智能PID控制器及其自学习

本文对具有自学习功能的智能PID控制器进行了研究，控制器采用智能PID控制，通过对PID控制的控制结果的有效的性能评价，得出PID控制顺输出的应修正的量值，并以优化的原则，将该量值合理地分配到P.I.D的三个参数上去，从而达到系统在运行过程中自动调整和学习P.I.D参数的目的。     

自学习智能控制器的研究与仿真

本文对具有自学习功能的智能PID控制器进行了研究。控制器采用智能PID控制,通过对PID控制的控制结果的有效的性能评价,得出PID控制器输出的应修正的量值,并以优化的原则,将该量值合理地分配到P、I、D的三个参数上去,从而达到系统在运行过程中自动调整和学习P、I、D参数的目的。本文把智能与自学习功能有机地结合起来,仿真结果表明,这是一种实用而有效的控制方法。     

智能控制在温度调节仪中的应用

本文介绍一种温度控制方法,该控制方法分别采用智能PID和分段PID算法来实现,通过编制VB程序实现计算机与智能调节仪之间的双向通信。基于宇光GLCK-103 B型温度测控实验装置,计算机可对温度变送器输入的信号进行处理后与设定温度值进行比较,并进行P、I、D参数运算,送给智能调节仪进行调节,输出信号对可控硅调压模块进行控制,改变加热功率以达到控制温度的目的。最后,验证了智能PID算法和分段PID算法在温度调节应用中的有效性。     

PID控制的应用与理论依据

PID控制是自动控制中产生最早，应用最广的一种控制方法，从PID控制的结构形式，实际控制工程需求和实现条件分析了PID控制的独特优点，同时又介绍了二阶线性定常系统PID控制器的设计方法，叙述了高阶线性定常系统的特征建模原理，重点分析和推导了基于特征模型的带消除静差的二次型最优控制设计方法，证明了高阶线性定常系统和一大批非线性系统能用PID控制器实现位置恒值控制的基本原理，为随输出状态不同而选择不同P，I，D参数等各种人工调节方法提供了合理性解释，最后说明了PID控制器结构是智能控制的一种最基础单元。     

BP神经网络在PID控制器参数整定中的应用

研究工业控制过程,针对控制器优化问题,PID控制是迄今为止在过程控制中应用最为广泛的控制方法.但在实际应用中,对有非线性、时变性系统,无法建立精确模型.为了解决控制参数整定,达到精确控制,改善系统性能,提出一种基于BP神经网络的PID控制器参数整定方法.通过建立三层神经网络模型,在控制过程中将神经网络的隐含层单元分别作为PID的比例(P)、积分(I)、微分(D)单元,从而构造参数自学习的PID控制器,在控制过程中动态调整PID的三个控制参数,从而进行PID控制参数的在线整定.仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时,提高了实时性能,增强系统稳定性,并获得更好的控制效果.     

基于粒子群算法的一种非线性PID控制器

基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间非线性关系，分析了一种P／I／D各部分参数关于误差的理想变化过程，根据控制与误差之间的调节规律，给定一组增益参数的连续非线性函数，构造出一种非线性PID控制器。粒子群算法具有对整个参数空间进行高效并行搜索的特点，采用该算法寻优整定该非线性PID控制器的各增益参数。仿真结果表明了所提算法的有效性和所设计控制器的优越性能。     

基于FPGA的运动训练辅助系统设计

针对居家训练的运动效果问题，设计了一款基于FPGA的运动训练辅助系统。在系统硬件部分，基于FPGA搭建了以动作采集与控制模块、数据中转模块与机械臂为主的三个主要模块，并通过PID控制算法，保证运动训练机械运作的稳定。在系统功能部分，基于DTW算法对动作标准度进行判断。实验测试证明，当P、I、D参数分别优选为1.2、0.2、0.5时，系统机械部分可以及时平稳达到目标位置，动作转变平滑；系统功能的部分均展示成功，动作标准度分析符合实际运动情况。整体而言，测试结果符合预期设计，证明设计的运动辅助系统可以被用于居家运动的训练指导。     

RBF-PID串级控制在加热炉温度系统中的应用研究

针对工业生产中加热炉物料出口温度的非线性、时变性、大滞后性等特点,无法建立精确的数学模型,并且为提高该系统控制的可靠性和安全性,达到精确控制。提出一种基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID串级控制器,即先用建立的三层RBF神经网络在线辨识得到梯度信息,再用梯度信息在线整定PID控制的三个参数,最后将整定的PID控制物料出口温度-炉膛温度串级系统的主回路。仿真结果表明,RBF-PID串级控制较传统P I D串级控制有较强的鲁棒性,提高了控制品质,获得了更好的控制效果。     

基于粒子群算法的自动着陆非线性PID控制器

针对线性PID控制器在自动着陆控制中难以达到满意的控制效果的缺点,在分析各增益参数与偏差信号之间非线性关系的基础上,设计了一种P/I/D各部分参数根据控制与误差之间的调节规律连续变化的非线性PID控制器。为了选择合适的非线性PID控制器的权系数,利用粒子群算法对其各参数进行寻优整定。针对某型飞机自动着陆系统,给出了设计的一般步骤。仿真结果表明,与线性PID控制器相比,设计的非线性PID控制器能更准确地跟踪期望轨迹并满足着陆指标的要求,并具有良好的动态品质。     

基于自适应控制的逆变器实时控制系统设计

通过simulink仿真得到逆变器单纯PID控制系统输出的电压波形，从而选取合适的PID各个参数，再将自适应控制理论与PID控制相结合。以电压误差e(t)为状态变量。根据其大小调整PID各参数。达到实时控制。实验表明，自适应PlD控制相对于单纯的PID控制。在控制精度和稳度等控制品质上有较大的提高，输出更稳定的220V／50HZ电压。     

Hyperbolic regression analysis for kinetics, electrophoresis, ELISA, RIA, Bradford, Lowry, and other applications

Hyperbolic regression analysis is an effective method for fitting experimental data points obtained from a variety of experiments in molecular biology, including enzyme kinetics, agarose gel electrophoresis of DNA fragments, SDS-polyacrylamide gel electrophoresis of proteins, enzyme-linked immunosorbent assays (ELISA), radioimmunoassays (RIA), Bradford protein quantitation assays, Lowry protein assays, and other applications. Hyperbolic regression yields excellent fitted curves without the biases that are introduced by carrying out linear regression on double reciprocal coordinates, and it produces one simple equation, encompassing all the data points, that can be used easily in a pocket calculator to estimate the values of unknown samples from the known standards.     

Pointcuts, advice, refinements, and collaborations: similarities, differences, and synergies

Aspect-oriented programming (AOP) is a novel programming paradigm that aims at modularizing complex software. It embraces several mechanisms including (1) pointcuts and advice as well as (2) refinements and collaborations. Though all these mechanisms deal with crosscutting concerns, i.e., a special class of design and implementation problems that challenge traditional programming paradigms, they do so in different ways. In this article we explore their relationship and their impact on modularity, which is an important prerequisite for reliable and maintainable software. Our exploration helps researchers and practitioners to understand their differences and exposes which mechanism is best used for which problem.     

Texture,contour, shape,and motion

Intrinsic magic calculation exploits constraints arising from physical and imaging processes to derive physical scene parameters from input images. After a brief review of a paradigmatic intrinsic image calculation we turn to a recent result in shape from texture and then to a new result that derives shape and motion from a sequence of patterned inputs. Experimental results are demonstrated for synthetic and natural images.     

基于模糊PID参数自整定的细胞培养箱温度控制算法

针对细胞培养箱温度控制具有非线性、时滞性、易受干扰且难以建立精确的数学模型的特点,传统的PID控制方法对于快速维持系统箱内温度稳定存在一定的局限性。提出了以温度误差和误差变化率为控制输入,培养箱内温度为控制量的模糊PID参数自整定的温度控制算法,实现了对PID参数的实时在线修正。实验表明,该模糊PID参数自整定温度控制算法,温度从26℃上升到目标温度37℃,建立稳态的时间为2890s,温度超调极小。系统温度控制精度为±0.05℃,并在相同型号的细胞培养箱上同样得到验证。在控制稳定性方面获得了比传统PID控制更好的控温效果,稳定快,极小超调,温度控制精度高,能满足细胞培养箱温度控制的要求。