一、程序温控仪中PID参数自整定算法（论文文献综述）
成江波[1]（2021）在《低场NMR磁体模糊自适应多路PID温控算法的研究及应用》文中研究表明低场核磁共振波谱仪已广泛应用于物理、化学、生物医学、测井等领域,其具有体积小、造价低、易维护等优点。低场磁共振谱仪的磁体系统一般由永磁材料钕铁硼制成,钕铁硼的性价比和磁性能最佳,但温度稳定性较差,磁场会随温度变化。以本文采用的0.25T钕铁硼永磁体为例,温度每上升1℃,磁场强度变化为0.216mT,对应1H共振频率漂移可达9200Hz,这会对低场磁共振谱仪的性能造成严重影响。因此,实现对永磁体温度高精度、高均匀性的稳定控制显得尤为重要。本文主要以低场核磁共振谱仪的永磁体温度的精确稳定控制作为研究对象,设计并实现了一种高精度多路并行温度控制器。首先,对永磁体特性的初步分析表明,磁体温度响应具有延滞性和非线性,且磁体的磁极和磁轭延滞时间不同。针对磁体特性,提出了基于模糊控制的多路永磁体温度控制总体方案。磁体放置于隔热腔中,PI电热膜贴于磁体外表面,通过自身加热将热量传递至磁体,贴在磁体不同位置的多点温度传感器检测磁体各部分的温度,微控制器在接收到传感器温度反馈信号后运行多路温度控制算法,随后输出多路并行PWM信号控制电热膜加热,从而实现整体温度控制。在传统PID控制算法基础上,加入了史密斯预估、积分优化、模糊自适应PID等控制算法,Matlab仿真结果表明,上述控制算法可明显改善温度控制效果。其次,根据总体方案设计了温控器的硬件电路,编写了主控板的驱动程序,并将模糊自适应PID等温控算法嵌入到微型控制器当中,完成了温控器硬件、软件及算法的调试。最后,进行了温度控制算法及永磁体性能测试,实验结果表明:24小时内磁体温度控制精度为±0.005℃,左右磁极均无稳态误差,磁体温度均匀性高;24小时1H共振频率频率漂移由1258ppm减小到76ppm,0.5小时内1H共振频率频率漂移量由65ppm减小到5.9ppm;24小时和0.5小时的核磁共振波谱累加实验谱图良好。本文设计的模糊自适应PID多路温度控制算法相比于传统PID算法,可在不同规格的磁体上实现高精度温度控制,有效改善控制效果,基于此控制算法设计的永磁体温控系统能够实现高精度、高稳定性、高均匀性及高适应性的多路温度控制,极大减小了永磁体因为温度引起的频率漂移,明显改善了核磁共振波谱累加实验效果,提高了低场核磁谱仪的永磁体磁场稳定性。
于蒙[2]（2021）在《基于数据驱动的间歇化工过程批次内和批次间复合优化控制策略研究》文中研究指明本文致力于研究针对特种精细化学品间歇生产过程的智能优化控制方法。特种精细化学品生产控制属于间歇过程控制,生产过程具有强非线性和批次重复特性,目前生产中采用的控制策略是经典PID控制,这种控制方式的特点是控制结构具有较高的可靠性,并且对控制器的维护较为简单,但是难以满足复杂工艺过程高精度控制的要求,历次特种化学品生产产品质量和运行过程均出现过不稳定的情况。如何对现有的PID控制策略进行改进,并充分利用批次生产的重复特性,针对无法用精确数学模型描述的被控对象,通过利用控制过程的在线或离线数据并开发智能控制算法,对复杂被控对象施以控制,为本文的研究重点。针对特种化学品间歇生产过程,如Chylla Haase间歇反应过程,本文采用一种复合控制方式,将间歇过程控制划分为批次内控制和批次间控制两个维度,设计复合控制策略,将批次内的智能自整定PID控制和批次间的迭代学习控制结合,充分利用批次间重复特性,并在批次内和批次间实现控制的自适应改进。在批次内控制中,采用PID控制架构,通过LM优化算法实现PID控制参数的自整定,利用RBF神经网络辨识优化过程产生的Jacobian信息,使用一种改进的差分进化算法优化PID自整定参数的初值以及径向基神经网络基函数的中心、宽度以及神经元连接权值的初值。批次内的控制策略不要求获得被控对象的数学模型,仅以过程数据为控制来源,具有较高实际应用价值。在批次间控制中,针对需要抑制的重复性干扰,采用具有实际应用价值的P型迭代学习控制,为实现这种控制方式数据驱动的自适应改进,设计限定参数集的去伪控制策略。这种控制策略既实现了抑制批次间重复扰动的功能,又具备实用性的自适应调整能力,取得优于固定参数迭代学习控制方法的效果。特种化学品D1的生产过程,对转馏分点的预测和控制十分重要。该间歇蒸馏过程存在反应蒸馏过程复杂多样的特性,需要进行分离处理的物质多种多样并且成分不断变化,而上升气温度可以对蒸馏过程需分离的物质有较高程度的反映,准确判断转馏分点是特种化学品D1生产的关键。从实际出发,建立一种数据驱动的LSTM预测模型,对转馏分点实施预测。LSTM结构复杂,需要进行参数优化,设计贝叶斯优化算法实现了参数的优选。针对D1生产过程,纯度数据作为关键指标只在生产终点时检测的情况,设计了一种基于BP神经网络的终点质量迭代学习控制算法,首先利用BP神经网络建立生产过程变量与终点产品纯度的预测模型,以神经网络预测模型为基础,实施终点纯度的迭代学习控制,实现了对具有批次重复特性的间歇蒸馏过程的质量控制。
刘立博[3]（2021）在《滑翔伞模拟器控制系统的设计与研究》文中研究表明飞行训练是滑翔伞运动的重要环节,为更好地推广这项运动,提供更安全的训练环境,要在保证日常飞行训练任务的同时确保训练过程安全可靠,并尽可能地降低空中飞行的训练成本。目前国际上通用的飞行训练方法是采用飞行模拟器。各类飞行模拟器的研制已成为航空四大试验研究设施之一,因此,滑翔伞模拟器的研制具有重要的意义。对于模拟器控制系统的设计,PLC具有可靠性高,操作容易的优点,为此本文采用PLC为主控单元,通过与触摸屏和ATMEGA2560单片机组合控制完成控制系统的设计与研究,具体研究内容如下:本论文首先使用Solid Works软件完成对设备的三维建模,介绍了该滑翔伞模拟器主要零部件的构成以及工作原理,完成了对于滑翔伞模拟器的核心部分,即由三根绳索与吊装座椅组成的吊装运动平台的运动学分析。在平台中建立动坐标系与定坐标系,分析机构的空间自由度,建立位置方程,对运动学位置正反解模型进行分析并完成对运动平台角速度和加速度的分析。其次,设计并搭建了控制系统实验电路。包括系统硬件设计与软件设计两大部分,完成了对PLC、单片机以及触摸屏的程序设计,搭建了相关的电气回路。实现了基于以转速为被控量的PID自整定算法以使模拟器的动作控制更加迅速,缩短动作响应时间以提升控制精度。最后,搭建缩小比例模拟器运动实验平台,通过对该控制系统的各项功能进行实际验证,实验结果表明,本文所提出的PID算法经实验验证成功用于该系统中,保障了该运动平台的控制精度,系统中各运动控制部分运行稳定,可以实现对滑翔伞飞行动作的模拟。
李宁[4]（2019）在《基于温差电效应的自供能变热阻特性及温控应用研究》文中认为热转移过程的阻力称为热阻,指的是当热量流经物体时,导致物体两侧产生的温差与热流之间的比值。当物体的热阻可以根据实际的需要实现变化时,即为可变热阻。可变热阻在房屋建筑节能、测试等方面有着重要应用。但目前未见有在温度控制方面进行应用。目前的温度控制技术在温度控制精度上取得了较好的效果。但是在应用例如模糊控制、神经网络控制等控制方式的过程中,需要使用者具备较高的理论基础,给广大的用户带来了不便。本文提出了一种自供能变热阻温度控制方法,将可变热阻应用在温度控制装置中,通过对可变热阻应用以适当的控制方式,使得在基础控温的精度得以提高,并降低用户使用的复杂程度。首先,为了得到基于半导体制冷元件的自供能变热阻特性的实验数据,本文采用保护热板法,通过设定主加热板功率和冷端温度等方式,得到了TEC1-12704（40）,TES1-12704（30）,TEC1-12705（40）,TEC1-12706（40）,TES1-3105（15）,TEC1-3105（20）六种型号半导体制冷元件的自供能变热阻特性,实验表明:半导体制冷元件的热阻随着整体温度的升高而降低,其热阻变化范围的绝对值变化值小于0.4K W1-;不同型号元件之间热阻大小关系,与元件内部半导体对的对数成反比关系,与其内部半导体的长度与横截面积的比值成反比关系,和其他文献中通过模拟获得的结论吻合,并可为自供电可变热阻的实际应用提供依据;增加半导体制冷元件的串联叠加片数可使得可变热阻的阻值以及变化范围均可有效增大;本文中的实验数据与理论值相比,偏差低于0.4K W1-。其次,为了能对自供能可变热阻实现自动化控制,设计并研究基于模拟电路的可变电阻和基于数字电位器的可变电阻。基于模拟电路的可变电阻,由基电阻、单片机STC89C52、数模转换器AD7521、运算放大电路构成,基于数字电位器的可变电阻器由单片机STC89C52控制数字电位器X9C102与固态继电器KS1-60DD的并联电路构成。通过实验研究分析,后者取得了较好的实验效果,可实现与滑动变阻器相同的可变电阻功能,并将其应用到后续实验中。为了在后续实验中更方便的应用PID控制以实现好的控制效果,在本文中开发了基于LabVIEW的PID自整定温度控制系统,可达到±0.1℃的控制精度,并可将其应用在对可变热阻的PID控制实验中。单片机对执行器的控制采用PWM控制。最后,为了观察可变热阻对温控精度提升的效果,分别针对高于室温和低于室温的工况设计了实验装置,设定加热板、半导体制冷元件以及散热风扇供给电压,对加热板和半导体制冷元件分别进行双位控制,在对应用到实验装置中的可变热阻进行分别进行双位控制和PID控制后,高于室温工况下的温控精度由基础温控精度-0.25℃+0.13℃提高到了±0.06℃,低于室温工况下的温控精度由基础温控精度-0.1℃+0.17℃提高到了-0.06℃+0.09℃。由此可得,加入可变热阻对温控精度的提升有良好的效果。
杨胜利[5]（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》文中提出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。
朱赛赛[6]（2018）在《生物芯片检测仪控制系统的研制》文中研究指明生物芯片技术的快速发展给生命科学、医学、微生物学、化学等众多领域带来了巨大的技术革新,具有十分广阔的应用前景。生物芯片技术是将核酸片段等生物大分子样品有序地固化在硅片等固相支持物上,然后与待测样品中的靶分子进行杂交,通过特定设备对杂交后的样品进行快速、精确、高效的检测分析,进而判断生物样品中靶分子的数量。国内外厂家以生物芯片技术为基础,研发出多种型号的生物芯片检测仪,其主要包括PCR扩增温控系统和荧光检测系统,但是大部分厂家的生物芯片检测仪在PCR扩增阶段花费大量的时间,导致整个检测过程时间长、效率低。因此,研发出一套快速PCR扩增温控系统是提高生物芯片检测仪检测效率的关键,同时为了对PCR扩增效果进行检测,本文设计并搭建一套荧光检测实验平台。本文以研发一套快速温控系统为基础,提出了最大升降温速度、风场温度均匀性、控温稳定性等技术参数。为了满足这些技术参数,本文以STM32单片机为下位机,以智能LCD触摸屏为上位机进行控制系统总体设计。在软件方面,以JavaScript语言为基础设计人机交互界面、通讯协议等模块;以改进型PID算法为基础,采用软件模拟PID控制器的方法进行控温,同时为了满足系统在不同工作环境温度下仍能良好控温,本文设计出一套新型PID参数自整定程序,利用该程序可以在较短的时间内自动整定出适合当前环境温度的控温参数。在硬件设计方面,根据实际使用场合设计出主MCU控制板、温度采集板、步进电机驱动板等印刷电路板,并进行电路板的静态和动态调试。在控温方式上,本文提出一种基于PID算法“双PWM”控制的加热方式,提高了风场温度均匀性。为了满足国家对医疗设备出厂要求,本文还对温控系统进行了电磁兼容设计。温控系统和荧光检测平台的原理样机已经搭建完成,并通过了软、硬件系统调试。通过实验表明,温控系统的技术参数均满足设计要求,同时在荧光检测平台上进行标准荧光染料PCR预混液的荧光检测实验,验证了系统整体的可行性。
刘大军[7]（2017）在《基于模糊PID参数自整定的细胞培养箱温度控制研究与实现》文中提出温度控制作为是影响细胞培养的一个关键因素,直接关系着细胞培养能不能达到最佳的培养效果。因此,一个温度控制精度高并且温度均匀性好的细胞培养箱将具有广泛的商业应用价值。当前,在细胞培养箱温度控制中,传统PID控制器仍然应用最广泛,其参数整定比较复杂,需要大量的在线参数调试,若被控对象的数学模型不能精确建立,根据传统PID的理论基础和控制特性去设计控制系统,所得控制参数无法保证温度控制系统的控制精度、温度均匀性以及鲁棒性等。针对细胞培养箱温度控制具有一阶惯性、非线性、纯滞后性、易受外部因素影响且其数学模型难以精确建立等特性,本文设计一种基于模糊PID参数自整定的细胞培养箱温度控制系统,实现了对PID参数的实时在线调整,并针对温控系统的软硬件开发和模糊PID控制算法设计进行了详细的分析。硬件方面,基于F28M35处理芯片为核心设计了完整的温度控制系统,包括温度测控、系统电源、通信电路以及人机交互等。软件系统采用了面向对象模块化设计,因此具有良好的通用性,共享性以及抗干扰性强等优点。该模糊PID参数自整定控制算法不用建立被控对象的数学模型,具有良好的动态响应以及适应性强,温度稳态精度高。实验表明,该模糊PID参数自整定温度控制算法,温度从26℃上升到目标温度37℃,建立稳态的时间为2890s,温度超调控制范围限制在0.05℃以内,系统温度控制精度为±0.1℃,温度均匀性在±0.3℃以内,并在相同型号的细胞培养箱上同样得到验证。在控制稳定性方面获得了比传统PID控制更好的控温效果,稳定快,极小超调,温度控制精度高,能满足细胞培养箱温度控制的要求。
何亮[8]（2015）在《一种快速智能单回路温度控制器设计》文中指出温度控制是工业生产中最常见最基本的控制方法之一。例如在冶金、电子、机械、等行业中广泛使用的各种金属模具,热反应炉等,对工件的处理温度要求严格控制。而单回路温度控制器作为最常见的只在单一回路中使用的温度控制设备,在工业现场中大量被使用,在工业生产起着非常重要的作用。单回路温度控制器通常使用PID算法作为其控制策略。PID算法由于其控制结构简单,易于实现,并具有较强的鲁棒性,因此被广泛地应用于温度控制中。但是正是由于PID控制简单的结构以及各种复杂的PID参数整定方法使单回路温度控制器在控制品质上有着局限性;例如电热烤炉温度控制系统这种大时滞、不稳定对象的超调抑制能力弱,控制效果不是很好。论文主要研究并设计一种针对温度控制的单回路温度控制器,能在面对冶金行业中常见的金属模,这样加热点单一,热分布不均,系统滞后且需要进行分段控制的温度被控对象时,在不延长调节时间的前提下,采用抗积分饱和技术和积分分离技术,通过对控制器的控制输出进行动态规划;同时采用继电器反馈自整定算法,计算最佳的PID参数,从而抑制了系统超调,并且提高了系统的抗干扰性。论文设计了一种新型的针对温度控制的PID优化算法和一种基于继电器反馈参数整定原理的PID参数自整定算法。针对温度控制的PID算法利用抗积分饱和技术原理,避免了控制过程中的积分饱和,从而抑制了系统超调;同时利用积分分离技术,动态地规划了积分环节的切入时间,这也在一定程度上增加了系统超调抑制能力。论文主要开展以下工作:（1）论文以标准PID算法研究对象,对其原理进行研究,针对标准PID算法的优缺点,设计了新型的抗积分饱和技术和积分分离技术。（2）论文分析了PID参数整定的原理,并在此基础上根据继电参数反馈法原理,设计一种单回路温度控制器自整定算法。（3）论文研究并设计了一种基于针对温度控制PID算法和PID自整定算法的单回路温度控制器。（4）最后通过实际控制实验对针对温度控制的PID优化算法进行了验证。
彭博夫[9]（2011）在《基于瑞萨微控制器的化学反应温度控制系统的研究与设计》文中研究说明在工业对象控制中,温度一直以来就是一个极重要的工艺参数,温度的测量及其控制在工业生产中有着广泛的应用,尤其是在石油、化工、电力、制药、材料、冶金等重要工业领域中担负着很重要的测控任务。在化工生产领域,存在着大量的化学放热反应过程,化学放热反应有可能使得反应槽温度过高,从而影响到最终生成的产品,并且过高的温度也有可能引起诸多安全问题,因此,其对于温度的控制有着严格的要求。温度控制具有非线性、强耦合、大惯性、时变性、等特点,如何提高温度控制精度和控制稳定性一直是温度控制领域的主要问题。为了提高传统温度控制系统的性能,文章将PID控制理论,模糊控制理论与嵌入式系统相结合,研究并实现了化学反应温度控制系统。由于在非线性环境下,固定参数的PID控制难以保证系统性能,因此采用模糊算法与PID控制相结合的模糊PID参数自整定方式调整PID控制参数,使其在非线性系统中具有良好的有效性,即采用模糊推理的方式自整定PID控制参数,使其既有PID控制精度高的特点,又有模糊控制适应性强的优点。在硬件设计上,采用瑞萨电子公司的H8S/2166作为核心处理器,AD公司的AD7705以及热敏电阻温度传感器作为温度检测单元,利用4*6小键盘、LCD显示器和S1D13305液晶控制器达到良好的人机交互,设计出了一个应用于化工领域的嵌入式实时温度控制系统。相比于传统温度控制系统,该系统提供了更强的计算能力和可扩展能力,更高的温度控制精度和稳定度。
陈明,李良光[10]（2010）在《基于ATmega32温控仪的设计》文中研究表明介绍了一种基于工业级单片机ATmega32的PID温控仪系统的结构、功能和原理,着重研究了温控仪系统的PID控制算法。讨论了PID控制算法在数字控制系统中的实现,给出了以ASTROM提出的极限环法为基础的PID参数自整定的原理,实现了极限环法PID参数自整定功能在温控仪系统中的应用。
二、程序温控仪中PID参数自整定算法（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、程序温控仪中PID参数自整定算法（论文提纲范文）
（1）低场NMR磁体模糊自适应多路PID温控算法的研究及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 论文选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.2.1 永磁体温度控制系统研究现状 |
| 1.2.2 温度控制算法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 永磁体温度控制系统总体设计 |
| 2.1 被控对象分析 |
| 2.2 系统设计需求 |
| 2.3 系统设计方案 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 永磁体温度控制算法设计 |
| 3.1 PID控制算法 |
| 3.1.1 算法原理 |
| 3.1.2 增量式PID算法 |
| 3.1.3 经典PID整定方法 |
| 3.2 Smith预估控制算法 |
| 3.3 典型模糊控制器的设计 |
| 3.3.1 模糊控制基本原理 |
| 3.3.2 模糊控制结构 |
| 3.4 模糊自适应PID参数整定算法 |
| 3.4.1 算法设计 |
| 3.4.2 算法仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 永磁体温度控制系统设计 |
| 4.1 隔热腔设计 |
| 4.2 温控系统关键硬件电路设计 |
| 4.2.1 硬件电路总体设计 |
| 4.2.2 主控电路设计 |
| 4.2.3 多路高精度测温电路 |
| 4.2.4 驱动加热电路 |
| 4.3 温控系统软件设计 |
| 4.3.1 主程序设计 |
| 4.3.2 高精度测温子程序设计 |
| 4.3.3 Smith预估子程序设计 |
| 4.3.4 积分优化子程序设计 |
| 4.3.5 模糊自适应PID子程序设计 |
| 4.3.6 多路温度控制子程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 永磁体温控器性能测试 |
| 5.1 隔热腔性能测试 |
| 5.2 温度控制算法测试 |
| 5.2.1 温度控制系统稳定性及精度测试 |
| 5.2.2 多路温度控制算法测试 |
| 5.2.3 模糊自适应PID测试 |
| 5.3 磁场稳定性测试 |
| 5.4 累加实验效果测试 |
| 5.5 实验结论 |
| 5.6 本章小节 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A |
| 附录B |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于数据驱动的间歇化工过程批次内和批次间复合优化控制策略研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 间歇化工生产过程控制的难点及常用控制策略 |
| 1.2.1 间歇化工生产过程控制难点 |
| 1.2.2 间歇生产过程的常用控制策略 |
| 1.3 数据驱动控制 |
| 1.3.1 模型驱动控制与数据驱动控制的比较 |
| 1.3.2 PID控制及自整定策略 |
| 1.3.3 迭代学习控制 |
| 1.4 间歇化工过程控制复合架构研究 |
| 1.4.1 复合架构研究的必要性 |
| 1.4.2 复合架构的形式 |
| 1.4.3 间歇化工过程中复合架构迭代学习控制的应用情况 |
| 1.5 时序预测技术与终点质量迭代学习控制 |
| 1.5.1 时序预测技术研究现状 |
| 1.5.2 终点质量迭代学习控制研究现状 |
| 1.6 研究论文的主要内容 |
| 第二章 间歇化工过程批次内时间域控制 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 RBF神经网络及差分进化算法 |
| 2.2.1 RBF神经网络结构及学习算法 |
| 2.2.2 差分进化算法 |
| 2.3 IDE-RBF-LM-PID算法设计 |
| 2.3.1 RBF-PID控制算法 |
| 2.3.2 LM算法改进RBF-PID |
| 2.3.3 IDE算法优化RBF网络 |
| 2.4 智能自整定PID控制算法电加热控制实现 |
| 2.4.1 电热水浴装置 |
| 2.4.2 算法设计 |
| 2.4.3 仿真验证 |
| 2.5 智能自整定PID控制算法微化工过程制冷箱控制实现 |
| 2.5.1 制冷箱和控制系统设计 |
| 2.5.2 程序设计 |
| 2.5.3 控制结果 |
| 2.6 智能自整定PID控制算法Chylla Haase间歇反应釜控制实现 |
| 2.6.1 Chylla Haase间歇反应装置 |
| 2.6.2 数学模型 |
| 2.6.3 Matlab Simulink模型开发 |
| 2.6.4 算法设计 |
| 2.6.5 仿真验证 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 间歇化工过程批次间迭代学习控制及复合控制实现 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 复合结构的稳定性分析 |
| 3.2.1 系统形式 |
| 3.2.2 复合控制器结构 |
| 3.2.3 稳定性分析 |
| 3.3 批次间迭代学习控制自适应算法设计 |
| 3.3.1 去伪控制算法 |
| 3.3.2 设计批次间去伪控制算法 |
| 3.3.3 基于有限控制器参数集合的去伪控制策略自适应ILC及算法收敛性证明 |
| 3.4 自适应迭代学习控制算法应用设计 |
| 3.4.1 间歇化工过程批次间控制的难点及大小批次划分 |
| 3.4.2 大小批次划分后初始控制问题 |
| 3.5 Chylla Haase间歇反应过程复合控制实验结果及分析 |
| 3.5.1 方案设计 |
| 3.5.2 结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于LSTM的间歇蒸馏过程转馏分点预测及终点质量迭代学习控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于LSTM的时序预测建模 |
| 4.2.1 模型建立流程 |
| 4.2.2 数据重构 |
| 4.2.3 长短期记忆神经网络建模基础 |
| 4.2.4 模型搭建与预测 |
| 4.3 数据驱动终点质量迭代学习控制对D1 蒸馏过程纯度的控制 |
| 4.3.1 终点迭代学习控制算法设计 |
| 4.3.2 算法实现 |
| 4.4 系统GUI软件集成 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 本文主要工作 |
| 5.2 主要创新点 |
| 5.3 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 主要简历 |
| 致谢 |
（3）滑翔伞模拟器控制系统的设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 |
| 1.2 飞行模拟器简介 |
| 1.3 飞行模拟器系统组成简介 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.5 本文研究的主要内容及方法 |
| 第2章 模拟器运动平台运动学分析 |
| 2.1 运动平台模型的建立 |
| 2.2 运动平台的自由度分析 |
| 2.3 运动平台坐标系的建立 |
| 2.4 运动平台的位置分析 |
| 2.4.1 刚体的坐标系变换 |
| 2.4.2 运动平台位置反解模型 |
| 2.5 运动平台的速度和加速度分析 |
| 2.5.1 运动平台速度分析 |
| 2.5.2 运动平台加速度分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 控制系统硬件设计 |
| 3.1 模拟器功能与工作原理简介 |
| 3.2 控制系统硬件组成 |
| 3.2.1 PLC型号的选择 |
| 3.2.2 单片机型号的选择 |
| 3.2.3 触摸屏型号的选择 |
| 3.2.4 电机以及电机驱动电路的选择 |
| 3.2.5 传感器型号的选择 |
| 3.2.6 控制系统其他硬件型号的选择 |
| 3.3 控制系统电路设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 控制系统软件设计 |
| 4.1 控制系统软件设计框图 |
| 4.2 人机界面程序设计 |
| 4.3 PLC程序设计 |
| 4.3.1 开关量控制程序 |
| 4.3.2 通讯程序 |
| 4.3.2.1 PLC与触摸屏通讯设置 |
| 4.3.2.2 PLC与单片机通讯程序 |
| 4.4 单片机程序设计 |
| 4.4.1 PID自整定程序设计 |
| 4.4.1.1 PID参数整定综述 |
| 4.4.1.2 PID参数自整定 |
| 4.4.1.3 PID参数整定程序设计 |
| 4.4.2 Modbus通讯程序设计 |
| 4.4.2.1 Modbus通讯协议综述 |
| 4.4.2.2 通讯程序设计 |
| 4.4.3 运动控制程序设计 |
| 4.4.3.1 拉绳传感器工作原理 |
| 4.4.3.2 运动控制程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 控制系统调试与分析 |
| 5.1 PID参数自整定算法的调试与分析 |
| 5.2 Modbus通讯的调试与分析 |
| 5.3 实验运动平台的搭建与测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和获得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于温差电效应的自供能变热阻特性及温控应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 |
| 1.2 可变热阻研究现状 |
| 1.3 热阻测量方法研究现状 |
| 1.3.1 非稳态法 |
| 1.3.2 稳态法 |
| 1.4 可变电阻 |
| 1.5 温度控制技术研究现状 |
| 1.5.1 双位控制 |
| 1.5.2 PID控制 |
| 1.5.3 神经网络控制 |
| 1.5.4 模糊控制 |
| 1.6 主要工作及方法 |
| 第二章 半导体制冷元件自供能变热阻特性分析 |
| 2.1 理论依据 |
| 2.2 实验装置与方法 |
| 2.2.1 实验装置 |
| 2.2.2 被测元件单侧板面温度均一性验证实验 |
| 2.3 实验方法 |
| 2.4 实验结果及分析 |
| 2.4.1 被测元件单侧板面温度均一性分析 |
| 2.4.2 单片半导体制冷元件实验结果及分析 |
| 2.4.3 两片半导体制冷元件串联叠放方式的热阻特性 |
| 2.4.4 可变热阻特性的理论值与实验值对比 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 可变电阻器研究 |
| 3.1 基于模拟电路的可变电阻 |
| 3.1.1 可变电阻设计 |
| 3.1.2 可变电阻电路组件选型 |
| 3.1.3 单片机控制程序设计 |
| 3.1.4 模拟电路可变电阻性能研究 |
| 3.2 基于数字电位器的可变电阻电路 |
| 3.2.1 可变电阻电路设计 |
| 3.2.2 可变电阻电路组件选型 |
| 3.2.3 单片机控制程序设计 |
| 3.2.4 可变电阻实际效果验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于自供能变热阻双位控制应用 |
| 4.1 实验装置和方法 |
| 4.1.1 高于室温工况下的双位变热阻温控 |
| 4.1.2 低于室温工况下的双位变热阻温控 |
| 4.2 实验结果分析 |
| 4.2.1 高于室温工况下的双位变热阻温控实验结果分析 |
| 4.2.2 低于室温工况下的双位变热阻温控实验结果分析 |
| 4.3 温度、频率对温控精度的影响 |
| 4.3.1 温度对温控精度的影响 |
| 4.3.2 频率对温控精度的影响 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于自供能可变热阻的PID控制应用 |
| 5.1 基于LabVIEW的 PID自整定温控系统研究 |
| 5.1.1 系统设计和开发 |
| 5.1.2 实验装置与方法 |
| 5.1.3 性能分析 |
| 5.1.4 小结 |
| 5.2 PID变热阻温度控制 |
| 5.2.1 高于室温工况下的PID变热阻温控 |
| 5.2.2 低于室温工况下的PID变热阻温控 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 不足及展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）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 |
（6）生物芯片检测仪控制系统的研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究目的和意义 |
| 1.4 课题主要研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 系统总体方案设计 |
| 2.1 系统总体功能设计 |
| 2.1.1 生物芯片检测仪的工作流程 |
| 2.1.2 系统总体方案设计 |
| 2.2 PCR扩增温控系统方案设计 |
| 2.2.1 控温方式的选择 |
| 2.2.2 加热模块的设计 |
| 2.2.3 运动控制模块方案设计 |
| 2.3 荧光检测平台方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 控制系统硬件平台设计 |
| 3.1 主控制板模块的设计 |
| 3.1.1 主控制板模块的需求分析 |
| 3.1.2 控制系统微处理器选型 |
| 3.1.3 系统电源模块的设计 |
| 3.1.4 通信模块设计 |
| 3.1.5 信号输入输出模块设计 |
| 3.2 运动控制模块设计 |
| 3.2.1 电机的选择 |
| 3.2.2 电机驱动器设计 |
| 3.3 加热模块硬件设计 |
| 3.3.1 温度控制模块硬件设计 |
| 3.3.2 温度采集模块硬件设计 |
| 3.4 系统电磁兼容(EMC)设计 |
| 3.4.1 EMC检测简介 |
| 3.4.2 系统EMC设计 |
| 3.5 荧光检测平台设计 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 系统算法和软件 |
| 4.1 系统软件总体设计 |
| 4.2 温控系统的PID控制器设计 |
| 4.2.1 PID算法理论分析 |
| 4.2.2 PID控制器软件设计 |
| 4.2.3 PID控制器参数整定 |
| 4.2.4 PID控制器参数自整定的实现 |
| 4.3 温控系统软件设计 |
| 4.3.1 上位机人机交互软件设计 |
| 4.3.2 上、下位机通讯协议设计 |
| 4.3.3 下位机底层驱动软件设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统的实验与优化 |
| 5.1 温度传感器误差标定实验 |
| 5.2 风场内温度均匀性检测与优化实验 |
| 5.2.1 风场内温度均匀性检测实验 |
| 5.2.2 风场内温度均匀性优化实验 |
| 5.2.3 本次实验小结 |
| 5.3 系统控温效果检测 |
| 5.3.1 风速检测实验 |
| 5.3.2 升、降温速度测量实验 |
| 5.3.3 控温稳定性检测实验 |
| 5.4 PID参数整定和自整定实验 |
| 5.4.1 PID参数整定过程实验 |
| 5.4.2 PID参数自整定实验 |
| 5.4.3 本次实验小结 |
| 5.5 荧光检测实验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 课题总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）基于模糊PID参数自整定的细胞培养箱温度控制研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 引言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外细胞培养箱研发趋势 |
| 1.3 温度控制中智能控制算法的应用现状 |
| 1.4 课题的设计目标、主要内容及文章的结构安排 |
| 2 模糊PID参数自整定控制算法研究 |
| 2.1 PID控制 |
| 2.1.1 传统PID控制原理 |
| 2.1.2 数字PID控制器 |
| 2.1.3 控制规律的选择 |
| 2.1.4 PID参数整定 |
| 2.1.5 PID控制的局限性与发展 |
| 2.2 糊控制 |
| 2.2.1 糊控制原理 |
| 2.2.2 模糊控制器的设计方法 |
| 2.3 模糊PID控制 |
| 2.3.1 模糊PID控制原理 |
| 2.3.2 模糊PID控制器的基本分类 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于模糊PID参数自整定算法的细胞培养箱温度控制 |
| 3.1 细胞培养箱温度控制系统设计方案 |
| 3.2 数自整定控制设计 |
| 3.2.1 输入输出的模糊化 |
| 3.2.2 隶属函数 |
| 3.2.3 确定隶属函数语言变量赋值 |
| 3.2.4 建立模糊规则表 |
| 3.2.5 模糊推理及解模糊 |
| 3.2.6 控制与传统PID控制结合 |
| 3.2.7 采样周期的选取 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 细胞培养箱温度控制系统硬件设计 |
| 4.1 系统硬件开发设计思路 |
| 4.2 MCU选择 |
| 4.2.1 F28M35性能特点 |
| 4.2.2 F28M35最小系统设计 |
| 4.3 硬件电路系统电源设计 |
| 4.4 温度采集电路设计 |
| 4.4.1 温度传感器PT1000 |
| 4.4.2 Howland电流源 |
| 4.4.3 放大与滤波 |
| 4.4.4 温度信号A/D转换 |
| 4.4.5 输出驱动控制电路设计 |
| 4.5 通讯模块 -USR-TCP232-T |
| 4.6 显示屏与键盘输入 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 细胞培养箱温度控制系统软件设计 |
| 5.1 系统软件总体设计思路 |
| 5.2 系统软件主程序设计 |
| 5.3 定时器中断服务模块 |
| 5.4 A/D采样模块 |
| 5.5 显示模块和键盘模块 |
| 5.6 控制算法模块 |
| 5.7 数字滤波模块 |
| 5.8 通讯模块设计 |
| 5.9 本章小结 |
| 6 实验结果与分析 |
| 6.1 细胞培养箱温度精度测试 |
| 6.1.1 细胞培养箱温度控制上升时间与超调量 |
| 6.1.2 细胞培养箱温度控制精度与稳定性 |
| 6.1.3 分析小结 |
| 6.2 细胞培养箱培养箱温度均匀性测试 |
| 6.2.1 实验验证 |
| 6.2.2 实验结果及分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（8）一种快速智能单回路温度控制器设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 目前存在的问题 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 研究内容与取得的成果 |
| 1.4.1 论文的主要工作 |
| 1.4.2 论文的关键技术 |
| 1.4.3 论文取得的成果 |
| 1.5 论文结构 |
| 2 针对温度控制的PID算法的研究 |
| 2.1 温度被控对象分析以及建模 |
| 2.1.1 典型温度被控对象分析 |
| 2.1.2 金属模热加工的实验室模型 |
| 2.2 常见的针对温度控制的算法分析 |
| 2.2.1 ON/OFF控制算法 |
| 2.2.2 标准PID算法与衍生的TPO控制方式 |
| 2.3 针对温度控制的PID算法的设计 |
| 2.3.1 系统超调抑制 |
| 2.3.2 系统抗干扰性分析 |
| 2.3.3 针对温度的PID算法的稳定性分析 |
| 2.4 针对温度控制的PID算法的实现 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 PID参数的自整定与算法仿真 |
| 3.1 PID参数自整定的分类 |
| 3.1.1 基于模型的自整定方法 |
| 3.1.2 基于规则的自整定方法 |
| 3.2 继电器反馈PID参数自整定 |
| 3.3 继电器反馈参数整定法的应用 |
| 3.3.1 继电器反馈参数整定法在单回路温度控制器中的应用 |
| 3.3.2 单回路温度控制器自整定算法的仿真 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 针对温度的单回路温度控制器的设计 |
| 4.1 单回路温度控制器的系统构架及设计 |
| 4.1.1 单回路温度控制器的硬件架构设计 |
| 4.1.2 单回路温度控制器的固定架构设计 |
| 4.2 输入采样模块的设计 |
| 4.2.1 输入采样电路及固件设计 |
| 4.2.2 滤波策略 |
| 4.3 控制器输出模块的设计 |
| 4.3.1 模拟输出模块的设计 |
| 4.3.2 控制器数字输出 |
| 4.3.3 控制输出程序 |
| 4.4 通信模块的设计 |
| 4.4.1 通信模块设计 |
| 4.4.2 通信协议 |
| 4.5 辅助模块的设计 |
| 4.5.1 电源模块设计 |
| 4.5.2 操作控制台设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 针对温度控制的单回路温度控制器的性能测试 |
| 5.1 测试条件及测试结果 |
| 5.1.1 单一设定温度测试 |
| 5.1.2 多设定温度测试 |
| 5.1.3 自整定参数测试 |
| 5.2 测试结论 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）基于瑞萨微控制器的化学反应温度控制系统的研究与设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的背景与意义 |
| 1.2 温度控制系统发展状况 |
| 1.3 论文的主要研究内容 |
| 第二章 PID控制原理 |
| 2.1 PID控制简介 |
| 2.2 模拟PID算法 |
| 2.3 数字PID算法 |
| 2.3.1 PID算法的位置型 |
| 2.3.2 PID算法的增量型 |
| 2.4 PID控制算法的几种改进 |
| 2.4.1 积分分离算法 |
| 2.4.2 不完全微分控制算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 PID参数整定算法 |
| 3.1 PID参数整定概述 |
| 3.1.1 常规PID参数整定 |
| 3.1.2 智能PID参数整定 |
| 3.2 模糊PID参数自整定 |
| 3.2.1 模糊控制理论简介 |
| 3.2.2 模糊逻辑系统的基本结构 |
| 3.2.3 模糊PID参数自整定 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 温度控制系统的硬件设计方案 |
| 4.1 系统总体结构 |
| 4.2 瑞萨微控制器 |
| 4.2.1 瑞萨微控制器简介 |
| 4.2.2 微控制器的定时器模块 |
| 4.2.3 微控制器的串行接口模块 |
| 4.2.4 微控制器的中断控制器 |
| 4.3 温度检测模块 |
| 4.4 步进马达送液模块 |
| 4.5 输入输出控制模块 |
| 4.5.1 键盘模块 |
| 4.5.2 显示模块 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 温度控制系统的软件设计方案 |
| 5.1 嵌入式系统简介 |
| 5.1.1 嵌入式系统概述 |
| 5.1.2 嵌入式系统设计的特点 |
| 5.1.3 嵌入式系统的开发流程 |
| 5.2 软件系统的设计与实现 |
| 5.2.1 软件系统的总体设计 |
| 5.2.2 键盘子程序 |
| 5.2.3 步进马达驱动子程序 |
| 5.2.4 显示子程序 |
| 5.2.5 温度检测子程序 |
| 5.2.6 恒温模糊控制算法软件实现 |
| 5.3 软件编写的交叉编译环境和仿真器 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 附录 作者攻读学位期间公开发表的学术论文 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于ATmega32温控仪的设计（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 系统概述 |
| 2 硬件设计 |
| 3 软件设计 |
| 3.1 PID算法的实现 |
| 3.2 PID参数自整定算法实现 |
| 4 试验结果及分析 |
| 5 结语 |
四、程序温控仪中PID参数自整定算法（论文参考文献）
- [1]低场NMR磁体模糊自适应多路PID温控算法的研究及应用[D]. 成江波. 中国科学院大学(中国科学院精密测量科学与技术创新研究院), 2021(01)
- [2]基于数据驱动的间歇化工过程批次内和批次间复合优化控制策略研究[D]. 于蒙. 军事科学院, 2021(02)
- [3]滑翔伞模拟器控制系统的设计与研究[D]. 刘立博. 沈阳理工大学, 2021(01)
- [4]基于温差电效应的自供能变热阻特性及温控应用研究[D]. 李宁. 青岛大学, 2019(02)
- [5]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)
- [6]生物芯片检测仪控制系统的研制[D]. 朱赛赛. 南京航空航天大学, 2018(02)
- [7]基于模糊PID参数自整定的细胞培养箱温度控制研究与实现[D]. 刘大军. 宁波大学, 2017(02)
- [8]一种快速智能单回路温度控制器设计[D]. 何亮. 上海交通大学, 2015(01)
- [9]基于瑞萨微控制器的化学反应温度控制系统的研究与设计[D]. 彭博夫. 华东师范大学, 2011(07)
- [10]基于ATmega32温控仪的设计[J]. 陈明,李良光. 煤矿机械, 2010(03)