比例微分增益模糊调整的PID控制器

提出了比例微分增益模糊调整的PID新型控制算法 ,这种基于模糊推理的控制算法 ,设计简单、灵活 ,可以自适应地调整PID控制器的比例与微分增益。与常规的PID控制相比 ,系统具有鲁棒性好、响应快的优点 ,数字仿真研究证实了这种新型控制算法的优越性和可行性。

量子神经网络在PID参数调整中的应用

提出一种基于量子神经网络(QNNs)的比例积分微分(PID)参数在线调整方法。通过构造受控量子旋转门,给出一个量子神经元模型,其中包括输入量子比特相位的旋转角度和控制量2种设计参数。在此基础上提出一个量子神经网络模型,利用梯度下降法设计该模型的学习算法,并将其用于PID参数的在线调整,实验结果表明,QNNs的调整能力及稳定性均优于反向传播网络。

啤酒发酵过程模糊智能PID控制

啤酒发酵过程是啤酒生产的重要环节之一,而在此过程中,温度变化是主要因素.因此,发酵温度的控制直接影响啤酒质量.啤酒发酵过程具有大惯性、大时滞、非线性等特点,用传统PID控制难以实现及时、准确地跟踪工艺曲线的要求.针对啤酒发酵温度控制过程中的难点引入了一种模糊智能PID控制算法,将模糊控制理论与PID控制相结合,在模糊逻辑整定控制算法(FSW)基础上增加了模糊逻辑调节微分控制及智能积分控制,有效地改善了原有PID控制方法的缺陷.

模糊自整定PID温度控制系统的建模与仿真

针对炒茶机的加热控制系统跟踪设定的温度值滞后、自动调节加热装置实时性差的问题,设计一种模糊自整定比例积分微分(PID)参数控制器。采用PID控制和模糊控制算法相结合的方法,实现模糊控制对PID参数的调整。利用Matlab在Simulink中建立模型,并对该控制器进行仿真分析。结果表明,模糊PID自整定控制器的超调量≈1%,稳态误差es=0。该方法可提高温度控制系统的性能。

高稳定度半导体激光器电源

基于注入电流和工作温度的微小变化会引起半导体激光器输出光功率和光谱特性显著改变的特性,研制了一种高稳定性半导体激光器控制电源。该电源利用场效应管和运算放大器组成恒流源为激光器提供高精度和高稳定的输入电流;对感温电流源AD590或负温度系数热敏电阻采集的实时工作温度与预设温度的偏差进行比例积分微分运算,控制半导体制冷器实现半导体激光器工作温度长期稳定。测试结果表明,该电源输出电流0 mA^200 mA连续可调、电流精度0.01 mA,0℃~50℃内温度控制精度±0.01℃,长期稳定度10-5量级,具有实时调节性能好、成本低、易实现等特点。