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半自動(dòng)口罩控制系統(tǒng)

  • 模糊同步的自適應滑模控制

    基于模糊同步的自適應滑模控制在無線傳感器網絡中的安全通信

    標簽: 模糊 同步的 滑模控制

    上傳時間: 2019-07-24

    上傳用戶:sjjy0220

  • 自適應滑模控制

    具有執行器故障的馬爾可夫跳躍非線性系統的自適應滑模控制

    標簽: 滑模控制

    上傳時間: 2019-07-24

    上傳用戶:sjjy0220

  • *** **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

    標簽: PID 30H 增量式 控制算法

    上傳時間: 2017-01-16

    上傳用戶:cursor

  • 用BP神經網絡實現模糊控制規則為T=int[(e +ec)/2]的模糊神經網絡控制器。可以改變隱層節點數和學習速率。網絡訓練算法是變學習速率法。

    用BP神經網絡實現模糊控制規則為T=int[(e +ec)/2]的模糊神經網絡控制器。可以改變隱層節點數和學習速率。網絡訓練算法是變學習速率法。

    標簽: int 速率 ec BP神經網絡

    上傳時間: 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模型得以實現

    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模型得以實現

    標簽: PID T-S 模糊算法 控制

    上傳時間: 2017-03-17

    上傳用戶:love_stanford

  • 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。

    標簽: PID 30H 增量式 控制算法

    上傳時間: 2013-12-29

    上傳用戶:冇尾飛鉈

  • 長高44b0xi BIOS源碼 FS44B0II BIOS具有啟動、引導

    長高44b0xi BIOS源碼 FS44B0II BIOS具有啟動、引導,下載、燒寫,設置日期、時間,設置工作頻率等多種功能,並且支持各種參數的存儲和自動調用。 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,系統參數保存在0x1ff000以上區域中。所以在燒寫完BIOS,上電復位后先要執一定要執行backup命令把BIOS本身拷貝到NOR FLASH的高端1f0000去。

    標簽: BIOS 44 0xi 0II

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:ainimao

  • 基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應控制研究.rar

    本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力,實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射,具有很強的自學習自適應能力,十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中,BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一,得到了較為深入的研究,其結構簡單,需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強,采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略,建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整,控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明,該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后,將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明,該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度,且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統,并進行了相應的軟硬件設計,為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。

    標簽: BP神經網絡 永磁同步電機 自適應控制

    上傳時間: 2013-05-23

    上傳用戶:1101055045

  • 基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應控制研究.rar

    永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點,在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現象,且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統,要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中,位置傳感器的存在使得系統成本增加、結構復雜、可靠性降低,所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力,實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射,具有很強的自學習自適應能力,十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中,BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一,得到了較為深入的研究,其結構簡單,需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強,采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略,建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整,控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明,該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后,將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明,該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度,且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統,并進行了相應的軟硬件設計,為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。

    標簽: BP神經網絡 永磁同步電機 自適應控制

    上傳時間: 2013-07-03

    上傳用戶:kakuki123

  • 基于模糊參數自整定PID控制的交流伺服系統研究.rar

    交流伺服技術是研制開發各種先進的機電一體化設備,如工業機器人、數控機床、加工中心等的關鍵性技術,但是要提高交流伺服系統的控制性能關鍵在于伺服控制器對電機動態和靜態響應的控制,要獲得良好的電機動、靜態性能關鍵在于伺服控制器的控制算法。為此,本文開展了主要針對電機控制算法中的PID控制器參數整定算法研究。研究工作是基于黑龍江省科技攻關項目為支撐。 本論文在查閱大量文獻資料的基礎上,掌握了系統構成和基本控制原理,并分析了國內交流伺服存在的問題,設計了基于TI公司電機數字化控制芯片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設計了控制器的功率單元;以及電源單元和相關電路的保護單元。 基于電機矢量控制原理,構建了永磁同步電機的矢量控制模型,在原有研究的基本PID控制基礎上,根據模糊控制的基本原理,研究了應用于電機控制的模糊參數自整定PID控制器設計原理,構建模糊參數自整定PID控制器的數學模型,并進行該系統的仿真研究和實際應用程序設計。 本文的重點是闡述模糊參數自整定PID控制器的設計原理和方法,利用基于模糊參數自整定PID控制器的交流伺服系統仿真模型,應用Matlab/Simulink仿真軟件平臺驗證模型和算法的正確性,并與常規PID控制性能進行對比分析。在實際硬件平臺驗證了本文提出算法的可行性和正確性。 通過仿真和實際結果對比得出結論,模糊參數自整定PID控制器可以提高交流伺服系統的動態和靜態性能。

    標簽: PID 模糊 參數

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:lht618

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