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标题: 1802 [打印本页]

作者: huashi3483 时间: 2008-4-16 23:02
标题: 1802

题目 * e* F: H; L- n4 q |0 \: C% o+ { ! @2 k- m' N Q# z + t& ?/ T% J8 ~5 V1 k1 b, y* H 自适应温控系统

0 T' e4 ?0 X9 x9 j- s5 j! O 关键词 * v5 q9 S7 t: x. Y& b + F* e; M2 S: {1 w, v8 e) I9 p+ P 3 a( |1 m7 G7 ?( X 智能PID，双模糊PID控制，自适应神经元，模糊神经，温控系统 & e, e( ?* J+ h+ a h2 ~4 g - f* X. t. x) J. ` ; x( [( X' q5 D _* S, p9 e + P( U( G8 b- t0 P4 _8 s

摘要：

8 q" w: ~! }9 b 对温控系统的自适应性进行研究，针对冷库制冷系统的数学模型未知或难于获取、非线性、大惯性、不确定时滞以及时变参数不确定的特点，设计了自适应智能PID温控系统。本文设计的温控系统能够充分发挥模糊控制和神经网络的优点，通过对PID参数进行在线整定，达到良好的自适应效果。

6 X7 F, v( }; i' P 在不建立被控对象数学模型的情况下，模糊预估器通过对过程未来输出的预估作用，补偿被控过程的惯性和滞后对控制系统性能的影响。模糊控制器对被控对象的时滞、非线性、时变性具有一定的适应能力，同时对噪声也有较强的抑制能力，鲁棒性较好。模糊控制器本身消除系统误差的性能较差，并且规则的选取困难，而在本温控系统中经验知识是难以描述的。自适应神经元能从数据样本中自动改变模糊变量因子，从而修正模糊规则，而不必利用领域知识。自适应神经模糊推理系统(ANFIS)能直接对误差、误差变化率以及控制器输出进行学习产生较优的模糊规则。

本文对自适应双模糊PID控制模型、自适应神经元双模糊控制模型和自适应神经模糊推理系统PID控制模型进行了建模和仿真。仿真结果表明，合理的基于神经和模糊的自适应智能PID控制器，既能发挥模糊控制鲁棒性能、动态响应好，上升时间快，超调小的特点，又具有神经网络所具有的自学习、自适应、容错性和并行性相结合的一种方法；同时有PID控制器的动态跟踪品质和稳态精度，取得了较好效果，具有良好的工程应用前景。

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[此贴子已经被作者于2008-4-16 23:43:23编辑过]

作者: kccyg 时间: 2009-9-13 09:36
xiexie lz
kankan

作者: zhangsp1022 时间: 2009-9-13 21:44
看看，貌似挺有用

作者: dtrs001 时间: 2009-9-14 01:08
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作者: 欧阳群师 时间: 2010-3-28 01:55
那先下载来再说。我以为很有用的。。。。。。。。

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