一、模糊PID自整定在热交换站微机控制系统中的应用（论文文献综述）
单宇[1]（2019）在《基于模型预测控制的区域能源系统调控模型研究》文中研究说明区域能源系统由于规模较大,普遍存在大滞后性、不确定性、控制精度不高等特点,因此常规的基于反馈的调控策略不仅造成系统供能与需求负荷在时间序列上不匹配,而且会造成能源系统较高的能耗浪费。模型预测控制策略由于其预测控制、滚动优化、反馈校正等特点,能够很好解决系统控制精度不高、控制参数不稳定的问题。因此本文提出基于模型预测控制的区域能源系统调控模型,对于降低区域能源系统能耗,保证控制参数输出的稳定性、克服能源系统调控过程中存在的大滞后性的问题具有十分重要的意义。本文以天津大学区域能源系统为研究对象,通过TRNSYS和MATLAB联合运行的方法建立能源系统模型预测控制调控模型,对能源系统运行优化策略进行仿真研究。以系统能耗最低为优化目标,在建筑负荷等输入信号及相应的约束条件下,利用遗传算法对能源系统出水温度和出水流量两个控制参数进行寻优,最后将得到的两个最优的控制参数作为设定值返回给数学模型不断进行滚动优化和反馈校正以实现预测控制,保证控制参数输出的稳定的同时减少了控制过程中时间延迟及超调量。考虑到能源系统存在服务建筑较多、负荷值较大、建筑负荷不确定性等特点,故使用预测负荷代替模拟建筑负荷来对能源系统进行输入控制从前端解决能源系统控制中的时间延迟和负荷不匹配等问题。另外,能源系统的介质需通过区域管网传输给各建筑,流动过程中会产生巨大的时间延迟。本文通过CFD模拟计算的方法确定各建筑由于介质传输造成的流动时间延迟,并将该延迟时间加载到建立的调控模型时间延迟模块中,完成对预测负荷的前馈输入,从另一方面克服流动时间延迟对能源系统控制的影响。TRNSYS模拟仿真平台可实现对所提出的模型预测控制策略的验证。在模型预测控制策略下分别对夏季供冷和冬季供热两种运行工况的系统能耗进行模拟计算,结果表明模型预测控制策略相比于实际控制策略不仅可以提高负荷在时间序列上的匹配,还可以降低系统的能耗,夏季和冬季可分别将能耗降低9.56%和7.75%;相比于所提出的对比工况——负荷前馈模糊控制策略,在夏季和冬季节能率上也分别提高了5%和2.5%。
杨胜利[2]（2018）在《基于模糊PID参数自整定的电加热炉温度控制系统设计》文中认为电加热炉是一个非常典型的具有非线性、大惯性、大滞后特点难以精确控制的系统,很难建立起一个非常准确的数学模型,通常采用常规PID温度控制系统带来的主要问题是系统的超调量较大,整个温度系统的振荡性较强,抗干扰性差等,为了解决类似问题,必须采用一种更为先进的控制方式来解决此类问题。本论文首先介绍了国内外在电加热炉温度控制系统的发展趋势及研究现状,详细地分析了常规PID控制和模糊PID控制方式的基本原理和各自的特点,通过比较、分析后提出了一种新的控制方式即将这两种控制方式有机结合在一起,且参数还能够自动调整,称之为参数自整定模糊PID控制方式,为了验证此种控制方式的可行性,首先利用MATLAB仿真软件将参数自整定模糊PID控制方式与常规的PID控制和模糊PID控制方式进行比对,其性能要优于后两种控制方式,具有超调量更小,抗干扰性更强、进入稳定状态的时间更短,控制精度更高的特点。为了进一步验证仿真结果,搭建起硬件的实验平台,利用单片机IAP15F2K61S2采用参数自整定模糊PID控制方式对电加热炉进行控制,其实验的结果进一步验证了此种控制方式的优越性、正确性和可靠性。利用参数自整定模糊PID控制方法对电加热炉进行精确的温度控制,其整个系统的反应速度与常规的PID控制系统比较明显要快,超调量小,抗干扰性强,系统的稳定性优,自适应能力强、动态特性好、精确度高和鲁棒性强。
郭瑞军[3]（2018）在《基于延迟效应分析的空调水系统负荷前馈控制策略研究》文中研究表明空调系统能耗是建筑能源消耗的主要部分。空调系统优化控制是降低能耗的重要途径。基于压差和温差的传统PID控制对非线性、大滞后的中央空调系统都存在着不足,传统的PID控制方式对在室内舒适度的控制效果和空调系统节能效果都不理想。冷冻水系统作为中央空调系统的重要组成部分,其控制方式对于中央空调系统总能耗的影响很大,因此,合理的冷冻水系统控制方法对于中央空调系统的节能运行具有重要意义。本文以天津大学大空间实验室为研究对象,首先系统地分析了中央空调系统延迟效应,并指出主要延迟是由水流动带来的。针对中央空调冷冻水系统常见的调节方式,将延迟时间主要分为变温度调节延迟和变流速调节延迟两种来考虑。分别对两种延迟进行理论计算和实验验证,并着重对变温度调节延迟进行了FLUENT数值模拟,进一步验证了理论算法的准确性。基于TRNSYS和MATLAB软件对天津大学大空间实验室地源热泵冷冻水系统建立了冷冻水系统仿真平台。模拟中央空调冷冻水系统夏季供冷工况,通过与实际测试数据对比验证模型的正确性。分别在实际控制,房间温度反馈模糊控制和负荷前馈模糊控制下仿真模拟。对比分析三种控制方式下模拟室内温度和系统能耗,结果表明提出的负荷前馈模糊控制在保证室内舒适度最优的同时,相比于实际控制和房间温度反馈模糊控制,总能耗分别降低14.1%和9.2%。
张红叶[4]（2015）在《智能家居生态与安防系统设计与实现》文中认为室内生态环境质量的优劣直接影响着人们的身体健康，人们也越来越重视自己的个人安全和财产安全，智能家居生态与安防系统的研究与实现就具有十分迫切的意义。针对国内外目前现有的智能家居产品价格高昂、操作不便、推广不易等问题，价格便宜、面向大众化的智能家居产品终端控制器的研究需求越来越高。本文研究并设计一种智能家居生态与安防系统，采用常见的硬件搭建，结构设计简单，适合普通家庭使用。论文详细地阐述了整个智能家居生态系统和安防系统的设计方案，详细地设计了控制系统的硬件电路和软件程序。智能家居生态与安防系统采用单片机C8051F020为下位机主控制芯片，对室内生态环境温度、湿度、光照强度、CO浓度、CO2浓度和甲醛浓度等环境参数进行精确采集，在LCD1602液晶显示器上实时显示测得的数据结果，并经过单片机串口上传至上位机，对下位机进行有效地监控、显示和报警，实现对家居生态环境的智能控制。同时监测门、窗以及特殊环境的安全。如发现异常情况则进行报警，提醒业主或通过上位机联网将业主家中安防信息上传至小区总监控室，提醒安保人员解决发现的事故隐患。本系统经过系统总体方案设计、系统元器件选型、硬件设计和软件设计、模糊PID算法仿真、软硬件调试等环节，完成了整个智能家居生态与安防系统的系统的设计。论文详细地设计了系统各传感器采集、电源、通讯、智能窗帘控制、按键、报警、显示等模块的硬件电路。利用C语言编写了系统下位机各模块的软件程序，利用LabVIEW软件设计上位机监控界面的前面板和LabVIEW框图程序。利用MATLAB仿真软件的Simulink工具箱建立了智能窗帘的模糊PID控制器，实现了智能窗帘的模糊PID控制。随着人们对生活品质的要求越来越高，与智能家居相关技术将会越来越普及，更多的智能家居产品也将走进千家万户，走入普通人的生活，智能家居市场有着极为广阔的发展前景。可以设想在不久的将来，家居生活变得更加高效快捷，变得更加智能化和人性化。
陈启发[5]（2011）在《层流冷却控制PID参数整定与滑模控制器设计》文中研究说明带钢卷取温度是影响热轧带钢产品质量的关键因素,卷取温度控制精度直接影响带钢的组织性能和力学性能。过高和过低的卷取温度都会使钢卷的质量严重下降,所以提高卷取温度的控制精度有着重要意义。在带钢热连轧生产过程中,轧后冷却是一道重要的生产工序,目的是将精轧出口的带钢快速冷却到目标卷取温度。本文以本钢2300mm带钢热轧机组为背景,以轧后层流冷却系统为研究对象,对该系统的工艺过程和控制系统进行分析研究。为了深入了解热连轧层流冷却系统,本文首先学习了层流冷却系统的工艺流程,并对层流冷却数学模型和现场的机械和电气设备进行了详细的了解。其次对本钢层流冷却系统进行了消化吸收,该控制系统将带钢分段控制的策略,根据精轧出口带钢数据对带钢预设定、前馈和反馈控制。其中预设定模型计算带钢冷却到卷取温度需要的冷却水量,前馈控制是对层流冷却预设定的修改,反馈控制是通过实测带钢卷取温度对精冷区带钢喷水量的调整。最后,本文对层流冷却控制系统进行分析和研究。层流冷却系统是个时滞系统,它的被控对象是个大滞后环节,且层流冷却是复杂的非线性过程,难以获得精确的数学模型,这些仅靠常规PID控制器难以调节。本文针对PID控制器的缺陷,将模糊控制和PID控制器结合起来,扬长避短,进行不断的调试和仿真,发现当Smith预估器参数与被控对象参数匹配时,这种方法可以有效地解决PID参数不匹配带来的过高超调和过长的调节时间,并得出了PID控制器的参数范围,提高了现场PID控制器参数调节效率,改善了带钢头部和尾部温度偏差过大的缺陷,具有一定的工程价值。当Smith预估器参数与被控对象参数不匹配时,系统的稳定性没有明显的改善,存在不足。其次,利用滑模变结构控制器具有响应速度快,对参数变化及外界扰动不灵敏和对滞后系统有优越性等特点,设计滑模变结构控制器对系统进行优化,经过仿真比较,这种控制方法比模糊PID控制效果要好,缺点是存在抖振。最后,对现场采集的带钢数据进行处理计算,得出带钢卷取温度控制曲线,发现卷取温度控制在目标卷取温度范围内,满足工程需要,可以应用于实际工程中。
张文彬[6]（2011）在《智能供暖系统研究》文中研究说明通过对国内外供暖发展状况及相关政策进行对比,我国供暖存在的问题主要有三个方面:第一计费方式不合理;第二住户的调节手段落后;第三资源利用率低,浪费严重。根据以上三点问题,本文设计了计量热表,恒压供暖以及基于以太网的数据采集系统。根据热量计量原理设计了基于MCS-8051的智能热量计量及温度调节统。温度检测采用数字式DS18B20传感器实现单芯片温度测量,流量检测设计了基于频差法超声波式流量检测仪,通过和单片机连接实现热量测量及热费计算,从而实现按热量收费。温度调节部分,通过对室温和设定值进行比较,调节调节阀的开度,满足用户供暖需求。由于室内外热负荷变化以及用户自主调节等因素所以会产生水里失衡,本文设计一拖三的变频供水,由于变频/工频电源切换存在诸多问题,本文设计了基于CD4046的差频同相同步切换电路。同时要实现主控芯片对工频/变频的切换,设计了光电耦合开关,根据供水压自动调节泵的开启或者关闭。恒压供水是一个非线性、高阶次、大滞后系统,因此采用了模糊自适应PID控制算法,把古典的PID控制与先进的专家系统相结合,实现系统的最佳控制。考虑到运行安全可靠性及经济性,本文设计了两级控制芯片即主控芯片MC9S12NE64和从控芯片MCS-8051,两者之间采用异步串行通讯方式,通过接口转换采用RS-485满足通讯要求。MC9S12NE64采用以太网方式和管理中心进行连接,实现计热收费。同时为了满足芯片运行和监控设计了能够支撑该芯片的外围电路,包括电源电路设计、外部时钟电路、看门狗电路、网络接口电路、管网水力检测电路以及能够实现实时显示的LCD显示电路。
侯玉刚[7]（2009）在《湿度发生器系统的智能控制技术研究》文中认为本文以中国电子科技集团第49研究所承担的公益性行业科研专项项目“气候观测综合计量检定技术研究”为背景,对其中的湿度气体发生系统一湿度发生器系统进行研究,对湿度发生器系统进行了机理分析和各个环节的特点分析并采取相应的控制,饱和器是湿度发生器系统中的核心部分。本文将饱和器内温度控制、饱和器内湿度控制、表面式换热器出口空气温度以及表面式换热器的冷水流量的控制等作为研究的重点。本文依据机理分析的方法对湿度发生器系统的控制对象进行建模,建立了湿度发生器系统主要环节的数学模型。然后通过对湿度发生器系统的进气温度控制单元和进气湿度控制单元控制方法的分析,系统分析了湿度发生器系统的控制原理。在理论分析的基础上,利用Matlab/Simulink工具建立了湿度发生器系统的仿真模型。设计了湿度发生器系统的温度和相对湿度的串级控制系统。通过仿真试验,证明这种控制系统具有良好的控制效果。本文分别将BP神经网络PID控制器与经典PID控制器用于湿度发生器系统的控制系统设计中,通过采用BP神经网络算法来对PID控制器的参数kp,ki,kd进行自整定,并将BP神经网络PID控制器和经典PID控制器分别应用于湿度发生器系统的温度和湿度控制系统当中,经对比分析仿真结果,表明BP神经网络自整定PID控制器的控制性能优于传统PID控制器,具有良好的控制品质。
刘静,石中锁[8]（2006）在《热力站监控系统的研究》文中提出介绍了集中供热热力站监控系统的结构及功能,详细分析了该系统的总体设计与控制方案,通过对热力站控制对象特点的分析,提出了参数自整定模糊PID控制系统设计方案。最后,利用Matlab进行仿真,结果表明该控制器取得了较好的快速性和稳定性。
肖飞[9]（2004）在《基于风粉和球磨机测控的信息化技术研究与实现》文中研究表明本文分别对管道内煤粉浓度的测量和钢球磨煤机制粉系统的测控技术作了研究。 在火电站锅炉燃烧系统中煤粉浓度是一个重要的参数。送粉管道内煤粉浓度的高低直接影响着锅炉燃烧工况和燃烧效率,因而寻求送粉管道中煤粉浓度的可靠的检测手段具有重要意义。本文针对这一问题展开了广泛而深入的研究:1. 对风粉测量技术的现状进行了综述,并对各种方法的优缺点进行了评价。2. 针对中储式制粉系统（热风或乏气送粉）创造性地提出了根据风粉混合前后动压的不同计算煤粉 浓度的软测量方法——动能法,并作了理论上的研究,推导了动能法计算煤粉浓度的公式。3. 从工程实现的角度对诸如测点安装位置的选择,一次测量元件的选取,冷态一次风调平,热态调 平,风速和煤粉浓度的冷、热态标定等问题作了详尽的阐述。并开发了相应的在线监测软件。 钢球磨煤机是目前我国火电厂制粉系统中使用最多的磨煤设备,且广泛应用于其他行业。本文针对钢球磨煤机料位监测困难、制粉系统电耗高、控制优化难的问题,设计并实现了智能化钢球磨煤机制粉系统软件部分:1. 人机界面的显示采用通用工业监控软件 InTouch 进行设计。2. 在基于智能前端采集振动信号、风量信号以及从 DCS 获取数据的基础上,开发了实时、历史数据 库以便实时显示和历史查询、分析。3. 利用频谱分析技术对采集的数据进行实时分析,并采用模糊控制技术、神经网络控制技术等多种 智能控制技术相结合的控制策略,使系统能达到在线学习、实时优化的目标。采用了 MATLAB 和 VC 相结合的编程方法实现了控制优化算法。4. 由于上位机和智能测量前端、上位机和 DCS 均是数字量通信,所以利用各种技术开发了不同的通 信模块。上位机与前端采用MODBUS协议通过RS485进行串口通信;上位机作为OPC数据服务器与 DCS 通过以太网进行通信,以保证本系统的开放性。
王江江[10]（2004）在《神经网络PID控制器在空调房间温度控制中的仿真研究》文中研究指明随着智能建筑的快速发展,楼宇自动化控制系统也逐渐在控制算法以及控制精度上不断提高;另外,80年代后人工神经网络的兴起,其应用领域不断扩大,作为基于人脑结构和功能而建立起来的新学科,它可用于人工智能、模式识别、生物仿真、先进控制等各种领域,人工神经网络在暖通空调领域的应用也逐渐受到重视;而作为应用广泛的PID控制器,其具有结构简单、参数物理意义明确、动态静态特性优良等许多优点,因此常规PID控制在建筑智能领域同样不能忽视;将应用广泛的PID控制器和具有学习功能的神经网络相结合,是智能控制的一种新的途径。针对智能建筑中较为常见的中央空调系统房间温度的控制,本文对神经网络PID控制算法作了仿真以及实验研究,提出了将最优控制和神经网络PID相结合的方法,对于空调房间温度的控制有良好的效果。首先对神经网络PID控制算法进行了数字仿真和分析,对神经网络PID控制器设计中的一些问题作了理论分析;然后利用MATLAB软件SIMULINK平台对中央空调系统房间温度控制进行了仿真,并提出了将最优化控制和神经网络PID相结合的一种算法;最后通过水域温度控制的实验,验证了神经网络PID控制算法的实用和有效性。
二、模糊PID自整定在热交换站微机控制系统中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、模糊PID自整定在热交换站微机控制系统中的应用（论文提纲范文）
（1）基于模型预测控制的区域能源系统调控模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 课题的提出与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 时间延迟效应分析研究现状 |
| 1.3.2 中央空调系统运行优化控制策略研究现状 |
| 1.4 研究内容、方法及技术路线 |
| 第2章 区域能源系统负荷预测模型的构建 |
| 2.1 TRNSYS负荷模拟 |
| 2.1.1 建筑围护结构和室内参数的设置 |
| 2.1.2 室内人员、设备、照明等参数设置 |
| 2.2 基于支持向量机方法的负荷预测模型 |
| 2.2.1 支持向量机原理 |
| 2.2.2 负荷预测模型建立 |
| 2.3 预测负荷与实际负荷对比验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于CFD方法的区域热网系统时间延迟分析 |
| 3.1 区域热网系统模型 |
| 3.2 CFD方法计算变温度时间延迟 |
| 3.2.1 建立CFD模型 |
| 3.2.2 CFD模型的边界条件 |
| 3.3 CFD模拟结果 |
| 3.4 CFD模型验证 |
| 3.5 影响因素分析 |
| 3.5.1 流速 |
| 3.5.2 管长和管径 |
| 3.5.3 水温 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 能源系统主要耗能设备的数学模型 |
| 4.1 主要耗能设备的基础数学模型 |
| 4.1.1 水泵数学模型的建立 |
| 4.1.2 热泵机组数学模型的建立 |
| 4.2 粒子群优化算法对热泵机组模型的参数辨识 |
| 4.3 热泵机组和水泵数学模型的验证 |
| 4.4 多台热泵机组启停台数和负荷分配率优化 |
| 4.4.1 单台机组 |
| 4.4.2 多台机组负荷分配率 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 区域能源系统模型预测控制调控模型的研究 |
| 5.1 区域能源系统模型预测控制调控模型 |
| 5.1.1 基于遗传算法的控制参数最优值 |
| 5.1.2 基于模型预测控制的反馈校正 |
| 5.2 TRNSYS模拟仿真平台 |
| 5.2.1 变频热泵机组模块建立 |
| 5.2.2 各模块部件介绍及仿真参数设置 |
| 5.2.3 TRNSYS仿真平台模型验证 |
| 5.3 模拟仿真结果对比分析 |
| 5.3.1 对比工况——基于预测负荷的模糊前馈控制策略 |
| 5.3.2 三种控制策略下能耗模拟结果对比 |
| 5.3.3 三种控制策略下负荷的匹配 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（2）基于模糊PID参数自整定的电加热炉温度控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 温度控制系统的发展概况 |
| 1.3 参数自整定FUZZY PID控制的研究现状 |
| 1.4 课题研究的基本内容 |
| 第2章 电加热炉温度控制系统设计方案 |
| 2.1 综合自动化过程控制系统实验平台的概述 |
| 2.2 电加热炉温度控制系统的概述 |
| 2.2.1 电加热炉温度控制系统的工作过程 |
| 2.2.2 影响电加热炉温度控制因素分析 |
| 2.3 电加热炉温度控制系统的整体改造方案 |
| 2.4 电加热炉设备温度控制系统方案的选择 |
| 2.5 电加热炉硬件系统设计方案 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 模糊PID参数自整定控制算法研究 |
| 3.1 改造电加热炉原有的PID温度控制系统 |
| 3.1.1 电加热炉原有的PID控制系统结构 |
| 3.1.2 调整电加热炉温控系统PID参数对系统性能影响 |
| 3.1.3 PID控制系统的局限性 |
| 3.2 模糊PID参数自整定控制器设计 |
| 3.2.1 利用模糊控制理论对电加热炉进行温度控制 |
| 3.2.2 模糊 PID 参数自整定控制器的结构设计 |
| 3.2.3 模糊控制器的结构设计 |
| 3.2.4 确定输入变量的模糊化和输出变量的反模糊化 |
| 3.2.5 确定模糊控制器规则和建立模糊推理关系 |
| 3.2.6 模糊控制的解模糊 |
| 3.3 模糊PID参数自整定的MATLAB系统仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 电加热炉温度控制系统软件及硬件电路设计 |
| 4.1 主电路和控制电路的设计 |
| 4.1.1 电加热炉主电路的设计 |
| 4.1.2 单片机的选择与应用设计 |
| 4.1.3 温度反馈电路的设计 |
| 4.1.4 电子触摸屏的设计 |
| 4.1.5 单片机输出电路的设计 |
| 4.2 电加热炉的保护电路的设计 |
| 4.2.1 系统主电路的保护电路 |
| 4.2.2 系统电路抗干扰电路的设计 |
| 4.3 电加热炉控制系统软件的设计 |
| 4.3.1 软件的设计思路 |
| 4.3.2 软件和硬件的设计流程图 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 实验结果与分析 |
| 5.1 电加热炉设备温控系统的特性分析 |
| 5.2 电加热炉温度控制系统的仿真实验 |
| 5.2.1 传统PID温度控制系统的仿真实验 |
| 5.2.2 模糊PID温度控制系统的仿真 |
| 5.2.3 参数自整定模糊PID温度控制系统的仿真 |
| 5.3 电加热炉温度控制系统实验 |
| 5.3.1 电加热炉设备温控系统参数 |
| 5.3.2 实验结果 |
| 5.4 仿真实验与温度控制系统实验结果对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）基于延迟效应分析的空调水系统负荷前馈控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 课题的提出与意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 中央空调系统运行仿真的研究现状 |
| 1.3.2 中央空调系统延迟效应的研究现状 |
| 1.3.3 中央空调系统控制策略的研究现状 |
| 1.4 研究内容和方法 |
| 第2章 中央空调系统延迟效应分析 |
| 2.1 中央空调系统延迟效应总体分析 |
| 2.2 变流速调节延迟 |
| 2.3 变温度调节延迟 |
| 2.3.1 变温度调节延迟时间理论研究 |
| 2.3.2 变温度调节延迟时间FLUENT模拟验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中央空调冷冻水系统仿真模型的建立 |
| 3.1 中央空调冷冻水系统基本情况 |
| 3.2 中央空调冷冻水系统TRNSYS仿真模型的建立 |
| 3.2.1 TRNSYS仿真模型整体情况 |
| 3.2.2 TRNSYS仿真模型各个模块参数设置 |
| 3.2.3 TRNSYS与MATLAB的链接 |
| 3.3 中央空调冷冻水系统TRNSYS仿真模型的验证 |
| 3.3.1 TRNSYS仿真模型室内温度验证 |
| 3.3.2 TRNSYS仿真模型热泵机组和水泵能耗验证 |
| 3.4 中央空调冷冻水系统实际控制策略仿真模拟 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 中央空调冷冻水系统负荷控制策略的仿真研究 |
| 4.1 空调冷冻水系统负荷前馈模糊控制策略 |
| 4.1.1 空调系统负荷模拟计算 |
| 4.1.2 负荷模糊控制规则 |
| 4.1.3 水泵和热泵机组具体控制策略 |
| 4.1.4 仿真模型建立与模拟结果 |
| 4.2 对比工况——空调冷冻水系统房间温度模糊控制策略 |
| 4.2.1 房间温度模糊控制具体规则 |
| 4.2.2 仿真模型建立与模拟结果 |
| 4.3 各工况模拟结果对比 |
| 4.3.1 全模拟时长模拟结果对比 |
| 4.3.2 室外温度最高日模拟结果对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）智能家居生态与安防系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 国内研究动态 |
| 1.2.2 国外研究动态 |
| 1.3 论文研究内容与主要研究工作 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 主要研究工作 |
| 第二章 生态与安防系统整体设计方案 |
| 2.1 智能家居概述 |
| 2.2 系统设计方案 |
| 2.2.1 智能家居生态系统设计方案 |
| 2.2.2 智能家居安防系统设计方案 |
| 2.2.3 智能小区安防网络设计方案 |
| 2.2.4 控制系统设计方案 |
| 2.3 Wi-Fi 无线局域网技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 系统硬件设计 |
| 3.1 最小系统模块 |
| 3.1.1 C8051F020 的结构与特点 |
| 3.1.2 最小系统及外围电路 |
| 3.2 各传感器测量模块 |
| 3.2.1 温度测量模块 |
| 3.2.2 湿度测量模块 |
| 3.2.3 光照强度测量模块 |
| 3.2.4 CO 浓度测量模块 |
| 3.2.5 CO_2浓度测量模块 |
| 3.2.6 甲醛浓度测量模块 |
| 3.2.7 人体热释电传感器模块的介绍 |
| 3.3 系统电源模块 |
| 3.4 通讯模块 |
| 3.4.1 串口通讯 |
| 3.4.2 Wi-Fi 模块 |
| 3.5 智能窗帘控制模块 |
| 3.6 按键模块 |
| 3.7 液晶显示模块 |
| 3.8 报警模块 |
| 3.9 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 系统集成开发环境 |
| 4.2 系统下位机程序初始化设计 |
| 4.2.1 下位机时钟初始化程序 |
| 4.2.2 下位机 I/O 端口初始化程序 |
| 4.2.3 下位机串口初始化程序 |
| 4.2.4 下位机程序 ADC0 初始化程序 |
| 4.3 各功能模块程序流程 |
| 4.3.1 温度测量模块软件设计 |
| 4.3.2 湿度测量模块软件设计 |
| 4.3.3 光照强度测量模块软件设计 |
| 4.3.4 ADC0 模块软件设计 |
| 4.3.5 串行通信模块程序 |
| 4.4 上位机程序设计与实现 |
| 4.4.1 LabVIEW 简介 |
| 4.4.2 上位机人机交互界面 LabVIEW 程序 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 智能窗帘模糊 PID 控制器设计 |
| 5.1 模糊控制理论 |
| 5.1.1 模糊控制技术 |
| 5.1.2 模糊集合 |
| 5.1.3 隶属度函数 |
| 5.2 模糊控制器设计 |
| 5.2.1 模糊化和精确输入量的尺度变换 |
| 5.2.2 模糊知识库的建立 |
| 5.2.3 模糊推理 |
| 5.2.4 模糊输出量清晰化设计 |
| 5.3 模糊 PID 控制策略 |
| 5.4 模糊 PID 控制器算法实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 调试与分析 |
| 6.1 调试与测量结果 |
| 6.2 模糊仿真实验与分析 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 附录：控制系统硬件原理图 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（5）层流冷却控制PID参数整定与滑模控制器设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 热连轧层流冷却工作原理及装置 |
| 1.3 热连轧层流冷却控制技术的研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第2章 热连轧层流冷却数学模型及现场设备 |
| 2.1 层流冷却数学模型 |
| 2.1.1 数学模型的理论基础 |
| 2.1.2 本钢层流冷却的数学模型 |
| 2.2 层流冷却设备布置 |
| 2.3 层流冷却PLC配置 |
| 2.3.1 PLC主从控制结构 |
| 2.3.2 PLC间的数据传输 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基础理论 |
| 3.1 模糊PID参数整定 |
| 3.1.1 模糊PID控制器结构 |
| 3.1.2 模糊PID参数整定原理及算法 |
| 3.2 滑模变结构控制 |
| 3.2.1 滑动模态 |
| 3.2.2 滑模变结构控制原理 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 层流冷却控制系统分析 |
| 4.1 预设定模型 |
| 4.1.1 一阶温度预设定模型导出 |
| 4.1.2 预设定模型的控制过程 |
| 4.2 前馈控制 |
| 4.2.1 前馈控制策略及过程 |
| 4.2.2 前馈控制模型 |
| 4.3 反馈控制 |
| 4.3.1 反馈控制模型及控制策略 |
| 4.3.2 反馈控制系统分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 层流冷却控制系统优化研究 |
| 5.1 模糊PID参数整定 |
| 5.1.1 模糊PID控制器设计 |
| 5.1.2 仿真结果分析 |
| 5.2 滑模变结构控制器设计 |
| 5.2.1 滑动模面及控制律设计 |
| 5.2.2 仿真结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）智能供暖系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 国内供暖现状 |
| 1.2 国外供暖现状 |
| 1.3 我国供暖存在的问题 |
| 1.4 实施供暖改造要达到的目的 |
| 1.5 论文研究的内容以及意义 |
| 第2章 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统总体设计方案 |
| 2.1.1 计量供热系统控制和运行调节的特点 |
| 2.1.2 系统总体设计方案 |
| 2.2 主控芯片的选择 |
| 2.2.1 芯片选择 |
| 2.2.2 芯片的主要特点 |
| 2.3 主控芯片的外围电路设计 |
| 2.3.1 电源电路设计 |
| 2.3.2 LCD 显示 |
| 2.3.3 外部时钟电路设计 |
| 2.3.4 网络接口电路 |
| 2.3.5 管网流体压力测量 |
| 2.3.6 看门狗电路 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 计量供热 |
| 3.1 计量供热方法的研究 |
| 3.1.1 热量计量原理 |
| 3.1.2 热计量表的设计 |
| 3.2 温度阀门控制 |
| 3.2.1 调节阀选用及特点 |
| 3.2.2 主要技术参数 |
| 3.2.3 温度设定及显示 |
| 3.3 8051 和主控芯片的通讯 |
| 3.3.1 接口转换 |
| 3.3.2 主从控芯片之间数据传递 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 恒压供暖系统 |
| 4.1 恒压供暖 |
| 4.1.1 恒压供水的作用 |
| 4.1.2 变频供水主电路 |
| 4.2 工频/变频同步切换 |
| 4.2.1 锁相环的基本工作原理 |
| 4.2.2 锁频锁相设计 |
| 4.2.3 工频/变频开关切换及频率设置 |
| 4.3 变频器控制策略 |
| 4.3.1 控制策略选择 |
| 4.3.2 在线实时模糊自整定PID 控制器 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 基于MC9S12NE64 的嵌入式以太网通讯 |
| 5.1 开发工具包 |
| 5.1.1 开发工具包组成 |
| 5.1.2 开发系统的硬件连接 |
| 5.2 以太网的编程模块 |
| 5.2.1 EPHY 模块的初始化步骤 |
| 5.2.2 EMAC 模块初始化 |
| 5.2.3 EMAC 的MII 接口子程序设计 |
| 5.3 数据传输 |
| 5.3.1 以太帧的发送 |
| 5.3.2 以太帧的接收 |
| 5.3.3 OpenTcp 协议栈在MC9S12NE64 上的应用 |
| 5.4 用户界面 |
| 5.5 安全性 |
| 5.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（7）湿度发生器系统的智能控制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 课题的提出 |
| 1.3 湿度发生器系统控制研究现状 |
| 1.4 湿度发生器系统控制技术的发展趋势 |
| 1.5 本论文的主要工作 |
| 第2章 湿度发生器结构及原理 |
| 2.1 湿空气的表示方法和制备原理 |
| 2.1.1 湿空气的绝对湿度和相对湿度 |
| 2.1.2 制备已知湿度气体的原理 |
| 2.2 湿度发生器的分类 |
| 2.2.1 双温法湿度发生器与分流法湿度发生器 |
| 2.3 饱和器的分类和工作原理 |
| 2.3.1 饱和器的分类 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 湿度发生器系统的分析与控制对象的建模 |
| 3.1 湿度发生器系统的描述 |
| 3.1.1 湿度发生器系统的组成及分析 |
| 3.2 湿度发生器系统的模型建立 |
| 3.2.1 过程建模的必要性和常用建模方法 |
| 3.2.2 系统控制对象数学模型的建立 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 湿度发生器系统的控制原理 |
| 4.1 湿度发生器系统的执行机构控制原理 |
| 4.1.1 表面式换热器的空气温度调节 |
| 4.1.2 电加热器的加热量调节 |
| 4.1.3 空气湿度控制调节 |
| 4.2 本章小结 |
| 第5章 基于神经网络的PID控制器 |
| 5.1 单神经元PID控制 |
| 5.2 基于PSD算法的单神经元控制 |
| 5.3 基于BP神经网络的PID控制 |
| 5.3.1 基于BP网络的PID控制结构 |
| 5.3.2 基于BP网络的PID控制算法 |
| 5.4 PID-NN控制器 |
| 5.4.1 PID-NN控制器结构 |
| 5.4.2 PID-NN控制算法 |
| 5.5 BP神经网络PID控制器在饱和器控制上的应用 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 湿度发生器系统的仿真研究 |
| 6.1 湿度发生器系统仿真平台的结构 |
| 6.2 湿度发生器系统的控制与分析 |
| 6.2.1 饱和器内相对湿度的控制与分析 |
| 6.2.2 控制系统的参数设定及动态响应 |
| 6.2.3 饱和器内温度的控制与分析 |
| 6.2.4 控制系统的动态响应 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 湿度发生器的各区特性与应用 |
| 7.1 湿度发生器的应用场合 |
| 7.1.1 湿度发生器各区的工作特性 |
| 7.2 湿度发生器的水气压变化分析 |
| 7.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于风粉和球磨机测控的信息化技术研究与实现（论文提纲范文）
| 摘 要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 煤粉浓度测量技术综述 |
| 1.3 钢球磨煤机制粉系统测控现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 参考文献 |
| 第二章 风速和煤粉浓度软测量的理论基础 |
| 2.1 风粉混合过程气固两相流数学模型 |
| 2.2 风速以及风量的测量 |
| 2.3 煤粉浓度及煤粉量的测量 |
| 2.4 各种损失计算 |
| 2.5 本章小节 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于软测量的风粉在线监测系统实现 |
| 3.1 一次元件及传感器 |
| 3.2 测点安装 |
| 3.3 单独系统的风粉在线监测系统 |
| 3.4 在 DCS 中集成的风粉在线监测子系统 |
| 3.5 本章小节 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于振动和风量测量的球磨机测控系统分析 |
| 4.1 基于球磨机振动信号的料位测量 |
| 4.2 制粉系统风量测量 |
| 4.3 控制方案 |
| 4.4 智能化球磨机测控系统需求分析 |
| 4.5 本章小节 |
| 参考文献 |
| 第五章 智能化球磨机测控系统软件设计与实现 |
| 5.1 基于球磨机测控的系统软件总体设计 |
| 5.2 人机界面设计 |
| 5.3 基于 DDE 技术的数据传输模块的开发 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.5 采集模块的设计 |
| 5.6 频谱分析模块设计 |
| 5.7 控制和优化算法模块 |
| 5.8 数字通信 |
| 5.9 本章小节 |
| 参考文献 |
| 结束语 |
| 致谢 |
| 作者在硕士研究生期间发表的论文及主要科研项目 |
（10）神经网络PID控制器在空调房间温度控制中的仿真研究（论文提纲范文）
| 第一章 绪论 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.2 国内外同类课题的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容和方法 |
| 第二章 神经网络理论基础 |
| 2.1 神经网络的基本概念 |
| 2.2 BP神经网络 |
| 第三章 神经网络PID控制器的设计 |
| 3.1 PID控制器 |
| 3.2 神经网络PID控制器的设计 |
| 第四章 神经网络PID控制器在房间温度控制中的仿真及实验 |
| 4.1 中央空调房间温度控制系统数学模型 |
| 4.2 空调房间温度控制系统数字仿真及参数寻优 |
| 4.3 水域温度控制实验 |
| 第五章 结论和展望 |
| 5.1 本文结论 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致 谢 |
四、模糊PID自整定在热交换站微机控制系统中的应用（论文参考文献）
- [1]基于模型预测控制的区域能源系统调控模型研究[D]. 单宇. 天津大学, 2019(01)
- [2]基于模糊PID参数自整定的电加热炉温度控制系统设计[D]. 杨胜利. 哈尔滨工业大学, 2018(01)
- [3]基于延迟效应分析的空调水系统负荷前馈控制策略研究[D]. 郭瑞军. 天津大学, 2018(04)
- [4]智能家居生态与安防系统设计与实现[D]. 张红叶. 太原理工大学, 2015(09)
- [5]层流冷却控制PID参数整定与滑模控制器设计[D]. 陈启发. 东北大学, 2011(03)
- [6]智能供暖系统研究[D]. 张文彬. 兰州理工大学, 2011(09)
- [7]湿度发生器系统的智能控制技术研究[D]. 侯玉刚. 哈尔滨工程大学, 2009(11)
- [8]热力站监控系统的研究[A]. 刘静,石中锁. 第十一届全国自动化应用技术学术交流会论文集, 2006
- [9]基于风粉和球磨机测控的信息化技术研究与实现[D]. 肖飞. 东南大学, 2004(02)
- [10]神经网络PID控制器在空调房间温度控制中的仿真研究[D]. 王江江. 华北电力大学（河北）, 2004(01)