【摘 要】
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在工业控制中，控制算法的好坏影响着控制性能，因此需要一个能快速进行算法研究与验证的平台来检验控制算法，观察其控制效果。该平台既能实现算法的在线设计，又能进行实时仿真验证
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在工业控制中，控制算法的好坏影响着控制性能，因此需要一个能快速进行算法研究与验证的平台来检验控制算法，观察其控制效果。该平台既能实现算法的在线设计，又能进行实时仿真验证。本文便构建了基于dSPACE实时系统的FESTO控制平台，通过该平台可以实现算法的研究与验证。
论文以dSPACE实时系统、MATLAB/Simulink为基础条件，对FESTO液位过程控制系统实验装置硬件进行了改造，改变了FESTO过程控制系统单一的控制方式，扩展了原FESTO过程控制装置的功能，从而完成了FESTO控制平台的构建。与此同时，论文针对液位过程系统的大滞后、非线性及时变性等特点，研究了其控制策略。在详细阐述PID控制原理及基本参数整定方法的基础上，尤其对模糊控制、神经网络控制与PID控制的结合展开了相关的研究。着重对模糊自适应PID控制和基于BP神经网络PID控制进行了探讨，提出了基于改进BP神经网络的模糊控制算法，并对这三种算法进行了仿真分析，仿真曲线表明了这三种算法的控制效果均明显优于常规PID控制。
论文最后对FESTO控制系统平台的有效性进行了验证。通过设计实时仿真实验，验证了平台的可行性。将设计的控制算法引入到FESTO控制平台上，检验了算法的有效性。因此FESTO控制平台为研究者提供了一个良好的算法研究与验证平台。
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