ARM嵌入式神经网络PID自适应温度控制系统设计

"这篇论文是关于基于ARM的嵌入式自适应温度控制系统的详细设计，主要解决了传统电阻炉温控系统中存在的超调量大、调节时间长的问题。论文作者为刘尘尘，研究方向为嵌入式系统软硬件设计。文中提出了一种结合神经网络的PID自适应控制器和模糊Smith预估补偿控制的方法，以提高温度控制的精度和稳定性。通过与传统PID和模糊PID控制方法的对比，证明了所设计系统的优越性，尤其是在超调和调节时间上的改进，增强了系统的鲁棒性，具有良好的工程应用潜力。该研究属于温度控制、电阻炉控制领域，涉及到的技术包括神经网络、PID自适应控制、模糊逻辑和预估补偿等。" 这篇论文详细阐述了基于ARM微处理器的嵌入式系统在温度控制领域的应用。传统的电阻炉温度控制系统由于存在显著的时滞、大惯性和非线性特性，导致温度控制效果不佳，表现为超调量大、调节时间长。为解决这些问题，论文提出了一个创新的设计方案，即采用基于神经网络的PID自适应控制器。神经网络的引入使得控制器能够学习和适应系统的动态变化，提高控制的精度。 同时，论文还引入了模糊Smith预估补偿控制策略，该策略能有效地消除纯滞后系统的超调，增强系统的稳定性。模糊逻辑在这里用于处理不确定性，Smith预估则用于提前预测系统的未来状态，两者结合可以更精确地调整控制输出，以减少温度波动。 通过与传统PID控制器和模糊PID控制器的比较，该自适应温度控制系统在超调量和调节时间上表现出了显著的优势，这意味着它能在更短的时间内达到设定温度，并且控制过程更加平稳。这种改进不仅提高了控制性能，还增强了系统的鲁棒性，使其能够应对各种扰动和参数变化。 这项工作为嵌入式温度控制系统的优化提供了一个新的思路，其技术组合具有广泛的应用前景，特别是在电阻炉和其他需要精确温度控制的工业领域。通过这样的设计，可以预期未来的温度控制系统将更加高效、稳定，有助于提升产品质量和生产效率。