稳定性具有重要影响。
3.温控系统的数学模型建立基于PID控制器的温控系统可以用数学模型来描述。
以温度T为控制对象，控制量为输出温度U，设定温度为R，PID控制器的输出为Y。
根据温控系统的动力学特性，可以建立如下的数学模型：T * dY(t)/dt = Kp * (R - Y(t)) + Ki * ∫(R - Y(t))dt + Kd * d(R - Y(t))/dt其中Kp为比例系数，Ki为积分系数，Kd为微分系数。
4.温控系统的仿真实验通过MATLAB/Simulink软件，搭建了PID温控系统的仿真模型。
根据数学模型，设定了温度的变化范围和输出的控制参数。
在仿真实验中，通过对比分析不同PID参数的变化对温度控制系统的影响。
PID控制器仿真实验报告
上海商学院信息与计算机学院
物联网工程专业实验报告
四、实验步骤与结果
分析控制器的参数对系统静态误差设被控对象等效传递函数为：G(s)=1
s(s+1)(s+5)
的影响，执行如下程序：
屏幕中得到该系统传递函数的根轨迹图：
当开环增益小于约32.2时，系统处于稳定状态。
由图中可知原系统在临界稳定状态时，取K’=30，P’=2π/w c=2π/2.3≈2.73 利用等幅震荡整定法，可以确定控制器对应的参数
控制器类型等幅震荡整定
P K=0.5K’
PI K=0.45K’,T=0.833P
PID K=0.6K’,T=0.5P’,T’=0.125P’得到没有加PID控制时原系统及添加PID控制器后系统的阶跃响应其中参数
K=0.6*30=18
T=0.5P’=0.5*2.73=1.365
T’=0.125P’=0.125*2.73=0.34125
执行如下图所示程序：
屏幕呈现图像：
五、思考与练习
我们用MATLAB对PID控制器进行一次仿真，进入Simulink，按下图显示将PID Controller，Scope，Step，Sum，TransferFon添加到模型编辑区域并连接：
此时的sum反馈的符号是一个+，也就是说这是一个正反馈，但是我们PID一般都是负反馈，所以需要改一下反馈的符号。
双击sum切换到sum的属性对话框，将List of signs由++改为--，则下面的+会变成减。
执行，打开Scope查看PID输出波形如下图：
我们也可以打开PID控制器，调整参数：
调整之后图像也有所变化：
六、心得体会。
PID控制和其MATLAB仿真
序号，k=1,2,……,e (k-1)和e (k)分别为第(k-
1)和第k时刻所得旳偏差信号。
1.3.1 位置式PID控制算法
• 位置式PID控制系统
1.3.1 位置式PID控制算法
根据位置式PID控制算法得 到其程序框图。
在仿真过程中，可根据实 际情况，对控制器旳输出 进行限幅：[-10，10]。
• 变速积分旳基本思想是，设法变化积分项旳累加 速度，使其与偏差大小相相应：偏差越大，积分 越慢；反之则越快，有利于提升系统品质。
• 设置系数f(e(k))，它是e(k)旳函数。当 ∣e(k)∣增大时，f减小，反之增大。变速积分 旳PID积分项体现式为：
ui (k )
ki
k
1
e(i)
f
e(k )e(k )T
i0
1.3.8 变速积分算法及仿真
• 系数f与偏差目前值∣e(k)∣旳关系能够是线性 旳或是非线性旳，例如，可设为
1
f
e(k
)
A
e(k A
)
B
0
e(k) B B e(k) A B e(k) A B
1.3.8 变速积分算法及仿真
• 变速积分PID算法为：
u(k)
k
p e(k )
ki
1.3.4 增量式PID控制算法及仿真
• 增量式PID阶跃跟踪成果
1.3.5 积分分离PID控制算法及仿真
• 在一般PID控制中，引入积分环节旳目旳主要是为了 消除静差，提升控制精度。但在过程旳开启、结束或 大幅度增减设定时，短时间内系统输出有很大旳偏差 ,会造成PID运算旳积分积累，致使控制量超出执行机 构可能允许旳最大动作范围相应旳极限控制量，引起 系统较大旳振荡，这在生产中是绝对不允许旳。
《计算机控制技术》数字PID控制器设计与仿真实验报告
《计算机控制技术》数字PID控制器设计与仿真实验报告课程名称：计算机控制技术实验实验类型：设计型实验项目名称：数字PID控制器设计与仿真一、实验目的和要求1. 学习并掌握数字PID以及积分分离PID控制算法的设计原理及应用。
2. 学习并掌握数字PID控制算法参数整定方法。
二、实验内容和原理图3-1图3-1是一个典型的 PID 闭环控制系统方框图，其硬件电路原理及接线图可设计如图1-2所示。
图3-2中画“○”的线需用户在实验中自行接好，对象需用户在模拟实验平台上的运放单元搭接。
图3-2上图中，ADC1为模拟输入，DAC1为模拟输出，“DIN0”是C8051F管脚 P1.4，在这里作为输入管脚用来检测信号是否同步。
这里，系统误差信号E通过模数转换“ADC1”端输入，控制机的定时器作为基准时钟(初始化为10ms)，定时采集“ADC1”端的信号，得到信号E的数字量，并进行PID计算，得到相应的控制量，再把控制量送到控制计算机及其接口单元，由“DAC1”端输出相应的模拟信号，来控制对象系统。
本实验中，采用位置式PID算式。
在一般的PID控制中，当有较大的扰动或大幅度改变给定值时，会有较大的误差，以及系统有惯性和滞后，因此在积分项的作用下，往往会使系统超调变大、过渡时间变长。
为此，可采用积分分离法PID控制算法，即：当误差e(k)较大时，取消积分作用；当误差e(k)较小时才将积分作用加入。
图3-3是积分分离法PID控制实验的参考程序流程图。
图3-3三、主要仪器设备计算机、模拟电气实验箱四、操作方法与实验步骤1.按照图3-2搭建实验仿真平台。
2.确定系统的采样周期以及积分分离值。
3.参考给出的流程图编写实验程序，将积分分离值设为最大值0x7F，编译、链接。
4.点击，使系统进入调试模式，点击，使系统开始运行，用示波器分别观测输入端R以及输出端C。
5.如果系统性能不满意，用凑试法修改PID参数，再重复步骤3和4，直到响应曲线满意，并记录响应曲线的超调量和过渡时间。
自适应模糊PID控制器的设计与仿真
自适应模糊PID控制器的设计与仿真自适应模糊PID控制器是一种结合了模糊控制和PID控制的自适应控制器，它能够在系统的不同工况下根据实际需求对PID参数进行自适应调整，从而使得系统具有更好的动态性能和稳定性。
本文将介绍自适应模糊PID控制器的设计思路和仿真过程。
1.设计思路1.1系统建模首先需要对待控制的系统进行建模，得到系统的数学模型。
这可以通过实验数据或者理论分析来完成。
一般情况下，系统的数学模型可以表示为：$G(s)=\frac{Y(s)}{U(s)}=\frac{K}{s(Ts+1)}$其中，K是系统的增益，T是系统的时间常数。
1.2设计模糊控制器接下来需要设计模糊控制器，包括模糊规则、模糊集和模糊运算等。
模糊控制器的输入是系统的误差和误差的变化率，输出是PID参数的调整量。
1.3设计PID控制器在模糊控制器的基础上，设计PID控制器。
PID控制器的输入是模糊控制器的输出，输出是控制信号。
1.4设计自适应机制引入自适应机制，根据系统的性能指标对PID参数进行自适应调整。
一般可以采用Lyapunov函数进行系统性能的分析和优化。
2.仿真过程在仿真中，可以使用常见的控制系统仿真软件，如MATLAB/Simulink 等。
具体的仿真过程如下：2.1设置仿真模型根据系统的数学模型，在仿真软件中设置仿真模型。
包括系统的输入、输出、误差计算、控制信号计算等。
2.2设置模糊控制器根据设计思路中的模糊控制器设计，设置模糊控制器的输入和输出，并设置模糊规则、模糊集和模糊运算等参数。
2.3设置PID控制器在模糊控制器的基础上，设置PID控制器的输入和输出，并设置PID参数的初始值。
2.4设置自适应机制设置自适应机制，根据系统的性能指标进行PID参数的自适应调整。
2.5运行仿真运行仿真，观察系统的响应特性和PID参数的变化情况。
根据仿真结果可以对设计进行调整和优化。
3.结果分析根据仿真结果，可以分析系统的稳定性、动态性能和鲁棒性等指标，并对设计进行调整和改进。
神经网络PID控制器的设计与仿真
神经网络PID控制器的设计与仿真首先，我们需要了解PID控制器的基本原理。
PID控制器由比例、积分和微分三部分组成，通过计算控制量与目标值之间的误差，并根据误差的大小来调整控制量，从而实现系统稳定控制。
然而，传统的PID控制器需要事先知道系统的数学模型和参数，对于复杂的系统来说往往比较困难。
1.数据采集：首先，需要采集系统的输入和输出数据，包括输入信号和对应的输出响应。
这些数据将被用来训练神经网络模型。
2.网络结构设计：根据系统的特点和需求设计神经网络的结构。
一般来说，神经网络PID控制器采用三层结构，包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层接收输入信号，隐藏层进行神经网络的非线性变换，输出层输出控制量。
3.网络训练：利用采集的数据对神经网络进行训练。
训练的目标是使神经网络的输出与期望输出之间的误差最小化。
一般采用反向传播算法进行网络训练。
4. 参数调整：在网络训练完成后，需要对PID控制器的参数进行调整。
一般来说，比例系数Kp可以通过经验法则或试验法调整，积分系数Ki可以通过Ziegler-Nichols方法或试验法进行调整，微分系数Kd可以通过试验法或根据系统的特性进行调整。
5.系统仿真：将设计好的神经网络PID控制器和调整后的参数应用于系统仿真。
通过对仿真结果的分析，得出控制效果，并进一步调整参数，直到满足控制要求。
在设计和仿真过程中，需要注意以下几点：1.数据的准确性和充分性：采集的数据需要准确反映实际系统的动态特性，且要充分多样化，以覆盖系统在不同工况下的响应情况。
2.神经网络的训练时间和精度：神经网络的训练时间和精度会直接影响到控制器的性能。
需要根据实际需求进行权衡，选择合适的网络结构和训练算法。
3.参数调整的迭代过程：参数调整是一个迭代的过程，需要通过与仿真结果的对比来逐步优化参数，直到达到满意的控制效果为止。
4.系统模型的确定性：神经网络PID控制器需要基于一个确定的系统模型进行设计和仿真。
基于matlab的智能PID控制器设计和仿真毕业设计论文
基于MATLAB的智能PID控制器设计与仿真摘要在工业生产中应用非常广泛的是PID控制器，是最早在经典控制理论基础上发展起来的控制方法，应用也十分广泛。
传统的PID控制器原理十分简单，即按比例、积分、微分分别控制的控制器，但是他的核心也是他的难点就是三个参数（比例系数Kp、积分系数Ki、微分系数Kd）的整定。
参数整定的合适，那么该控制器将凭借结构简单、鲁棒性好的优点出色的完成控制任务，反之则达不到人们所期望的控制效果。
人工神经网络模拟人脑的结构和功能而形成的信息处理系统，是一门十分前沿高度综合的交叉学科，并广泛应用于工程领域。
神经网络控制是把自动控制理论同他模仿人脑工作机制的数学模型结合起来，并拥有自学习能力，能够从输入—输出数据中总结规律，智能的处理数据。
该技术目前被广泛应用于处理时变、非线性复杂的系统，并卓有成效。
关键词自适应PID控制算法，PID控制器，神经网络Design and simulation of Intelligent PID Controllerbased on MATLABAbstractPID controller ,the control method which is developed on the basis of classical control theory, is widely used in industrial production.The Principle of traditional PID controller is very simple, which contains of the proportion, integral, differential three component, but its core task and difficulties is three parameter tuning(proportional coefficient Kp, integral coefficient Ki and differential coefficient KD).If the parameter setting is suitable, the controller can accomplish the control task with the advantages of simple structure and good robustness;but on the contrary, it can not reach the desired control effect which we what.Artificial neural network , the formation of the information processing system which simulate the structure and function of the human brain , is a very high degree of integration of the intersection of disciplines, and widely used in the field of engineering. Neural network control ,combining automatic control theory and the imitate mathematical model of the working mechanism of human brain , has self-learning ability, and can summarize the law of the input-output data , dealing with data intelligently .This technique has been widely used in the process of time-varying, nonlinear and complex system, and it is very effective.Key W ord:Adaptive PID control algorithm，PID controller，Neural network目录摘要 (I)Abstract (II)第一章绪论 (1)1.1 课题研究背景及意义 (1)第二章 PID控制器 (2)2.1 PID控制原理 (2)2.2常规PID控制器的算法理论 (3)2.2.1 模拟PI D控制器 (3)2.2.2 数字P I D控制算法 (3)2.2.3常规PID控制的局限 (5)2.2.4 改进型PID控制器 (5)第三章人工神经网络 (8)3.1 人工神经网络的原理 (8)3.2神经网络PID控制器 (8)3.2.1神经元PID控制器 (8)3.2.2 单神经元自适PID应控制器 (9)3.3 BP神经网络参数自学习的PID控制器 (12)第四章MATAB仿真 (16)4.1 仿真过程 (16)第五章结论与展望 (24)致谢 (25)参考文献 (25)华东交通大学毕业设计（论文）第一章绪论1.1 课题研究背景及意义在工业生产中应用非常广泛的是PID控制器，是最早在经典控制理论基础上发展起来的控制方法，应用也十分广泛。
基于内模原理的PID控制器参数整定仿真实验
基于内模原理的PID 控制器参数整定仿真实验1. 内模控制内模控制器(IMC)就是内部模型控制器(Internal model controller)的简称,由控制器与滤波器两部分组成,两者对系统的作用相对独立,前者影响系统的响应性能,后者影响系统的鲁棒性。
它就是一种实用性很强的控制方法,其主要特点就是结构简单、设计直观简便,在线调节参数少,且调整方针明确,调整容易。
特别就是对于鲁棒及抗扰性的改善与大时滞系统的控制,效果尤为显著。
因此自从其产生以来,不仅在慢响应的过程控制中获得了大量应用,在快响应的电机控制中也能取得了比PID 更为优越的效果。
IMC 设计简单、跟踪性能好、鲁棒性强,能消除不可测干扰的影响,一直为控制界所重视内模控制( Internal Model Control IMC ) 就是一种基于过程数学模型进行控制器设计的新型控制策略。
其设计简单、控制性能良好, 易于在线分析。
它不仅就是一种实用的先进控制算法, 而且就是研究预测控制等基于模型的控制策略的重要理论基础, 也就是提高常规控制系统设计水平的有力工具。
值得注意的就是,目前已经证明,已成功应用于大量工业过程的各类预测控制算法本质上都属于IMC 类,在其等效的IMC 结构中特殊之处只就是其给定输入采用了未来的超前值(预检控制系统),这不仅可以从结构上说明预测控制为何具有良好的性能,而且为其进一步的深入分析与改进提供了有力的工具。
内模控制的结构框图如图1:图1-1 内模控制的结构图其中,IMC G —内模控制器;p G —实际被控过程对象;m G —被控过程的数学模型;d G —扰动通道传递函数。
(1)当0)(,0)(≠=s G s R d 时,假若模型准确,即)()(s G s G m p =,由图可知,)]()(1)[()]()(1)[()(IMC IMC s G s G s G s G s G s G s Y m d d -=-=p ,假若“模型可倒”,即)(1s G m 可以实现,则可令)(1)(IMC s G s G m =,可得0)(=s Y ,不管)(s G d 如何变化,对)(s Y 的影响为零。
基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真
基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真PID控制器是一种经典的控制器，在工业自动化控制系统中广泛应用。
其主要功能是根据系统的误差信号，通过调整输出信号的比例、积分和微分部分来减小误差，并达到系统的稳定控制。
PID控制器参数整定是指确定合适的比例常数Kp、积分常数Ki和微分常数Kd的过程。
本文将介绍基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真的方法。
首先，在MATLAB中建立一个包含PID控制器的模型。
可以通过使用MATLAB的控制系统工具箱来实现这一过程。
在工具箱中，可以选择合适的建模方法，如直接设计模型、积分节点模型或传输函数模型。
通过这些工具，可以方便地建立控制系统的数学模型。
其次，进行PID控制器参数整定。
PID控制器参数整定的目标是通过调整比例常数Kp、积分常数Ki和微分常数Kd，使系统的响应特性达到最佳状态。
常用的PID参数整定方法有经验法、试误法、Ziegler-Nichols方法等。
1.经验法：根据系统的特性和经验，选择合适的PID参数。
这种方法常用于初步整定，但可能需要根据实际情况调整参数。
2.试误法：通过逐步试验和调整PID参数，使系统的输出响应逐渐接近期望值，从而达到最佳控制效果。
3. Ziegler-Nichols方法：该方法是一种经典的系统辨识方法，通过测试系统的临界稳定性，得到系统的传递函数参数，并据此计算出合适的PID参数。
最后，进行PID控制器参数整定的仿真。
在MATLAB中，可以通过使用PID模块进行仿真。
可以输入相应的输入信号和初始参数，观察系统的输出响应，并通过调整参数，得到最佳的控制效果。
总结起来，基于MATLAB的PID控制器参数整定及仿真的过程包括：建立控制系统模型、选择PID参数整定方法、进行PID参数整定、进行仿真实验。
PID控制器参数整定的好坏直接影响控制系统的工作性能。
通过基于MATLAB的仿真实验，可以方便地调整和优化控制系统的PID参数，提高系统的响应速度、稳定性和抗干扰性能。
PID控制系统的设计及仿真
PID控制系统的设计及仿真首先，我们需要理解PID控制器的工作原理。
PID控制器通过比较目标值与实际值之间的偏差，以及偏差的变化率和积分值来计算输出控制信号，从而实现目标值与实际值之间的闭环控制。
在设计PID控制系统时，我们需要确定三个参数：比例增益（KP）、积分时间常数（TI）和微分时间常数（TD）。
这些参数的选择将直接影响控制系统的稳定性和性能。
首先，我们可以使用频率响应曲线和Bode图等方法来选择合适的KP参数。
频率响应曲线可以帮助我们分析系统的稳定性和相位边界。
选择适当的KP值可以保证系统在稳定状态下能够尽快达到目标值。
接下来，我们可以通过试错法来确定TI和TD参数。
试错法可以根据系统的实际响应来调整这两个参数。
可以从初始调节试验开始，逐步调整参数，直到达到预期的系统性能。
在MATLAB中进行PID控制器的设计和仿真非常方便。
MATLAB提供了丰富的工具箱和函数，可以帮助我们进行系统建模、参数调节和仿真分析。
首先，我们需要使用MATLAB的控制系统工具箱来建立系统模型。
可以使用MATLAB提供的工具来建立连续或离散时间的传递函数模型。
接下来，我们可以使用PID函数来设计PID控制器并将其与系统模型进行连接。
PID函数可以使用我们之前确定的KP、TI和TD参数来创建一个PID对象。
然后，我们可以使用仿真命令来运行系统的仿真，并观察系统的响应。
可以使用step命令来观察系统的阶跃响应，使用impulse命令来观察系统的冲击响应，使用bode命令来观察系统的频率响应等等。
通过分析仿真结果，我们可以评估系统的稳定性、超调量、收敛时间等性能指标，并根据需要对PID参数进行进一步的调整。
总结起来，PID控制系统的设计及仿真可以通过MATLAB来完成。
我们可以使用MATLAB提供的工具箱和函数进行系统建模和参数调节，并通过仿真命令进行系统响应的观察和分析。
通过不断调整参数和分析仿真结果，我们可以设计出满足系统要求的PID控制系统。
PID控制器设计与仿真概述
《PID控制器设计与仿真》课程设计报告题目PID控制器设计与仿真学号0808304 0808297姓名肖菲吴娜年级专业2008级电子信息工程指导教师完成日期2011 年7 月 3 日PID 控制器概述1.1 PID控制系统模型PID控制P（Proportional，比例）；I（Integrative，积分）；D（Derivative，微分），它的的含义是将经过反馈后得到的误差信号分别进行比例、积分和微分运算后再叠加得到控制器输出信号。
这种控制方式适合相当多的被控对象，目前仍然广泛地运用于多数自动控制系统。
1、开环控制系统开环控制系统(open-loop control system)是指被控对象的输出(被控制量)对控制器(controller)的输出没有影响。
在这种控制系统中，不依赖将被控量反送回来以形成任何闭环回路。
2、闭环控制系统闭环控制系统(closed-loop control system)的特点是系统被控对象的输出(被控制量)会反送回来影响控制器的输出，形成一个或多个闭环。
闭环控制系统有正反馈和负反馈，若反馈信号与系统给定值信号相反，则称为负反馈( Negative Feedback)，若极性相同，则称为正反馈，一般闭环控制系统均采用负反馈，又称负反馈控制系统。
闭环控制系统的例子很多。
比如人就是一个具有负反馈的闭环控制系统，眼睛便是传感器，充当反馈，人体系统能通过不断的修正最后作出各种正确的动作。
如果没有眼睛，就没有了反馈回路，也就成了一个开环控制系统。
另例，当一台真正的全自动洗衣机具有能连续检查衣物是否洗净，并在洗净之后能自动切断电源，它就是一个闭环控制系统。
3、阶跃响应阶跃响应是指将一个阶跃输入（step function）加到系统上时，系统的输出。
稳态误差是指系统的响应进入稳态后﹐系统的期望输出与实际输出之差。
控制系统的性能可以用稳、准、快三个字来描述。
稳是指系统的稳定性(stability)，一个系统要能正常工作，首先必须是稳定的，从阶跃响应上看应该是收敛的﹔准是指控制系统的准确性、控制精度，通常用稳态误差来(Steady-state error)描述，它表示系统输出稳态值与期望值之差﹔快是指控制系统响应的快速性，通常用上升时间来定量描述。
控制仿真PID实验报告
自动化1103
张天赐
201123910415
实验内容；控制系统设计与仿真（根轨迹，伯德图，PID）
实验步骤：
例4-8已知晶闸管直流调速系统的结构图如图，分析PID控制器的P、I和D对调速系统性能的影响
实验截图：
随着Kp的增大，系统的在增加，过渡过程时间变大，但响应初期的速度变大；系统的ess随着Kp的增大而减小。
绘制矫正后曲线
可得校正后系统的单位阶跃响应，曲线校正后系统是稳定的
例4-11某单位反馈控制系统的开环传递函数为：
校正后
4-12某单位反馈控制系统的开环传递函数为
校正前图像
未校正系统稳定，但响应速度较慢
校正后
校正后系统稳定，性能为
例4-4
未校正时的伯德图为
校正装置的传函为
校正后为
性能满足要求
实验心得：通过本次实验，了解了如何通过PID控制，波特图来判断是否系统处于稳定状态，并如何进行校正使之满足性能上的要求。
(2)积分作用分析,令，，，
绘制系统单位阶跃响应曲线，程如下
随着Kp的增大，系统的在增加，过渡过程时间变大，但响应初期的速度变大；系统的ess随着Kp的增大而减小。
微分作用分析
随着TD的增大，系统的在增大，过渡过程时间变大，响应初期的速度变小
例4-9程序为
其次，绘制根轨迹图，找到临界稳定增益
求取PID的参数kp=0.024，ti=0.98，td=0.25
基于PID控制算法的温度控制系统的设计与仿真
基于PID控制算法的温度控制系统的设计与仿真一、介绍温度控制是很多工业自动化系统中常见的任务之一、PID控制算法是目前最常用的控制算法之一，具有简单、稳定和高效的特点。
本文将以基于PID控制算法的温度控制系统为例，介绍其设计与仿真。
二、PID控制算法简介PID控制算法是一种经典的反馈控制算法，它根据当前系统的误差，计算出最佳的控制输出，以使系统的输出稳定在期望值附近。
PID控制算法由三个部分组成：比例（P）、积分（I）和微分（D）。
比例部分根据当前误差的大小调整输出控制量，积分部分通过累积误差来调整输出控制量，微分部分根据误差变化率调整输出控制量。
PID控制算法的输出控制量是由三个部分叠加而成。
1.系统模型的建立在设计温度控制系统之前，首先需要建立系统的数学模型。
以一个加热器控制系统为例，假设该系统的输入为加热功率，输出为温度。
2.控制器的设计根据系统模型，设计PID控制器。
首先调试比例参数P，使得系统的温度能够在误差范围内稳定下来；然后调试积分参数I，以减小系统的稳态误差；最后调试微分参数D，以提高系统的响应速度。
3.仿真实验在仿真软件中进行温度控制系统的仿真实验。
首先输入一个初始温度值，观察系统的响应；然后根据设定的期望温度，实时调整控制器的输出，观察系统的稳定状态。
4.结果分析根据仿真实验的结果，分析系统的稳态误差和响应速度。
根据实际需求和性能要求，调整控制器的参数，使得系统能够更好地满足要求。
四、结论本文以基于PID控制算法的温度控制系统为例，介绍了温度控制系统的设计与仿真过程。
通过调试PID控制器的参数，可以使系统的温度稳定在期望值附近，并且具有较好的稳态误差和响应速度。
PID控制算法在温度控制系统中有广泛的应用前景，但是需要根据具体的系统要求和性能要求进行参数调整和优化。
未来可以进一步研究温度控制系统的自适应PID控制算法，以提高控制系统的性能和鲁棒性。
控制仿真实验报告
实验名称：基于MATLAB/Simulink的PID控制器参数优化仿真实验日期：2023年11月10日实验人员：[姓名]实验指导教师：[指导教师姓名]一、实验目的1. 理解PID控制器的原理及其在控制系统中的应用。
2. 学习如何使用MATLAB/Simulink进行控制系统仿真。
3. 掌握PID控制器参数优化方法，提高控制系统的性能。
4. 分析不同参数设置对系统性能的影响。
二、实验原理PID控制器是一种广泛应用于控制领域的线性控制器，它通过将比例（P）、积分（I）和微分（D）三种控制作用相结合，实现对系统输出的调节。
PID控制器参数优化是提高控制系统性能的关键。
三、实验内容1. 建立控制系统模型。
2. 设置PID控制器参数。
3. 进行仿真实验，分析系统性能。
4. 优化PID控制器参数，提高系统性能。
四、实验步骤1. 建立控制系统模型使用MATLAB/Simulink建立被控对象的传递函数模型，例如：```G(s) = 1 / (s^2 + 2s + 5)```2. 设置PID控制器参数在Simulink中添加PID控制器模块，并设置初始参数，例如：```Kp = 1Ki = 0Kd = 0```3. 进行仿真实验设置仿真时间、初始条件等参数，运行仿真实验，观察系统输出曲线。
4. 分析系统性能分析系统在给定参数下的响应性能，包括超调量、调节时间、稳态误差等指标。
5. 优化PID控制器参数根据分析结果，调整PID控制器参数，优化系统性能。
可以使用以下方法：- 试凑法：根据经验调整参数，观察系统性能变化。
- Ziegler-Nichols方法：根据系统阶跃响应，确定参数初始值。
- 遗传算法：使用遗传算法优化PID控制器参数。
6. 重复步骤3-5，直至系统性能满足要求五、实验结果与分析1. 初始参数设置初始参数设置如下：```Kp = 1Ki = 0Kd = 0```仿真结果如图1所示：从图1可以看出，系统存在较大的超调量和较长的调节时间，稳态误差较大。
模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤
模糊PID控制器的设计与仿真——设计步骤1.确定控制目标和系统模型：首先确定需要控制的目标，并建立系统模型。
系统模型可以是实际系统的数学模型，也可以是通过实验和观测得到的经验模型。
2.设计模糊控制器的输入和输出变量：根据系统模型和控制目标，确定模糊控制器的输入和输出变量。
输入变量通常是系统误差和误差变化率，输出变量是控制信号。
3.设计模糊控制器的模糊集合：为每个输入和输出变量定义模糊集合。
模糊集合可以是三角形、梯形或高斯分布等形状，根据实际情况选择最合适的形状。
4.设计模糊控制器的规则库：根据经验和专业知识，设计模糊控制器的规则库。
规则库是一组条件-结论对，规定了在不同情况下如何调整输出变量。
5. 进行仿真实验：使用仿真软件（如MATLAB/Simulink）或自己编写的代码，将设计好的模糊PID控制器与系统模型进行结合，进行仿真实验。
6.优化和调整模糊控制器参数：根据仿真实验的结果，通过优化和调整模糊PID控制器的参数，使系统的性能达到预期要求。
可以使用试验-分析-调整的方法，不断迭代优化直到满意为止。
7.实际系统应用：在仿真实验中验证通过后，将优化调整好的模糊PID控制器应用到实际系统中，进行实际控制。
过程中需要注意安全性和稳定性，随时进行监控和调整。
总结：模糊PID控制器的设计和仿真步骤包括确定控制目标和系统模型，设计模糊控制器的输入和输出变量，设计模糊控制器的模糊集合，设计模糊控制器的规则库，进行仿真实验，优化和调整模糊控制器参数，最后将优化的模糊PID控制器应用到实际系统中。
在整个过程中，需要根据实际情况不断尝试和调整，使模糊PID控制器能够更好地适应它所控制的系统。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
PID控制器设计及仿真摘要温度控制对于工业生产以及科学研究都具有重要意义，当前我国科技技术还不太成熟，温度控制领域大多使用传统控制方式为主，该方法精度不高，容易造成系统不稳定，给控制系统带来了很大的困难，正是在上述背景下，本文以电锅炉为研究对象详细分析其温度控制策略。
本文主要针对电锅炉控制方法进行了深入探讨，首先分析的是PID控制策略，该方法的主要运行机理是温度偏差环节通过比例、积分和微分等线性组合从而构成控制部分，完成对电锅炉的控制；由于经典PID控制存在的缺陷，本文加入了补偿器，如Simith预估器、Ziegler-Nichols，并通过Simulink进行了仿真分析，实验结果表示虽然超调量和调节时间下降，但是系统却出现了问题误差，因此本文深入分析了模糊控制理论，将PID控制方法与模糊控制相结合。
设计的模糊PID控制策略，通过Simulink的 Fuzzy逻辑箱完成了对电锅炉的稳定控制，仿真实验结果表明，实验的模糊PID控制策略能够较好的达到电锅炉的稳定控制目标，因此是一种较为理想的控制策略。
关键词：电锅炉；温度控制；模糊PID控制；仿真分析AbstractTemperature control is of great significance for industrial production and scientific research, the current our country science and technology also is not very mature, the temperature control field are mostly using traditional control method is given priority to, the accuracy is not high, easy to cause system instability, the control system to bring very great difficulty, it is under the above background, taking electric boiler as the research object, this paper has a detailed analysis of the temperature control strategy.This paper focuses on the electric boiler control method has carried on the deep discussion and the analysis of the first is the PID control strategy, the main operating mechanism of the method is of temperature deviation by proportion, integral and differential linear combination so as to constitute control part, complete control of the electric boiler; Due to the flaws of the classical PID control, this paper joined the compensator, such as Simith forecast, Ziegler Nichols, and through the Simulink simulation analysis, the results said although the overshoot and adjustment time decreased, but the system has a problem of error, so this paper deeply analyzes the fuzzy control theory, the method of PID control is combined with fuzzy control. Design of Fuzzy PID control strategy, by the Fuzzy logic of the Simulink box has completed the stability control of electric boiler, the simulation results show that the experiment of the Fuzzy PID control strategy can better achieve the stability of the electric boiler control, thus is an ideal control strategy.Key words：The electric boiler; Temperature control; Fuzzy PID control; The simulation analysis目录第1章绪论 01.1 本课题研究背景及意义 01.2 国内外研究现状 0第二章被控对象及控制策略研究 (2)2.1 被控对象分析 (2)2.2 控制策略研究 (3)2.2.1 PID 控制基本理论 (3)2.2.2 模糊控制理论 (5)第三章 PID控制器设计及仿真分析 (10)3.1 电锅炉温度控制系统特性 (10)3.2 控制系统设计仿真研究 (11)3.2.1 PID控制器设计 (11)3.2.2 模糊PID控制器设计 (13)3.2.3 MATLAB仿真分析 (14)第四章总结 (18)参考文献 (19)致谢 (20)第1章绪论1.1 本课题研究背景及意义当前温度控制广泛应用于各行各业，特别是石油化工、机械制造、食品加工等领域中，由于各行各业差异较大，因此控制对象差异很大，且存在的干扰类型也不相同。
工业热处理中，最常使用的设备就是电热炉，通常对电热炉进行温度控制，由于温度系是非线性的，且具有时变、大滞后以及外界干扰较多等特点，因此研究温度控制一直是行业的热点领域之一。
此外由于电热炉的功率较大，因而依靠发热管加热能够快速的提升整体的温升，加热速度很快，但是对其冷却主要依靠的是自然环境的冷却功能，因此当温度发生一定的超调后，就无法有效的对其进行有效调节，正是存在上述问题，因此有必要提升电热炉温度控制调节的精度，当温度超出要求的合理范围内，通过温度控制策略能够较好的处理热工件，从而使温度在要求的范围内，提升电热炉的功率效率，降低损耗。
传统的电热炉使用最多的控制方法是电位差计式控制方法，有效的调节电热炉的温度，但是该方法存在一定的缺点，如控制精度相对较低，耗费的能源也较大，因此效率较低，此外传统的控制方法好存在一定的延伸特性，导致无法有效的对温度进行调节。
随着电力电子技术的快速发展，特别微型计算机的出现，实现了智能化控制，能够采用体积小、功率高的装置完成电热炉的有效调节。
1.2 国内外研究现状查阅相关文献可以看到，国内外最早使用电热炉是从19世纪20年开始的，到了上世纪，出现了相关的控制系统，如分布式控制，能够较好的对电热炉进行有效调节。
近些年，随着模糊控制、神经网络、自适应控制等相继出现，使得对电热炉的控制越来越多样化，此外国外相关研究人员还将可编程控制器、智能控制等算法相继加入到电热炉控制当中，不断提升电热炉控制效果。
国内虽然针对电热炉的控制较少，起步较晚，总的来讲主要经历了下面几个阶段：1、纯手动控制方法，2、单元组合仪表控制方法，3、微机控制方法，4、分散控制方法，从上世纪开始我国相继从国外引进了相应的控制技术，但是由于受到诸多方面的影响，我国在电热炉等领域的发展仍然面临问题，特别是中小企业仍然无法自主生产电热炉有效的控制装置。
进入到21世界，随着我国经济实力的不断发展，技术的成熟，特别是智能控制不断完善，我国不断开展新一代电热炉的研发工作，不但优化当前电热炉的控制系统，从而使得电热炉温度控制领域成为了最具发展潜力的行业。
随着进行年我国市场经济的不断减少，市场竞争也趋于激烈。
在整个工业生产中，不仅要求高质量，此外还要求生产的设备价格低，精度高，品质好，因此对温度控制策略的不断优化和改进已经成为了电热炉控制领域的趋势，下面简单分析下工业控制领域发展的基本概况。
单考虑理论方面的因素，通常将工业控制分为是三个阶段，1、经典控制阶段，2、现代控制阶段，3、智能控制阶段：经典控制阶段属于初级阶段，主要使用的理论是经典控制理论，通常采用常规液压、电动等方法完成对工业生产过程的温度变化，液体流量大小，压力数值等测量和控制。
第二阶段主要进行发展和完善阶段，此时运用的主要是现代控制理论，通过计算机、各种仪器等设备，对复杂现象进行有效分解处理，从而完成最后的控制效果，在这一阶段中由于建模理论、实时控制特性等获得了突破性发展，因此能够有效的优化模型，提升控制效果，当前发展阶段记为第三阶段，当前控制主要的发展趋势是智能、综合化，特别是近些年兴起的人工智能方法，能够进一步提升温度控制效果。
智能控制当中最具发展潜力的是神经网络控制方法、专家系统控制方法、模糊系统控制方法，本文采用的控制方法是模糊控制，该方法能够较好的将确定性和不确定性两方面综合考虑，从而将其转化为知识，有效的提升控制效果。
第二章被控对象及控制策略研究2.1 被控对象分析电锅炉主要的功能是将电能转化为热能，其工作原理与传统的锅炉有非常相似的地方，我们从结构上看，改装置主要有两部分组成，一个是“锅”，一个是“炉”。
其中“锅”这部分主要是盛放热介质用到，一般都是放水，而“炉”这部分主要完成的功能是将水进行加热，当前国内外生产电热炉的厂家很多，生产的型号也残次不齐，从整体来看，主要有卧式、立式以及多单元式等结构，从传热介质上来讲，主要有蒸汽式、热水式、有机载体式等过了，从获取热量的来源上主要有蓄热式、直热式。
从加热原理上来讲，主要有感应式、电热棒式、电热管式、电极式以及电热板式，本文研究的对象为直热式热水锅炉，一般加热方式是通过电阻放热，从而加热水的稳定，其工作压力一般达到0.4Mpa，水温一般为95℃左右。
图2.1 电锅炉安装图当锅炉工作的压力在0.4Mpa的时候，水能够达到的饱和稳定为144摄氏度，因此当水温处于最高温度95摄氏度的时候，能够远离工作压力下的饱和稳定，从而使加热元器件的表明出现过度沸腾的现象，因此无法有效的控制水温，此外，当水温处于95摄氏度的时候，基本上也不会产生过多的水蒸气，具体安装图如2.1所示。