吕小红[1]2008年在《电阻炉智能温度控制系统的设计和应用》文中进行了进一步梳理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,因而对温度控制系统的要求很高。目前工业电阻炉通常采用常规PID控制,但是工业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,以单片机AT89C55为硬件核心元件,采用模糊控制方法,设计一种控制精度高的温度控制系统。在论文中详细阐述了控制系统的硬件设计、软件设计、和模糊控制方法。本系统的温度检测电路中采用芯片MAX6675,简化了系统的软硬件设计,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。系统的软件设计采用了模块化结构,具有可移植性强和通用性强的特点。系统中采用模糊控制算法,不需依赖电阻炉的数学模型,控制效果优于常规PID。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,并对控制效果进行比较和分析。控制实验结果表明,该控制系统的控制效果优于常规PID,其具有超调小、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。
闫子康[2]2016年在《覆膜机温度智能控制系统研究》文中研究说明随着现代社会经济的快速发展,人们生活质量的提高,人们对印刷制品质量的要求也越来越高。印后整饰作为一种印后处理工艺对印后加工设备提出了更高的要求。在印后加工工艺中对印刷品覆膜是一种常见而有效的提高印刷品质量的处理方法,能够很好地提高用户的使用感受和延长了印刷品的使用寿命。然而该工艺中的一个难点就在于覆膜温度的精准控制。本论文以美冠自动化设备有限公司联合本校研发的M420数字预涂膜覆膜机为基础对覆膜机的温度控制方法进行研究。第一章首先分析了覆膜机的研究背景和研究意义,然后概述了国内外覆膜机温度控制系统的研究现状和发展趋势,并分析了现有控制方法纯在的问题和不足。对此,详细论述了本文的研究对象和主要研究内容。第二章对M420覆膜机加热结构进行详细分析,建立了由石英加热管到加热辊外层的简化传热模型,使我们从理论上对覆膜机加热部件进行了深入理解,为后续的控制参数整定提供了依据。第叁章着重阐述了覆膜机的智能温度控制方法。首先对经典PID控制方法进行了介绍,分析了每个参数对控制性能的影响,并给出了几种常用的PID改进算法。随后对经典PID参数自整定方法-继电反馈法进行了分析与实验验证,据此作为专家PID控制的基础。最后详细介绍了专家控制在覆膜机温度智能控制方面的应用,并给出了覆膜机在不同工况下的参数整定规则。经实验验证能够保证覆膜机稳定高效地运行。第四章主要介绍了覆膜机智能温度控制系统的软件及硬件的设计。本章首先对覆膜机总体功能进行了分析,并根据系统对温度控制的功能要求设计了温度智能控制的功能结构框图、智能温度控制系统的主程序流程图以及进行了覆膜机的人机交互界面设计。然后对覆膜机温度检测的特点进行分析,设计了合适的温度检测方案、信号处理电路、加热方案及单片机控制电路。最后根据所选温度传感器的工作特性,对其进行温度标定,确定其温度曲线,完成覆膜机智能温度控制系统的软硬件设计与实现。在本文的研究与测试中,该智能温度控制系统已稳定运行,其调节时间小于800s,控制精度为?1?C,控制效果良好,已广泛应用于预涂膜覆膜机M420的生产。
李科[3]2006年在《温控系统的智能PID控制算法研究》文中进行了进一步梳理电加热炉是工业过程中、实验室里应用非常广泛的加热设备,对它的温度进行控制是典型的过程控制。电加热炉具有非线性、时变性、滞后性、不对称性,常规PID控制只有在参数整定准确的且系统不发生剧烈变化的情况下,才能够达到较高的控制精度。然而这两点对一般的电加热炉温度控制系统来说都难以满足,所以本文提出了基于综合策略的智能PID控制算法用于实现对电加热炉的精确控温。首先采用基于开环控制的递推最小二乘法或者基于闭环响应性能指标的估计法对电加热炉温控系统的一阶惯性加滞后模型参数进行估计,然后由此粗略模型按照基于时域的PID参数整定规则求得控制器设计参数的初始值。接着,运用仿人智能控制、单神经元控制等先进控制理论在线实时改变PID控制策略,以适应过程的需要,克服系统时变性带来的影响,保证系统在不同温度区域有相同的控制效果,仿人智能PID控制模仿人的经验,根据输出模态进行调整PID参数;神经元PID控制通过在线学习调整连接权系数达到修正PID参数的目的。另外算法还采用了预测PID控制克服了常规PID只能根据当前误差量进行控制的缺点,通过在控制器上增加一个预报项,消除纯时滞对系统的影响。上述基于综合策略的电加热炉温度控制方法,既发挥了智能控制的鲁棒性好、动态响应快速、超调量小的特点,又具有PID控制器的动态跟踪品质和稳态精度,还实现了PID参数自整定和自调整的功能。算法经过精简优化后用于PLC温度控制仪表中,实时试验表明该算法具有良好的控温效果,超调小于设定值的3%,稳态精度小于2℃。相信控制算法经过进一步优化后,适用性将更强,用于智能温控仪表中,将取得很好的效益。
罗云芳[4]2015年在《一种BP网络校正算法的实验室智能温控系统研究》文中提出实验室中的电子设备和化学试剂等对温度条件的要求较高,需要进行智能温度控制。传统的实验室温度控制方法采用BP神经网络控制方法,系统连接权值表现为一种静态属性相关权重,难以适应实验室温度自适应控制的需求。提出一种基于变结构BP神经网络自适应校正的实验室智能温度控制算法。进行实验室温度数据的挖掘和预处理,构建变结构BP神经网络自校正控制模型,采用自适应校正方法对温差进行调整,采用比例元进行温度过高情况下的微调,采用积分元进行温度过低下的微调,实现控制算法改进。基于TMS320VC5509A DSP芯片进行智能温控系统的核心电路设计。仿真结果表明,采用该系统能有效实现实验室温度智能控制,性能较好,可靠性高。
王龙刚[5]2012年在《基于PSO-BP的智能温度控制器》文中认为温度控制是工业过程控制对象的重点和难点。目前，传统的PID控制方式占主导地位，但在被控对象无法建立准确模型的情况时，PID参数的整定不便仍是一个难点。神经网络技术是智能控制的主要分支之一，它能逼近任意非线性曲线，被广泛应用于工业中。但BP神经网络在应用时有一些固有的缺陷，而粒子群算法具有全局搜索特性。本文结合泰安磐然科技有限责任公司的项目，对基于粒子群优化（Particle SwarmOptimization，简称PSO）BP神经网络展开研究，论文的主要内容如下：首先，本文从智能温度控制系统设计思想出发，介绍了温度控制对象的非线性、多耦合、大延迟的特点，找到了难以控制的原因；分析了常用温度传感器热点偶和热电阻的工作原理、A/D采样电路、PWM波驱动固态继电器工作电路；对几种目前应用在温度控制领域的控制算法的特点进行了比较分析，为开发智能温度控制器垫定了理论基础。其次，分析了BP神经网络和PSO算法的优缺点，发现PSO算法是基于全局寻优的搜索算法，提出了基于PSO-BP的温度智能预测方法。该方法是采用PSO优化BP神经网络的算法，具有很好的泛化能力，既能很好的发挥BP神经网络的非线性特点，又克服了BP神经网络训练时间长、易陷入局部最优的缺点。以公司实验数据为依据，应用PSO优化BP神经网络的算法对电加热炉进行了预测，结果显示，优化后神经网络预测有效时间延长，预测精度提高。所以，本文应用PSO-BP算法来辨识整定PID参数，达到温度控制器自整定的目的。仿真结果表明，应用PSO-BP算法整定得到的PID参数，控制精度高，超调小，稳态误差小。最后，论述了智能温度控制系统的开发工作。按照公司要求的功能，应用嵌入式芯片ADuC7060和嵌入式操作系统μC/OS-II，设计出硬件并开发了软件，完成后，对产品进行了软硬件性能测试，运行于实际产品。通过实际运行测试，智能温度控制效果良好，系统稳定可靠，能适应大部分应用场合。
林美娜[6]2007年在《智能化控制参数整定方法研究》文中进行了进一步梳理当今高度复杂的非线性系统中控制算法的研究,一直是控制界研究的热点问题。PID控制与模糊控制是两种较通用的控制算法。针对PID算法中参数整定“跟踪性能与抑制干扰性能不可兼得”的问题,着重研究了温度控制中PID各参数与偏差及偏差变化之间的关联,借鉴人工智能中的特征辨识思想,提出了PID控制参数仿人智能性自整定策略。分析了模糊控制中均匀、固定分档的语言变量因子造成系统控制精度低的不足,提出了变论域逐层逼近模糊控制思想。通过深入研究PID与模糊控制的性能发现,前者稳定性好,但动态响应慢且数学模型固定;后者无需建立数学模型,响应快,但易发生规则爆炸、精度较低。如何克服这些弱点是解决问题的关键。结合分段机制,提出了一种分层Fuzzy&自适应PID控制算法。外层利用变论域逐层逼近的Fuzzy控制思想,使控制策略由粗调渐变入细调,响应由快变慢;内层由自适应PID算法完成微调功能,提高控制精度。理论上,该算法充分结合了PID算法高精度的静态特性与模糊控制快速响应的动态性能。为了验证算法的有效性,利用STC89C52RC设计了一种基于分层Fuzzy&自适应PID控制算法的智能化温度控制仪,该仪表可根据现场工艺特点进行流程编程,具有自适应性。实践结果与算法的理论分析基本吻合。文中详细给出了分层Fuzzy&自适应PID控制算法的设计步骤以及智能温控仪的具体软硬件设计,并在数字滤波与开关量控制方面进行了改进,具有一定的实际工程指导意义。
林鹏, 李庆斌, 周绍武, 胡昱[7]2013年在《大体积混凝土通水冷却智能温度控制方法与系统》文中进行了进一步梳理建立了大体积混凝土通水冷却智能温度控制方法与系统,对防止混凝土坝施工期混凝土开裂,建设无缝大坝具有重要意义。其主要特点包括:在新浇筑大体积混凝土中安装数字温度传感器实时测量混凝土温度;在浇筑仓进出水管上安装一体流温控制装置,实现远程实时、在线复杂通水信息的自动采集与反馈控制,根据能量守恒和传热学的傅里叶定律确定实时通水流量。混凝土在冷却过程中遵循3个基本智能控温原则:最高温度控制,温度变化率协调控制与异常温度控制。由控制平台系统实现基于时间温度曲线、对大体积混凝土进行个性化PID智能控制,从而降低混凝土拉应力,达到浇筑无缝大坝目的。本控制方法和系统已应用在溪洛渡特高拱坝建设中。
吴瑕[8]2009年在《智能温度报警器的研究与设计》文中提出温度控制是工业自动控制的重要组成部分,在工业、电子、化工精度实验等诸多领域都有重要的应用,而温度测量又是温度控制当中重要的一环。将现场温度控制在一定范围内,是在各种实际应用的重要保证和前提。因此温度控制系统在工业控制领域中十分重要。本文“智能温度报警器研究与设计”,主要研究以一个单片机为控制核心的温度自动测量系统。论文研究了温度报警器,它的测温部分采用了美国Dallas半导体公司的DS18B20一线式数字式温度传感器。该传感器的特点是把温度采集、A/D转换和数据的串行通讯集成为一体,由于其体积小,具有单总线的独特优点,可以使用户轻松地组建起传感器网络,并可使多点温度测量电路变得简单、可靠。论文中同时阐述了DS18B20数字温度传感器在ATMEL公司生产的AT89C51单片机下的硬件连接方法,并画出了软件设计思路流程图、解释相关汇编程序。同时采用了QX039串行LED显示器显示测控温度。本论文中设计的温度报警器它是用汇编程序来完成测温功能的调用,可以实现用户设置上下限温度,当温度超过上下限自动报警功能,它是在传统电路控制基础上的进一步改进,解决了以繁琐的电路实现对温度测量控制方面的问题。此系统的设计可应用于仓库测温、楼宇空调控制和生产过程监控等领域,将来也可以渗入到人们工作和生活的各个角落,有力地推动各行业的技术改造和产品的更新换代,相信会有较好的应用前景。
康莉莎[9]2017年在《基于PID的电热炉温度智能控制系统设计》文中提出PID控制器是一种结构简单,操作方便,鲁棒性较强的温度控制器,因而被广泛地应用在了现代化工业生产智能温度控制领域中,本文将主要针对基于PID的电热炉温度智能控制系统展开设计,进一步了解PID控制器的重要地位以及所发挥的重要作用,旨在能够找到一种最佳的PID温度控制方案,提高系统运行的稳定性,缩短调节时间,有效改善系统超调性能。
谷建建[10]2017年在《分析公共建筑采暖节能温度智能控制系统的设计》文中认为就目前的公共建筑采暖而言,为了做好温度调节的智能控制和能源的有效节约,将二者的联合使用系统进行设计和应用的探讨意义重大,所以本文对公共建筑采暖节能温度智能控制系统的设计进行全面分析,旨在强化公共建筑的实际利用价值。
参考文献：
[1]. 电阻炉智能温度控制系统的设计和应用[D]. 吕小红. 武汉科技大学. 2008
[2]. 覆膜机温度智能控制系统研究[D]. 闫子康. 杭州电子科技大学. 2016
[3]. 温控系统的智能PID控制算法研究[D]. 李科. 华中科技大学. 2006
[4]. 一种BP网络校正算法的实验室智能温控系统研究[J]. 罗云芳. 现代电子技术. 2015
[5]. 基于PSO-BP的智能温度控制器[D]. 王龙刚. 西安科技大学. 2012
[6]. 智能化控制参数整定方法研究[D]. 林美娜. 中国石油大学. 2007
[7]. 大体积混凝土通水冷却智能温度控制方法与系统[J]. 林鹏, 李庆斌, 周绍武, 胡昱. 水利学报. 2013
[8]. 智能温度报警器的研究与设计[D]. 吴瑕. 天津大学. 2009
[9]. 基于PID的电热炉温度智能控制系统设计[J]. 康莉莎. 电子制作. 2017
[10]. 分析公共建筑采暖节能温度智能控制系统的设计[J]. 谷建建. 中国标准化. 2017