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锅炉汽包水位模糊PID控制的LabVIEW仿真ScientificResearchSystem Simulation Technology Application (Volume 13)Table 1. Rule list of fuzzy control of Kp据、结果显示。当运行程序时,只有前面板出现在计表1.K模糊控制规则表算机的屏幕上,作为虚拟仪器和用户的接口。与其他E仿真语言相比,除了能在 Labview软件中方便地使ECNB NM NS ZO PS PM PB用PID工具包进行模糊PID控制器设计外,在仿真过NB PBPB PMPM PS Z0 ZO程中还能实现对仿真参数的动态修改,只要按照要求NMPB PM PSPS ZO NS在前面板上写入相应的控制参数,便可以进行参数动Ns PPs ZO态修改,相应的更新结果可由前面板以多种方式显小ZO PM PM PS ZO NS NM N出来并可以数据文件形式保存。使仿真过程变得更加PSPSPS ZO NSNS NMNM灵活、便捷。本文所用的前面板如图4所示。PM PS ZO NS NM NⅥNMNBPB ZO ZO NMNM NM NBNB4基于LabⅤIEW的模糊PID控制系统设计美国NI( National Instruments)公司的LabⅤILW口回6,A·逦是基于数据流的图形化编程语言G的开发环境,是仪器控制与数据采集的编程平台,能快速构建实现交互控制系统的图形用户界面,并且它与测量、自动化硬 Figure3. Flow chart of drum water level control system件紧密的结合,具冇完善的数据采集、信号分析和信图3.汽包水位控制系统仿真流程图息显示的解决方案。 LabVIEW中的PD工具包(PIDToolkit提供∫一个完整的模糊控制设计系统,包括:汽包水裨制实验·模糊逻辑控制器设计子程序( Fuzzy Logic Con-roller Design):提供一个友好的图形用户界面(GUI),可以直观地设计和修改模糊控制器的水过低圣汽流量Fe的艰属函数、规则库、推理规则和去模糊方法等等。●」售定设计的结果保存在一个以结尾的文件中,应用冷水入口当诞0程序就谴用此文件。主PTD模糊控制器子程序( Fuzzy Controller.ⅵ):作为程在■a2序的个功能模块(函数),用于在应用程序中实现模糊控制算法。调入控制器子程序( Load Fuzzy Controller.ⅵ)E四常数56将fs文件调入应用稈序功能模块,将指定文件的Figure 4.The front panel of drum level control systemPID参数加载到应用程序的模糊控制器中。图4.汽包水位控制系统前面板框图软件设计由两部分组成,即前面板和流程图。在前面板,用输入控件( Contro)来实现参数的输入,参为了说明该控制策略相对其他控制方法的优越数的显示和程序运行的结果由输出控件( ndicator来性生,同时作了锅炉汽包水位系统常规串级PD控制的完成。流程图是完成程序功能的图形化源代码,通过仿真研究,其外回路和内国路均采用PD控制器,其对控件设置合适的参数和连线建立控制系统。采用模PID控制器的算法为糊PID控制的带前馈的串级三冲量控制系统的流程图u(t)=k,,(e+T Gedt+ la dr)如图3所示。式中:ε为设定值与探制过程返回量之间的偏差,基于 LabView开发的程序面板具有良好的人机K为比例增益,T为积分时间常数,Ta为微分时间常互动的风格,使用简单。前面板提供了丰富的图形控数,u(为控制器输出量。根据图3,设置PID控制器件,可以模拟传统仪器工作方式,在前面板上放置所的参数为K=3、T=150以及a4。两种控制方式的控需要的控件和指示器,实现仪器控制以及较直观的数制效果如图5所示。978-1-935068-81-5c2011 SirEs40o1994-2012cHinaAcademicJournalElectronicpUblishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.netScientifieSystem Simulation Technology Application( Volume 13)° Researcl从图5(a)可以看出,在无扰动情况下,采用普通差,而普通PID则在扰动过大的时候则无法做到这PID进行控制超调量约有30%,而采用模糊PID控制点。在汽包水位的控制过程中,通过在不同时刻施加则将超调量控制在10%以内,并且模糊PD控制更能不同扰动,其阶跃响应图显示岀模糊PD控制都要优有效地减少上升时间与调节时间;在初始状态有扰动于普通的PID控制,对锅炉汽包所存在的“虚假水位的情况下如图5(b)和5(c),模糊PID均比普通PID控控制得更好,达到更令人满意的效果。因此,采用模制具有更小的超调量及更短的调节时间;在第一次稳糊Pυ控制策略比常规P控制策略具有较好的调节定后施加两种扰动时如图5(d所示,模糊PID相比普品质以及较强的鲁棒性和抗干扰能力,而且能在对象通PID不仅响应快,超调小,更有效地消除了稳态误模型失配的情况下表现出较强的适应能力。设定值直世D(a)无扰动(b)加入10%蒸汽扰动(c)加入20给水扰动(d第一次稳定后施加两种扰动Figure 5. Curve: Unit step response of different disturbance图5.不同扰动下的单位阶跃响应曲线5结束语Steam Generator[],Journal of System Simulation, 2004, 16(10)P450-453.提出了使用 Labview构建模糊控制器进行锅炉刘红军,韩璞,工东风,锅炉汽包水位系统 DMC-PID串级控制仿真研究[,系统仿真学报,204,16(10),P450-453汽包八位控制的仿真研究,通过比较两种控制方式,[41 XU Chun-mci, ZHANG Haol, YANG Ping, Nonlincar pid-Pcascade control for boiler drum level [J]. East China Electric可以看出对于锅炉汽包水位,采用模糊PID控制在上Power:2009,37(5),P838~84升时间、超调量、调节时间等控制性能都要优于普通凃春梅,张浩,杨平汽包水位串级二冲量非线性PID控制系统[,华东电力,2009,37(5):838~84PⅠD控制。基于 LabVIew语言采用流程图形式开发的51Chul-lIwan Jung, et al. A real-time self-tuning fuzzy controller应用程序,具有良好的人机交互界面,形象直观的控through scaling factor adjustment for the steam generator of NPl574:53-60制界面,更强的数据处理功能及简便实用的参数显示(6] SONG Zhi-gang; YU Qi-xiang; WANG Yi-ming;ctl, Devclop功能。比使用其他仿真语言(如Maab/ Simulink工具ment of fuzzy controller for parameters adaptation of PID con-troller based on L abvIEW[1, Machinery Design manufacture箱)更容易实现各个模块之间传递数据,仿真过程还2003(4):P11~12.能动态修改仿真参数并实时更新,可以更好地配置控宋智罡,郁其祥,王益明等,基于 LabVIew的PID参数自适应模糊控制器设计山J,机械设计与制造,2003(4:11~12制器参数以达到最优,大大缩短没计周期,提高开发[7] Jin Yihui, Process Control [m, Beijing: TSinghua universily效率,具有较大的工程实用价值。press. 1988金以慧,过程控制[M,北京:清华大学出版社,1998[8 ZHAO Baochun, LUO Zon-gan, LIu Xianghua, Design andReferences(参考文献simulation of fuzzy logic controller based on LabVIEW], Control Engineering of China, 2006, 13(S1 ): 49-52[1] CHEN Hong-wei, XU Zhen-yu, YANG Bo, et al, Analysis of the赵宝纯,骆宗安,刘相华,基于LabⅤIEW的模糊控’器设计Influential Factors to Boiler Drum Level [], Power System En与仿真[,控制工程,2006,13:4952neering,2007,23(02):32-33[9] JiN Zhiqiang, Biao Qiliang, A method of design of PID controller陈鸿伟,许振宇,杨博,等锅炉汽包水位影响因素分析[电based on I abvIEW[], Control Automation, 2005, 21(6): 1-2站系统工程,2007,23(02):32-33金志强,包启亮,一种基于LabⅤIEW的PID控制器设计的[2 ZHOU Jia, CAO Xiao-ling, LIU Yong-wen, Controlling Strategy方法[,微计算机信息,2005,21(6):1-2Analysis of Drum Level in Boiler [J]. Boiler Technology, 2005, [10] National Instrument, Lab VIEW simulation moduler user manual36(03):5~10.IM, Austin: National Instruments, 2004周佳,曹小玲,刘永文,锅炉汽包水位控制策略的现状分炘[11 LI Guo-yng, A New Fu∠ y PID Controller[ J Journal of Sys-「J,锅炒技术,2005,36(03),P5-10tem simulation,2003,15(10):1492-1496[3 IIU Hongjun, HAN Pul, WANG Dongfeng, Simulation Research李国勇,一和新型的模糊PID控制器[J,系统仿頁学报,of DMC-PID Cascade for Water Level System of a Drum boile2003,15(10),P1492-1496978-1-935068-81-502011 Scares.o1994-2012ChinaAcademicJournalelEctronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.ner

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贝塞尔光束的横向光强分布表现为一个中心光斑和一系列同心圆环。在物理上可以实现的贝塞尔光束，其无衍射传播范围是有限的。在贝塞尔光束的无衍射范围内，贝塞尔光束保持横向光强分布，即使在遇到不透明障碍物后也可以恢复到原来的横向光强分布。贝塞尔光束独特的光强分布和传播性质使其得到了广泛应用，例如光学成像，微细加工，光学互联和校直，粒子操控，微缩平板印刷，非线性光学等。

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完整版，带目录，机器学习必备经典；大部头要用力啃。Machine learning A Probabilistic PerspectiveMachine LearningA Probabilistic PerspectiveKevin P. MurphyThe mit PressCambridge, MassachusettsLondon, Englando 2012 Massachusetts Institute of TechnologyAll rights reserved. No part of this book may be reproduced in any form by any electronic or mechanicalmeans(including photocopying, recording, or information storage and retrieval)without permission inwriting from the publisherFor information about special quantity discounts, please email special_sales@mitpress. mit. eduThis book was set in the HEx programming language by the author. Printed and bound in the UnitedStates of AmLibrary of Congress Cataloging-in-Publication InformationMurphy, Kevin Png:a piobabilistctive/Kevin P. Murphyp. cm. -(Adaptive computation and machine learning series)Includes bibliographical references and indexisBn 978-0-262-01802-9 (hardcover: alk. paper1. Machine learning. 2. Probabilities. I. TitleQ325.5M872012006.31-dc232012004558109876This book is dedicated to alessandro, Michael and stefanoand to the memory of gerard Joseph murphyContentsPreactXXVII1 IntroductionMachine learning: what and why?1..1Types of machine learning1.2 Supervised learning1.2.1Classification 31.2.2 Regression 83 Unsupervised learning 91.3.11.3.2Discovering latent factors 111.3.3 Discovering graph structure 131.3.4 Matrix completion 141.4 Some basic concepts in machine learning 161.4.1Parametric vs non-parametric models 161.4.2 A simple non-parametric classifier: K-nearest neighbors 161.4.3 The curse of dimensionality 181.4.4 Parametric models for classification and regression 191.4.5Linear regression 191.4.6Logistic regression1.4.7 Overfitting 221.4.8Model selection1.4.9No free lunch theorem242 Probability2.1 Introduction 272.2 A brief review of probability theory 282. 2. 1 Discrete random variables 282. 2.2 Fundamental rules 282.2.3B292. 2. 4 Independence and conditional independence 302. 2. 5 Continuous random variable32CONTENTS2.2.6 Quantiles 332.2.7 Mean and variance 332.3 Some common discrete distributions 342.3.1The binomial and bernoulli distributions 342.3.2 The multinomial and multinoulli distributions 352. 3.3 The Poisson distribution 372.3.4 The empirical distribution 372.4 Some common continuous distributions 382.4.1 Gaussian (normal) distribution 382.4.2Dte pdf 392.4.3 The Laplace distribution 412.4.4 The gamma distribution 412.4.5 The beta distribution 422.4.6 Pareto distribution2.5 Joint probability distributions 442.5.1Covariance and correlation442.5.2 The multivariate gaussian2.5.3 Multivariate Student t distribution 462.5.4 Dirichlet distribution 472.6 Transformations of random variables 492. 6. 1 Linear transformations 492.6.2 General transformations 502.6.3 Central limit theorem 512.7 Monte Carlo approximation 522.7.1 Example: change of variables, the MC way 532.7.2 Example: estimating T by Monte Carlo integration2.7.3 Accuracy of Monte Carlo approximation 542.8 Information theory562.8.1Entropy2.8.2 KL dive572.8.3 Mutual information 593 Generative models for discrete data 653.1 Introducti653.2 Bayesian concept learning 653.2.1Likelihood673.2.2 Prior 673.2.3P683.2.4Postedictive distribution3.2.5 A more complex prior 723.3 The beta-binomial model 723.3.1 Likelihood 733.3.2Prior743.3.3 Poster3.3.4Posterior predictive distributionCONTENTS3.4 The Dirichlet-multinomial model 783. 4. 1 Likelihood 793.4.2 Prior 793.4.3 Posterior 793.4.4Posterior predictive813.5 Naive Bayes classifiers 823.5.1 Model fitting 833.5.2 Using the model for prediction 853.5.3 The log-sum-exp trick 803.5.4 Feature selection using mutual information 863.5.5 Classifying documents using bag of words 84 Gaussian models4.1 Introduction974.1.1Notation974. 1.2 Basics 974. 1.3 MlE for an mvn 994.1.4 Maximum entropy derivation of the gaussian 1014.2 Gaussian discriminant analysis 1014.2.1 Quadratic discriminant analysis(QDA) 1024.2.2 Linear discriminant analysis (LDA) 1034.2.3 Two-claSs LDA 1044.2.4 MLE for discriminant analysis 1064.2.5 Strategies for preventing overfitting 1064.2.6 Regularized LDA* 104.2.7 Diagonal LDA4.2.8 Nearest shrunken centroids classifier1094.3 Inference in jointly Gaussian distributions 1104.3.1Statement of the result 1114.3.2 Examples4.3.3 Information form 1154.3.4 Proof of the result 1164.4 Linear Gaussian systems 1194.4.1Statement of the result 1194.4.2 Examples 1204.4.3 Proof of the result1244.5 Digression: The Wishart distribution4.5. 1 Inverse Wishart distribution 1264.5.2 Visualizing the wishart distribution* 1274.6 Inferring the parameters of an MVn 1274.6.1 Posterior distribution of u 1284.6.2 Posterior distribution of e1284.6.3 Posterior distribution of u and 2* 1324.6.4 Sensor fusion with unknown precisions 138

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