摘要:本文从工程实践出发,设计了一个基于组态王、VB和Matlab的双容水箱液位单神经元自适应PID控制系统。首先研究了单神经元自适应PID算法,阐述了该方法的特点、控制规律,用Matlab设计了单神经元自适应PID控制器并针对水箱液位模型进行了仿真研究;其次,用Matlab和VB混合编程开发单神经元PID控制器ActiveX控件,并嵌入到组态王应用程序中,通过脚本来访问ActiveX控件的方法和事件,采用组态王作为系统前台,对控制过程进行监控,在组态王中开发组态界面、定义相应的变量和设备,并实现动画连接,VB作为后台主控,通过单神经元自适应PID算法计算控制量,传递给组态王控制电动调节阀的开度,从而实现对水箱液位的实时监控。实验结果表明,该系统能够达到对水箱液位控制的要求,各项技术指标均达到标准。23354
毕业论文关键词:单神经元自适应PID控制;组态王;VB;Matlab;ActiveX控件;液位控制
Double volume control tank level neurons based on Kingview
Abstract:This paper designs a single neural element self adaptive PID control system of liquid lever of water tanks based on KINGVIEW,VB and MATLAB for the purpose of engineering using. First, this paper elaborates not only the characteristics of this method, but also the control rules. Single neural element self adaptive PID controller is designed with MATLAB for the liquid level model and the simulation is achieved. By combining Matlab and VB, single neuron PID controller ActiveX control is developed and embedded into application program of KINGVIEW, then accessing ActiveX through script. The system uses KINGVIEW to monitor the control process to develop configuration interface, to define variables and devices, and also to achieve dynamic picture connecting. The system uses MATLAB to calculate the control quantity by editing single neural element self adaptive PID control algorithm as a background dominating controller. Then the control quantity is passed to KINGVIEW to control electric valve. The results indicate that the liquid level control requirements are realized and the technical indexes can meet the standard.
Keywords: single neural element self adaptive PID control; KINGVIEW; VB; MATLAB; ActiveX control; liquid level control
目录
1 绪论 1
1.1 课题研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状与水平 2
1.3 单神经元理论的发展与研究现状 2
1.4 组态王和VB在控制中的组合应用 4
1.5 本文主要研究的内容 5
2 双容水箱的数学建模 6
2.1 数学模型的介绍 6
2.2 数学模型的建立 7
2.2.1 机理法 7
2.2.2 实验法 8
2.3 本设计中的双容水箱液位数学模型的建立 8
2.3.1 系统介绍 9
2.3.2 建立步骤 9
2.3.3 实验数据 11
3 PID控制理论 13
3.1 PID控制理论的发展与现状 13
3.2 PID控制原理及特点 13
3.2.1 PID控制原理 14
3.2.2 PID参数的整定方法 15
3.3 PID参数对系统性能的影响 16
4 单神经元自适应PID控制原理 18
4.1 常规PID控制算法 18
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