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智能调节器的研究与实现

更新时间：2020-03-19 14:03:38 大小：3M 上传用户：IC老兵查看TA发布的资源 标签：智能调节器 下载积分：3分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

本文研究和设计了以STM32F407单片机为核心,内嵌PID以及基于遗传神经网络解耦控制算法的嵌入式智能调节器,并对传统的调节器的通讯功能进行拓展,尝试了上位机通过B/S(Browser/Server)模式在线管理调节器。

    调节器广泛应用于化工、石油、轻工、电力、冶金、建材、纺织等工业部门及科研领域,对温度、压力、流量、液位等对象进行控制。PID调节器结构简单、价格低廉、操作方便,且具有较强的鲁棒性,因而直到现在90％以上的控制回路中,还在使用PID调节器或改进型PID调节器。过去受嵌入式处理器技术的制约,普通的PID调节器被局限在简单的线性单变量系统中,而在复杂系统的控制效果不佳,通讯接口也较为简单。控制界已经提出了大量对PID控制的改进方案,主要有自校正PID控制、广义预测PID控制、模糊PlD控制、专家PID控制、智能PID控制等,这些改进有效地提高了PID控制器在复杂系统中的性能,但这些方案一般是针对某些具体问题,缺乏通用性使它们的应用受到限制。复杂系统无法采用通用的算法完成辨识、优化、控制,只有将调节器与网络技术相结合,改进调节器的网络功能,才能提高调节器在复杂系统控制领域的适应性。

    随着神经网络的研究和应用,采用神经网络和PID控制相结合,改进传统PID控制性能成为新的研究方向,并已取得了一些成果,在复杂系统的控制中表现出较好的性能。

    本文在对基于神经网络的解耦控制算法进行了深入的研究后,对其实现途径进行了仿真和实验,将其移植到嵌入式平台,研发了以STM32F407单片机为控制核心,内嵌PID以及基于遗传神经网络的解耦控制算法,外加4～20mA输出通道、人机接口、通讯接口等模块的嵌入式的智能调节器,并在水压控制系统中进行了实验。实验数据表明,嵌入式基于遗传神经网络的解耦控制系统的控制性能优良,对象响应速度快,过渡时间短,且无静差、无超调。

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