以AT89S51型单片机为硬件核心，以LabVIEW8.2和PID工具包为软件开发平台，设计了一个实时温度控制系统。该系统通过单片机实时采集现场温度，并由开发的软件平台分析和处理采集信号，使当前温度值逼近设定值，实现温度的实时控制。同时将采集的数据存盘，以备系统运行时随时查阅和分析。测试结果表明，该系统界面友好，测量精度高，安全可靠，易于操作，而且可扩展性强。

针对电压和负载扰动导致传统PID控制双闭环直流调速系统性能下降的问题，提出一种模糊PID控制方法。控制方法根据调速系统的转速偏差e和偏差变化率ec，经过模糊逻辑推理，动态自适应调整PID控制器的三个参数，能够有效提高系统抗扰动能力。为了对两种控制方法的性能进行比较分析，文中对系统在理想空载状态、负载扰动和电压波动三种情况下进行仿真实验。结果表明两种控制方法在理想空载状态下的稳态性能基本相同。在负载扰动和电压波动的情况下，本方法能使系统更快恢复到平衡状态，且具有更小的转速降。因此，本控制方法能够保证系统具有

针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。

分别使用比例控制、比例微分控制和比例积分微分控制三种方法控制一个小球移动到达某一目标位置，通过调节其pid参数比较其不同效果。

将遗传算法和混沌优化方法智能集成,利用混沌序列的“遍历性、随机性、规律性”的特点生成初始种群,在遗传操 作中加入混沌细搜索,大大提高了局部搜索能力,能有效防止遗传算法陷入局部最优和发生早熟现象,仿真表明,混沌遗传 算法优化结果相当理想,效果令人满意,优于常规的遗传算法