搜索资源列表
BP-network-PID-design
- 利用matlab基于神经网络对规汽温控制系统进行了设计-temperature control system was designed based on BP network on matlab
ApplicationofFuzzyNeuralNetworktoDecouplingControl
- 在工业生产过程中,针对纯迟延、时变、强耦合的多输入多输出现象,提出一种 基于模糊神经网络解耦和PID控制相结合,对系统进行解耦控制的方法。这种方法不需要建 立多变量对象精确的数学模型,通过对大迟延大惯性强耦合的循环流化床锅炉床温-主汽压力 对象进行仿真,其结果表明,解耦控制效果很好,具有良好的静态性、动态性及鲁棒性。 -In the industrial production process for a pure delay, time-varying, strong coupl
MainTemperaturePIDcontrol
- 锅炉主汽温自适应模糊PID控制,：对锅炉主温度动态特性，以及采用传统PID控制方式和模糊控制方式的优缺点进行了分析，进而提出将模糊控制与常规PID 控制相结合的思路,设计了主汽温自适应模糊PID控制系统。仿真结果表明，其控制效果得到明显改善。-Main steam temperature adaptive fuzzy PID control
basedonDS18B20TemperatureControlSystem
- 基于DS18B20测温的单片机温度控制系统,介绍了以 AT89S52 单片机为控制核心的温度控制系统, 系统采用数字温度计芯片 DS18B20 构成测温单元, 通过 AT89S52 的开关量输出控制固态继电器(SSR)的通断,调节烤箱内温度。采用 PID 控制算法可以明显改善系统的稳态性能以 及稳态响应-Temperature measurement based on DS18B20 Temperature Control System
temperature-measurement-
- 测温范围为0—600摄氏度的温度测量系统设计，运用PID神经网络对测量数据进行拟合。-Temperature range of 0-600 degrees C temperature measurement system design, the use of PID neural network to fit the measured data.