粉状铵梯炸药生产智能控制系统的应用研究

论文摘要

课题的任务是研究一种控制算法,该算法应用于粉状铵梯炸药生产工艺过程,实现对厂房温湿度进行可靠、精确控制。满足系统对快速响应、超调小和鲁棒性好的要求。本文提出了模糊自适应PID控制算法,并给出了该控制器的结构与设计方法,以及实现其算法的详细推导过程。同时对控制系统的硬件设计也做了详细的阐述。最后利用MATLAB仿真对上述方案进行了仿真。本文作者的另一个主要工作就是用这个软件把优选出来的模糊控制策略转化成MSC1210的控制代码,并把这些代码与整个控制系统的代码融合起来。最后得出的结论是:模糊自适应PID控制算法是可行的。

论文目录

• 1 绪论
• 1.1 课题背景及研究现状
• 1.1.1 课题背景
• 1.1.2 研究现状
• 1.2 课题的提出及本文研究的内容
• 1.2.1 课题的提出
• 1.2.2 本文研究的内容
• 2 控制系统的理论基础
• 2.1 PID 控制原理
• 2.1.1 数字 PID 控制算法
• 2.1.2 PID 控制优缺点分析
• 2.2 自适应控制理论
• 2.2.1 自适应控制
• 2.2.1.1 自适应控制的类型
• 2.2.1.1.1 模型参考自适应控制系统（MRACS）
• 2.2.1.1.2 自校正控制系统（STC）
• 2.2.2 自适应控制的优缺点
• 2.3 模糊控制理论基础
• 2.3.1 模糊控制的基本思想
• 2.3.2 模糊数学基础
• 2.3.2.1 模糊集合与隶属函数
• 2.3.2.3 模糊集合的运算
• 2.3.2.4 模糊逻辑和模糊推理
• 2.3.2.5 模糊推理
• 2.3.3 模糊控制的基本工作原理
• 2.3.4 模糊控制系统的优缺点
• 3 模糊自适应 PID 控制器的设计
• 3.1 绪言
• 3.2 PID 控制器参数模糊自适应调整原理
• 3.3 PID 参数专家调整知识的模糊调整模型
• 3.3.1 PID 参数对系统性能的影响
• 3.3.2 PID 参数的专家整定知识的描述
• 3.3.3 PID 参数模糊自适应调整模型的建立
• 3.4 输入输出变量的模糊化
• 3.4.1 E、EC 的模糊化
• P、K_I、K_D 的模糊化'>3.4.2 K_P、K_I、K_D的模糊化
• 3.5 模糊合成推理算法及调整决策矩阵
• 3.5.1 合成推理算法
• 3.5.2 控制规则
• 3.5.3 模糊关系 R 的求取
• P 的模糊集的求取'>3.5.4 PID 参数K_P的模糊集的求取
• P 的解模糊裁决'>3.5.5 PID 参数K_P的解模糊裁决
• 3.5.6 模糊自适应 PID 控制算法
• 4 系统硬件设计
• 4.1 硬件总体设计
• 4.2 微处理器的选择及特点
• 4.2.1 MSC1210 主要特性
• 4.2.2 8 路 ADC 提供24 位高分辨率 ADC 通道
• 4.3 液晶显示模块
• 4.4 温度检测电路
• 4.4.1 温度传感器的选择
• 4.4.2 三线制铂电阻测温电路原理
• 4.4.3 温度检测与信号放大电路
• 4.5 全数字式温湿度传感器
• 4.6 通讯模块设计
• 4.7 智能变送器
• 5 仿真程序与结果分析
• 5.1 MATLAB 简介
• 5.2 模糊控制器的设计
• 5.2.1 建立 FIS 的主框架
• 5.2.2 隶属度函数的确定
• 5.2.3 控制规则编辑
• 5.2.4 控制规则观察
• 5.2.5 控制曲面观察
• 5.3 PID 控制器的确立
• 5.4 利用 SIMULINK 对控制系统仿真
• 5.5 结论
• 6 结束语
• 攻读学位期间已发表的学术论文及科研成果
• 致谢
• 附图A 系统软件流程图
• 附图B 键盘原理图
• 附图C 模糊自适应 PID 控制算法的程序工作流程图
• 附图D 驱动电路原理图
• 附图E 系统硬件原理图
• 参考文献