本发明专利技术提供一种基于神经网络算法的PID多通道温控系统。所述基于神经网络算法的PID多通道温控系统包括PT1000测温电阻、温度变送器、数据采集卡、电脑、压控电流源、加热结构，所述数据采集卡与所述电脑、所述压控电流源和所述温度变送器相连接，所述加热结构与所述压控电流源相连接，所述PT1000测温电阻与所述加热结构相连接；所述PT1000热敏电阻，用于测量加热结构的温度，并给出一个与温度一一对应的电阻值；所述温度变送器，用于检测测温电阻的电阻值，将温度引起的电阻变化转化为电压信号。本发明专利技术提供的基于神经网络算法的PID多通道温控系统具有能够提升核磁共振陀螺温度的可控性、稳定性及其动态性能的优点。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及核磁共振陀螺温度控制，尤其涉及一种基于神经网络算法的pid多通道温控系统。
技术介绍
1、核磁共振陀螺作为新型量子惯性传感器件的一种，具有精度高、体积小、功耗低等优势，能够支撑无人机、无人车、机器人等未来智能化、小型化运载设备的发展。研究发现，陀螺内部温度变化是制约目前核磁共振陀螺发展的主要因素。传统的pid反馈控温方法很难兼顾控制系统的稳定性与动态性能，通常存在“快速性”与“超调”之间的矛盾。此外，温度分布对陀螺信号也有显著影响，要实现对温度分布的控制就需要采用多路温控的方法，但是基于传统pid反馈的各路温控之间通常存在显著的相互干扰，很难达到理想效果。
2、神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征进行分布式并行信息处理的数学模型算法，由大量的节点相互关联而成。神经网络具有很强的信息综合能力, 能很好地协调处理多种输入信息，从而有望解决传统多路控温方法中彼此间的相互干扰问题，实现更加稳定有效的温度分布控制。
3、因此，有必要提供一种新的基于神经网络算法的pid多通道温控系统解决上述技术问题。
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【技术保护点】
1.一种基于神经网络算法的PID多通道温控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的PID多通道温控系统，其特征在于，所述PT1000热敏电阻、所述温度变送器、所述压控电流源和所述加热结构的数量均为至少两个。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的PID多通道温控系统，其特征在于，基于神经网络算法的PID多通道温控系统的控温方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络算法的PID多通道温控系统，其特征在于，所述S1中，收集多通道不同PID控制参数及升温曲线样本。
5.根据权利要求4所述的基于神经网络...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络算法的pid多通道温控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的pid多通道温控系统，其特征在于，所述pt1000热敏电阻、所述温度变送器、所述压控电流源和所述加热结构的数量均为至少两个。
3.根据权利要求1所述的基于神经网络算法的pid多通道温控系统，其特征在于，基于神经网络算法的pid多通道温控系统的控温方法包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于神经网络算法的pid多通道温控系统，其特征在于，所述s1中，收集多通道不同pid控制参数...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨明鑫，陈屿昂，郭好，樊帅亭，齐扬帆，张燚，江奇渊，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：
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