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模糊同步的自適應(yīng)滑?？刂?/a>

標(biāo)簽： 模糊 同步的 滑?？刂?/a>

自適應(yīng)滑?？刂?/a>

標(biāo)簽： 上傳時(shí)間： 2019-07-24

*** **增量式PID控制算法程序*********** T、TD、TI、KP依次從30H

*** **增量式PID控制算法程序*********** T、TD、TI、KP依次從30H，33H，36H，39H開始。 A，B，C的值依次存在BLOCK1，BLOCK2，BLOCK3的地址里 這里R(k)給的是定值

標(biāo)簽： PID 30H 增量式 控制算法

上傳時(shí)間： 2017-01-16

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用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模糊控制規(guī)則為T=int[(e +ec)/2]的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。可以改變隱層節(jié)點(diǎn)數(shù)和學(xué)習(xí)速率。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法是變學(xué)習(xí)速率法。

用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模糊控制規(guī)則為T=int[(e +ec)/2]的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器?？梢愿淖冸[層節(jié)點(diǎn)數(shù)和學(xué)習(xí)速率。網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法是變學(xué)習(xí)速率法。

標(biāo)簽： int 速率 ec BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時(shí)間： 2013-12-22

上傳用戶：wanqunsheng

使用模糊算法的PID控制一階倒立擺,通過使用模糊控制中的T-S模型得以實(shí)現(xiàn)

使用模糊算法的PID控制一階倒立擺,通過使用模糊控制中的T-S模型得以實(shí)現(xiàn)

標(biāo)簽： PID T-S 模糊算法 控制

上傳時(shí)間： 2017-03-17

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增量式PID控制算法程序T、TD、TI、KP依次從30H

增量式PID控制算法程序T、TD、TI、KP依次從30H，33H，36H，39H開始。

標(biāo)簽： PID 30H 增量式 控制算法

上傳時(shí)間： 2013-12-29

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長高44b0xi BIOS源碼 FS44B0II BIOS具有啟動(dòng)、引導(dǎo)

長高44b0xi BIOS源碼 FS44B0II BIOS具有啟動(dòng)、引導(dǎo)，下載、燒寫，設(shè)置日期、時(shí)間，設(shè)置工作頻率等多種功能，並且支持各種參數(shù)的存儲(chǔ)和自動(dòng)調(diào)用。 可以用flashpgm等軟件將BIOS燒寫到Flash中去，BIOS的自身駐留地址位于NOR FLASH的0x1f0000處，系統(tǒng)參數(shù)保存在0x1ff000以上區(qū)域中。所以在燒寫完BIOS，上電復(fù)位后先要執(zhí)一定要執(zhí)行backup命令把BIOS本身拷貝到NOR FLASH的高端1f0000去。

標(biāo)簽： BIOS 44 0xi 0II

上傳時(shí)間： 2013-12-25

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)控制研究.rar

本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力，十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)在線動(dòng)態(tài)辨識(shí)系統(tǒng)輸出并對(duì)控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時(shí)性較強(qiáng)、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機(jī)無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置角在線估計(jì)。結(jié)果表明，該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度，且估計(jì)的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的各種控制策略奠定了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本，為研究永磁同步電機(jī)的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計(jì)創(chuàng)造了條件。

標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機(jī) 自適應(yīng)控制

上傳時(shí)間： 2013-05-23

上傳用戶：1101055045

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)控制研究.rar

永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強(qiáng)、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn)，在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場(chǎng)合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機(jī)的磁場(chǎng)具有獨(dú)特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象，且其控制系統(tǒng)是一個(gè)強(qiáng)非線性、時(shí)變和多變量系統(tǒng)，要實(shí)現(xiàn)高精度調(diào)速就需對(duì)其控制策略進(jìn)行深入研究。 永磁同步電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)中，位置傳感器的存在使得系統(tǒng)成本增加、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、可靠性降低，所以永磁同步電機(jī)的無位置傳感器控制成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力，十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)在線動(dòng)態(tài)辨識(shí)系統(tǒng)輸出并對(duì)控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時(shí)性較強(qiáng)、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機(jī)無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置角在線估計(jì)。結(jié)果表明，該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度，且估計(jì)的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的各種控制策略奠定了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本，為研究永磁同步電機(jī)的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計(jì)創(chuàng)造了條件。

標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機(jī) 自適應(yīng)控制

上傳時(shí)間： 2013-07-03

上傳用戶：kakuki123

基于模糊參數(shù)自整定PID控制的交流伺服系統(tǒng)研究.rar

交流伺服技術(shù)是研制開發(fā)各種先進(jìn)的機(jī)電一體化設(shè)備，如工業(yè)機(jī)器人、數(shù)控機(jī)床、加工中心等的關(guān)鍵性技術(shù)，但是要提高交流伺服系統(tǒng)的控制性能關(guān)鍵在于伺服控制器對(duì)電機(jī)動(dòng)態(tài)和靜態(tài)響應(yīng)的控制，要獲得良好的電機(jī)動(dòng)、靜態(tài)性能關(guān)鍵在于伺服控制器的控制算法。為此，本文開展了主要針對(duì)電機(jī)控制算法中的PID控制器參數(shù)整定算法研究。研究工作是基于黑龍江省科技攻關(guān)項(xiàng)目為支撐。 本論文在查閱大量文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，掌握了系統(tǒng)構(gòu)成和基本控制原理，并分析了國內(nèi)交流伺服存在的問題，設(shè)計(jì)了基于TI公司電機(jī)數(shù)字化控制芯片TMS320F2812的交流伺服控制器的控制單元；基于三菱公司智能化功率器件IPM設(shè)計(jì)了控制器的功率單元；以及電源單元和相關(guān)電路的保護(hù)單元。 基于電機(jī)矢量控制原理，構(gòu)建了永磁同步電機(jī)的矢量控制模型，在原有研究的基本PID控制基礎(chǔ)上，根據(jù)模糊控制的基本原理，研究了應(yīng)用于電機(jī)控制的模糊參數(shù)自整定PID控制器設(shè)計(jì)原理，構(gòu)建模糊參數(shù)自整定PID控制器的數(shù)學(xué)模型，并進(jìn)行該系統(tǒng)的仿真研究和實(shí)際應(yīng)用程序設(shè)計(jì)。 本文的重點(diǎn)是闡述模糊參數(shù)自整定PID控制器的設(shè)計(jì)原理和方法，利用基于模糊參數(shù)自整定PID控制器的交流伺服系統(tǒng)仿真模型，應(yīng)用Matlab/Simulink仿真軟件平臺(tái)驗(yàn)證模型和算法的正確性，并與常規(guī)PID控制性能進(jìn)行對(duì)比分析。在實(shí)際硬件平臺(tái)驗(yàn)證了本文提出算法的可行性和正確性。 通過仿真和實(shí)際結(jié)果對(duì)比得出結(jié)論，模糊參數(shù)自整定PID控制器可以提高交流伺服系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)性能。

標(biāo)簽： PID 模糊 參數(shù)

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶：lht618