電加熱爐是典型工業(yè)過程控制對象，其溫度控制具有升溫單向性，大慣性，純滯后，時變性等特點，很難用數(shù)學方法建立精確的模型和確定參數(shù)。而PID控制因其成熟，容易實現(xiàn)，并具有可消除穩(wěn)態(tài)誤差的優(yōu)點，在大多數(shù)情況下可以滿足系統(tǒng)性能要求，但其性能取決于參數(shù)的整定情況。且快速性和超調(diào)量之間存在矛盾，使其不一定滿足快速升溫、超調(diào)小的技術(shù)要求。模糊控制在快速性和保持較小的超調(diào)量方面有著自身的優(yōu)勢，但其理論并不完善，算法復雜，控制過程會存在穩(wěn)態(tài)誤差。 將模糊控制算法引入傳統(tǒng)的加熱爐控制系統(tǒng)構(gòu)成智能模糊控制系統(tǒng)，利用模糊控制規(guī)則自適應(yīng)在線修改PID參數(shù)，構(gòu)成模糊自整定：PID控制系統(tǒng)，借此提高其控制效果。 基于PID控制算法，以ADuC845單片機為主體，構(gòu)成一個能處理較復雜數(shù)據(jù)和控制功能的智能控制器，使其既可作為獨立的單片機控制系統(tǒng)，又可與微機配合構(gòu)成兩級控制系統(tǒng)。該控制器控制精度高，具有較高的靈活性和可靠性。 2 溫度控制系統(tǒng)硬件設(shè)計 該系統(tǒng)設(shè)計的硬件設(shè)計主要由單片機主控、前向通道、后向通道、人機接口和接口擴展等模塊組成，如圖l所示。由圖1可見，以內(nèi)含C52兼容單片機的ADuC845為控制核心．配有640 KB的非易失RAM數(shù)據(jù)存儲器、外擴鍵盤輸人、320x240點陣的圖形液晶顯示器進行漢字、圖形、曲線和數(shù)據(jù)顯示，超溫報警裝置等外圍電路；預(yù)留微型打印機接口，可以現(xiàn)場打印輸出結(jié)果；預(yù)留RS232接口，能和PC機聯(lián)機，將現(xiàn)場檢測的數(shù)據(jù)傳輸至PC機來進一步處理、顯示、打印和存檔。
上傳時間： 2013-10-11
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單片機系統(tǒng)中的率表算法:近年來，國內(nèi)許多單位用MOTOROLA 68HC05C8A,68HC05C9A,68HC05L5,68HC05L16等單片機開發(fā)復費率表電表。電力部門也在為開發(fā)中的復費率電表制定一些規(guī)范。復費率電表中有一項功能要求，能給出所謂最大需置。
標簽： 單片機系統(tǒng) 算法
上傳時間： 2013-11-06
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Smith控制算法仿真與控制:了解計算機控制過程，及用不同種高級語言編寫實驗程序的方法與特點。了解Smith算法和程序設(shè)計。掌握階躍信號、自定義信號下，Smith算法的參數(shù)整定及被控對象的仿真與控制。了解組態(tài)軟件在工業(yè)自動化方面的應(yīng)用和基本使用方法。 單回路溫度控制箱A/D、DA轉(zhuǎn)換板溫度檢測元件XMZ數(shù)字顯示儀萬用表 1 Smith控制算法的參數(shù)整定仿真，繪制仿真曲線。2 Smith控制算法實時控制的參數(shù)整定，繪制實時控制曲線。
上傳時間： 2013-11-25
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單片機模糊模糊控制是目前在控制領(lǐng)域所采用的三種智能控制方法中最具實際意義的方法。模糊控制的采用解決了大量過去人們無法解決的問題，并且在工業(yè)控制、家用電器和各個領(lǐng)域已取得了令人觸目的成效。本書是一本系統(tǒng)地介紹模糊控制的理論、技術(shù)、方法和應(yīng)用的著作；內(nèi)容包括模糊控制基礎(chǔ)、模糊控制器、模糊控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、模糊控制系統(tǒng)的開發(fā)軟件，用單片微型機實現(xiàn)模糊控制的技術(shù)和方法，模糊控制在家用電器和工業(yè)上應(yīng)用的實際例子；反映了模糊控制目前的水平。 單片機模糊模糊控制目錄 ： 第一章 模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成電路的發(fā)展 1.1 模糊邏輯及其集成電路的發(fā)展1.1.1 模糊邏輯的誕生和發(fā)展1.1.2 模糊集成電路的發(fā)展進程1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其集成電路的發(fā)展1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形成歷史1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成電路的發(fā)展1.3 模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合1.3.1 模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的意義1.3.2 模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的前景第二章 模糊邏輯及其理論基礎(chǔ) 2.1 模糊集合與隸屬函數(shù)2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隸屬函數(shù)2.1.3 分解定理與擴張定理2.1.4 模糊數(shù)2.2 模糊關(guān)系、模糊矩陣與模糊變換2.2.1 模糊關(guān)系2.2.2 模糊矩陣2.2.3 模糊變換2.3模糊邏輯和函數(shù)2.3.1模糊命題2.3.2模糊邏輯2.3.3模糊邏輯函數(shù)2.4模糊語言2.4.1 語言及語言的模糊性2.4.2 模糊語言2.4.3 語法規(guī)則和算子2.4.4 模糊條件語句2.5 模糊推理2.5.1 模糊推理的CRI法2.5.2 模糊推理的TVR法2.5.3 模糊推理的直接法2.5.4 模糊推理的精確值法2.5.5 模糊推理的強度轉(zhuǎn)移法第三章 模糊控制基礎(chǔ) 3.1 模糊控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)3.2 精確量的模糊化3.2.1 語言變量的分檔3.2.2 語言變量值的表示方法3.2.3 精確量轉(zhuǎn)換成模糊量3.3 模糊量的精確化3.3.1 最大隸屬度法3.3.2 中位數(shù)法3.3.3 重心法3.4 模糊控制規(guī)則及控制算法3.4.1 模糊控制規(guī)則的格式3.4.2 模糊控制規(guī)則的生成3.4.3 模糊控制規(guī)則的優(yōu)化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法3.5.1 神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布存儲和容錯性3.5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法3.5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)的模糊控制3.5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造隸屬函數(shù)3.5.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存儲控制規(guī)則3.5.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器結(jié)構(gòu)4.2 模糊控制器設(shè)計4.2.1 常規(guī)模糊控制器設(shè)計4.2.2 變結(jié)構(gòu)模糊控制器設(shè)計4.2.3 自組織模糊控制器設(shè)計4.2.4 自適應(yīng)模糊控制器設(shè)計4.3 模糊控制器的數(shù)學模型4.3.1 常規(guī)模糊控制器的數(shù)學模型4.3.2 模糊控制器數(shù)學模型的建立第五章 模糊控制系統(tǒng) 5.1 模糊系統(tǒng)的辨識和建模5.1.1 模糊系統(tǒng)辨識的數(shù)學基礎(chǔ)5.1.2 基于模糊關(guān)系方程的模糊模型辨識5.1.3 基于語言控制規(guī)則的模糊模型辨識5.2 模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計5.2.1 模糊控制系統(tǒng)的一般設(shè)計過程5.2.2 模糊控制系統(tǒng)的典型設(shè)計5.3 模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性5.3.1 穩(wěn)定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 語言規(guī)則描述的模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性5.3.3 關(guān)系方程描述的模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性第六章 數(shù)字單片機與模糊控制6.1 數(shù)字單片機MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9單片機性能概論6.1.2 MC68HC705P9單片機基本結(jié)構(gòu)6.1.3 MC68HC705P9指令系統(tǒng)6.2 數(shù)字單片機模糊控制方式6.2.1 數(shù)字單片機與模糊控制關(guān)系6.2.2 數(shù)字單片機模糊控制方式第七章 模糊單片機與模糊控制7.1 模糊單片機NLX2307.1.1 模糊單片機NLX230性能概況7.1.2 NLX230的結(jié)構(gòu)及引腳7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的內(nèi)部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技術(shù)7.2 NLX230開發(fā)系統(tǒng)7.3 NLX230應(yīng)用例子第八章 模糊控制的開發(fā)軟件8.1 模糊推理機原理8.2 模糊推理機的算法8.3 模糊推理機結(jié)構(gòu)和清單8.4 模糊邏輯知識基發(fā)生器8.5 模糊推理開發(fā)環(huán)境8.5.1 FIDE的工作條件8.5.2 FIDE的結(jié)構(gòu)8.5.3 FIDE的工作過程第九章 模糊控制在家用電器中的應(yīng)用9.1 模糊控制的電冰箱9.1.1 電冰箱模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)9.1.2 模糊控制規(guī)則和模糊量9.1.3 控制系統(tǒng)的電路結(jié)構(gòu)9.1.4 控制規(guī)則的自調(diào)整9.2 模糊控制的電飯鍋9.2.1 煮飯的工藝過程曲線9.2.2 模糊控制的邏輯結(jié)構(gòu)9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制軟件框圖9.3 模糊控制的微波爐9.3.1 控制電路的結(jié)構(gòu)框圖9.3.2 微波爐的模糊量與推理9.3.3 微波爐控制電路結(jié)構(gòu)原理9.3.4 控制軟件原理及框圖9.4 模糊控制的洗衣機9.4.1 模糊洗衣機控制系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)9.4.2 模糊洗衣機的模糊推理9.4.3 洗衣機物理量檢測方法9.4.4 布質(zhì)和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的應(yīng)用10.1 模糊參數(shù)自適應(yīng)PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊參數(shù)自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)10.1.3 模糊控制規(guī)則的產(chǎn)生10.1.4 模糊推理機理及運行結(jié)果10.2 恒溫爐模糊控制10.2.1 恒溫爐模糊控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)10.2.2 模糊控制器及控制規(guī)則的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感應(yīng)電機模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊電阻觀測器10.3.4 模糊控制器及運行
上傳時間： 2014-12-28
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采用基于TI公司高性能Davinci系列TMS320DM6437處理器的SEED-DEC6437 EVM板作為主要硬件平臺，在DSP開發(fā)環(huán)境CCS3.3中采用C語言和匯編語言混合編程實現(xiàn)運動估計算法的DSP移植，并加入人機接口，使用DSP/BIOS調(diào)度多個任務(wù)，從而實現(xiàn)了從軟件平臺到硬件平臺的移植，成功搭建了一個基于運動估計算法的DSP應(yīng)用系統(tǒng)。研究結(jié)果表明，使用DSP平臺可以使得運動估計算法的實時性更好。
上傳時間： 2014-11-18
上傳用戶：萍水相逢
針對傳統(tǒng)的Max-Log-Map譯碼算法時效性差、存儲空間開銷大的特點，本文對傳統(tǒng)的Max-Log-Map譯碼算法進行了改進。改進的算法對前、后向度量使用了蝶形結(jié)構(gòu)圖，便于DSP實現(xiàn)；將原始幀均分為多個子塊，設(shè)計子塊間的并行運算以減小系統(tǒng)延遲；子塊內(nèi)采取進一步地優(yōu)化措施，以減小數(shù)據(jù)存儲量并提高譯碼速率。在DSP C6416平臺上的仿真結(jié)果表明了算法的可實現(xiàn)性與可靠性。
標簽： Max-Log-Map DSP 譯碼算法
上傳時間： 2013-11-08
上傳用戶：a296386173
文中基于帶通信號的低通等效原理,采用數(shù)字希爾伯特濾波器實現(xiàn)了數(shù)字包絡(luò)檢波器,并在CCS中實現(xiàn)了軟件調(diào)試。其中,通過使用LinkforCCS和DSP的函數(shù)庫DSPLIB縮短了程序的開發(fā)時間,提高了算法的實現(xiàn)效率。
標簽： DSP 數(shù)字 調(diào)幅解調(diào)器 算法
上傳時間： 2013-10-09
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摘要：簡要介紹了CCS軟件的主要功能，利用CCS軟件，設(shè)計數(shù)字信號處理實驗課程，實現(xiàn)了FFT算法的譜分析和FIR濾波器。
上傳時間： 2013-10-22
上傳用戶：huanglang
DSP算法大全C語言版本
上傳時間： 2013-10-27
上傳用戶：zhyiroy
在數(shù)字濾波器中，F(xiàn)IR濾波器是一種結(jié)構(gòu)簡單且總是穩(wěn)定的濾波器，同時也只有FIR濾波器擁有線性相位的特性。傳統(tǒng)的直接型濾波器運算速度過慢，而改進型的DA結(jié)構(gòu)的濾波器需要過高的芯片面積消耗大量的邏輯資源很難達到運算速度以及邏輯資源節(jié)約的整體優(yōu)化。本文提出了一種基于RAG算法的FIR濾波器，與傳統(tǒng)的基于DA算法的濾波器結(jié)構(gòu)的濾波器相比，RAG算法簡化了FIR濾波器乘法模塊的結(jié)構(gòu)，減少了邏輯資源的消耗和硬件實現(xiàn)面積，提高了計算速度。本文設(shè)計的16階FIR濾波器用VerilogHDL進行描述，并綜合到Altera公司的CycloneⅡ系列FPGA中。仿真實驗表明基于RAG算法的FIR濾波器達到了邏輯資源的節(jié)約和運算速度的提高的整體優(yōu)化效果。
上傳時間： 2014-12-28
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