| 【中文题名】 | 智能PID控制方法及模糊控制装置实现 |
| 【英文题名】 | Technique of Intelligent PID Control and Instrument Realizing of Fuzzy Control |
| 【学科专业】 | 运筹学与控制论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-8-10 |
| 【中关键词】 | 智能控制,模糊控制,神经网络控制,PID控制,PLC,西门子S7-300 |
| 【英关键词】 | Intelligent Control,Fuzzy Control,Neural Network Control,PID Control,PLC,Siemens S7-300, |
| 【分类导航】 | 数理科学和化学>数学>控制论、信息论（数学理论）>控制论（控制论的数学理论）>> |
| 【论文摘要】 |
对于工业控制中具有非线性、纯时滞、建模困难的复杂对象，智能控制方法是对其实现有效控制的手段之一。本文对模糊PID控制和神经网络PID控制方法及模糊控制在PLC装置上的实现进行了研究。
PID控制作为最常用的控制手段，本文分析了其优点与不足之处，并对PID控制参数的整定方法进行了研究。
神经网络控制是智能控制的一种典型形式。神经网络控制不依赖于精确的数学模型，具有自适应和自学习的能力。本文研究了基于BP神经网络的PID优化控制，将传统的PID控制的P，I，D参数作为BP人工神经网络的输出，在BP神经网络中对P，I，D参数进行训练直至其稳定；然后，在软件上实现了基于BP神经网络的PID优化控制，达到了传统的PID控制和人工神经网络相结合的目的。
模糊控制模仿人的决策能力和推理功能，是又一类智能控制的形式。本文研究了模糊控制及其装置实现。首先，将模糊控制和常规PID控制进行了仿真对比。然后，将模糊控制和PID控制结合成模糊PID控制，用Matlab对该控制方法作了仿真，数据实验显示该控制方法具有良好的控制效果；最后，将模糊控制在具体的现场装置——西门子S7-300 PLC综合自动化... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
5-6 |
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ABSTRACT |
6-7 |
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第一章 绪论 |
7-10 |
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1.1 引言 |
7 |
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1.2 智能控制的发展与现状 |
7-8 |
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1.3 智能控制的研究对象 |
8-9 |
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1.4 论文研究的主要内容 |
9-10 |
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第二章 常规PID控制 |
10-14 |
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2.1 引言 |
10 |
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2.2 常规PID控制原理 |
10-11 |
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2.3 常规PID组合成的控制方案 |
11-12 |
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2.4 PID调节器参数的整定方法 |
12-13 |
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2.5 小结 |
13-14 |
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第三章 模糊控制算法及仿真 |
14-25 |
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3.1 引言 |
14 |
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3.2 模糊控制系统结构 |
14-15 |
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3.3 输入模糊化 |
15-16 |
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3.4 模糊推理 |
16-17 |
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3.5 输出解模糊 |
17-18 |
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3.6 模糊控制器的维数的选择 |
18-19 |
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3.7 模糊控制和常规PID控制的Matlab仿真对比 |
19-21 |
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3.8 模糊PID控制 |
21-23 |
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3.9 小结 |
23-25 |
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第四章 基于BP神经网络的PID优化控制 |
25-34 |
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4.1 引言 |
25 |
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4.2 人工神经元模型 |
25-26 |
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4.3 误差回传BP神经网络 |
26-28 |
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4.4 神经网络PID优化控制 |
28-31 |
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4.5 基于BP神经网络PID控制的软件实现(Visual C++) |
31-33 |
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4.6 小结 |
33-34 |
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第五章 基于西门子S7-300 PLC自动化控制系统平台的模糊控制实现 |
34-52 |
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5.1 引言 |
34 |
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5.2 西门子S7-300 PLC简介 |
34-35 |
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5.3 西门子S7-300 PLC CPU中的程序 |
35-36 |
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5.4 控制对象研究 |
36-39 |
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5.5 控制对象稳定性分析 |
39-40 |
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5.6 检测装置和执行机构 |
40-41 |
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5.7 智能模糊控制的实现(基于Siemens S7-300综合自动化控制系统实验平台) |
41-49 |
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5.8 智能模糊控制与传统的PID控制实验结果对比分析 |
49-50 |
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5.9 小结 |
50-52 |
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第六章 结论和展望 |
52-53 |
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6.1 研究工作总结 |
52 |
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6.2 前景和展望 |
52-53 |
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攻读硕士学位期间的科研成果 |
53-54 |
|
致谢 |
54-55 |
|
参考文献 |
55-57 |
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附录:基于西门子Siemens S7-300自动化装置实现智能模糊控制(LAD代码) |
57-92 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.10671 |
