經(jīng)濟(jì)型pid溫度控制器tc系列不同pid算法的溫控應(yīng)用常用pid溫度控制器的控制算法包括常規(guī)pid、模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、fuzzy-pid、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳pid及廣義預(yù)測(cè)等算法。常規(guī)pid控制易于建立線性溫度控制系統(tǒng)被控對(duì)象模型；模糊控制基于規(guī)則庫，并以或增量形式給出控制決策；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制采用數(shù)理模型模擬生物神經(jīng)細(xì)胞結(jié)構(gòu)，并用簡單處理單元連接成復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；puzzy-pid為線性控制，且結(jié)合模糊與pid控制優(yōu)點(diǎn)。
溫度控制系統(tǒng)是變參數(shù)、有時(shí)滯和隨機(jī)干擾的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，為達(dá)到滿意的控制效果，具有許多控制方法。
常見溫度控制方法：
1.常規(guī)pid控制
pid控制即比例、積分、微分控制，其結(jié)構(gòu)簡單實(shí)用，常用于工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。它的明顯缺點(diǎn)是現(xiàn)場pid參數(shù)整定麻煩，易受外界干擾，對(duì)于滯后大的過程控制，調(diào)節(jié)時(shí)間過長。其控制算法需要預(yù)先建立模型，對(duì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的影響很難歸并到模型中。在我國大多數(shù)pid調(diào)節(jié)器廠家生產(chǎn)的調(diào)節(jié)器均為常規(guī)pid控制算法。
2.模糊控制
模糊控制是以模糊集合論、模糊語言變量及模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)控制。
2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制采用數(shù)理模型的方法模擬生物神經(jīng)細(xì)胞結(jié)構(gòu)，用簡單處理單元連接形成各種復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，并采用誤差反向傳播算法(bp)。
3.fuzzy-pid控制
模糊控制不需知道被控對(duì)象的模型，易于控制不確定對(duì)象和非線性對(duì)象。pid本質(zhì)是線性控制。將模糊控制與pid結(jié)合多，以fuzzy-pid混合控制為例，據(jù)給定值與測(cè)量值之偏差e選擇智能控制器，根據(jù)e的變化選擇控制方法，當(dāng)|e|≤emin或|e|≥emax時(shí)，采用pid控制；當(dāng)emin≤|e|≤emax時(shí)，采用fuzzy控制。
4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制
在pid控制的基礎(chǔ)上，加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pid控制器。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器nnc是前饋控制器，通過對(duì)pid控制器的輸出進(jìn)行學(xué)習(xí)，在線調(diào)整自己，目標(biāo)是使反饋誤差e(t)或u(t)趨近于零，使自己逐漸在控制中占據(jù)主導(dǎo)地位，以減弱或zui終消除反饋控制器的作用。
5.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
將模糊邏輯與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊邏輯推理網(wǎng)絡(luò)模型和快速的自學(xué)習(xí)算法，通過網(wǎng)絡(luò)的離線訓(xùn)練和在線自學(xué)習(xí)使控制器具有自調(diào)整、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，達(dá)到模糊智能控制。
6.遺傳pid控制
遺傳pid控制是將控制器參數(shù)構(gòu)成基因型，將性能指標(biāo)構(gòu)成相應(yīng)的適應(yīng)度，利用遺傳算法來整定控制器的*參數(shù)，不要求系統(tǒng)是否為連續(xù)可調(diào)，能否以顯式表示。
7.廣義預(yù)測(cè)控制
預(yù)測(cè)控制是基于模型的計(jì)算機(jī)控制算法。其預(yù)測(cè)模型有脈沖響應(yīng)模型、階躍響應(yīng)模型、camrma模型和carima模型。基于carima模型的廣義預(yù)測(cè)控制(gpc)是一種新型計(jì)算機(jī)控制算法。