隨著煤礦高產高效技術的推廣和應用，井下長距離、大運量、大功率下運帶式輸送機的應用越來越普遍。其中，解決好傾角較大（大于6°）的下運帶式輸送機的運行制動和安全制動問題對保障全礦安全、高效生產具有重要意義。 本文在對國內外現有下運帶式輸送機制動系統的現狀分析基礎上，針對煤礦生產的特殊性，提出了基于ARM的嵌入式計算機控制液壓調速軟制動系統方案，所用元件可靠性和防爆性好，系統簡單，動態制動性能好；結合成熟的工業PID控制經驗和智能控制理論，并依據制動控制方案，設計了一種模糊自適應PID控制器用于控制電液比例調速閥的開口大小，其PID參數Kp、Ki和Kd可根據系統狀態進行在線調整，結構簡單、魯棒性強，在系統結構參數發生改變時也可獲得較好的控制效果；在基于S3C44BOX的最小ARM系統基礎上，設計了系統控制信號的輸入、輸出方式及其電路；分析了實時操作系統μC/OS-ⅡBootLoader的設計及其在S3C44BOX上的移植過程；制動系統應用軟件采用多任務機制，狀態檢測與控制任務并行運行，數據采集采用定時中斷的方式；系統可擴展性、可移植性好，控制算法容易實現多樣性且開發簡單、維護方便。 該液壓調速軟制動系統可用于大型下運帶式輸送機的正常工作制動、緊急停車和斷電防止飛車事故發生的安全制動，對輸送機的輔助啟動也起重要作用。制動力矩依據輸送機載荷大小和輸送機制動減速時速度的變化進行自動調整，制動曲線可調，輸送機減速時不產生較大沖擊、安全平穩，并按照規定的減速度大小減速停車。
上傳時間： 2013-07-09
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課題分析了目前國內外減搖鰭控制技術的發展與現狀，重點講述了基于ARM處理器的減搖鰭控制器的功能設計與實現方案。 減搖鰭是一種由微機控制的自動化程度很高的船舶減搖裝置。減搖鰭控制系統根據人為輸入的信號和來自鰭本身的反饋信號，及時輸出不同的控制指令，控制鰭轉動到期望的角度，達到減小船舶橫搖的目的。但目前大多數的減搖鰭控制器使用單片機作為主處理器或者以工控機為基礎開發而來的，前者集成度不高，穩定性也不好，而后者成本較高。因此，課題設計了一款新型的基于ARM嵌入式處理器的嵌入式減搖鰭控制器，解決了上述問題。 該系統主要由硬件平臺和軟件平臺兩部分組成。硬件平臺主要包括基于飛利浦公司的LPC2290的控制器核心電路和輔助實現控制的驅動電路；軟件平臺主要是基于ARM的軟件，包括啟動代碼和應用程序；為實現系統的可靠運行，同時也采取了一些保證系統可靠性的措施。 目前，減搖鰭系統大多采用基于力矩對抗原理的PID控制器。由于船舶橫搖運動的非線性、復雜性、時變性以及海況的不確定性，經典PID控制很難獲得令人滿意的控制效果。因此，如何實現PID參數的自整定就顯得猶為重要。模糊控制事先不需要獲知對象的精確數學模型，而是基于人類的思維以及經驗，用語言規則描述控制過程，并根據規則去調整控制算法或控制參數。本論文將模糊控制與PID控制相結合，實現了無須精確的對象模型，只須將操作人員和專家長期實踐積累的經驗知識用控制規則模型化，然后用模糊推理在線辨識對象特征參數，實時改變控制策略，便可對PID參數實現最佳調整。 研究結果表明：采用該控制手段能較好的滿足設計要求，開發的嵌入式減搖鰭控制系統具有設計合理、集成度高、性價比高、性能優越、抗干擾能力強、穩定性好、實時性高等優點。同時能夠適應減搖鰭控制系統智能化的發展趨勢，所以該減搖鰭控制器具有很好的使用價值及意義。
上傳時間： 2013-06-06
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現代噴氣織機以其高速、高性能等優勢，占據了無梭織機的大部分市場，并成為最有發展前景的一種織機。送經、卷取機構是織機控制系統的重要組成部分，其對經紗張力的控制精度已成為評定織機質量的重要技術指標。因此，提高和改善噴氣織機的電子送經和卷取控制系統的性能非常必要，而且，開發具有高速、高精度的獨立電子送經和卷取控制模塊具有廣闊的應用前景。 本課題研究開發了一款獨立的電子送經和卷取控制模塊，通過人機界面或CAN通訊對該控制系統所需參數進行設置，使其可以根據參數設置應用于不同型號的噴氣織機。通過對系統的控制分析，本課題主要從硬件電路設計、軟件控制及張力控制算法三個方面進行研究。 首先，通過對噴氣織機的性能要求及控制器結構與性能的綜合考慮，系統采用以高速ARM7TDMI為內核的低功耗微處理器LPC2294作為系統控制器，該控制器不僅速度快、性能穩定，而且其豐富的外圍模塊大大簡化了硬件電路的設計。硬件電路設計采用模塊化設計方法，主要功能模塊包括嵌入式最小系統模塊、主軸編碼器采集模塊、張力采集模塊、電機控制模塊、通訊模塊、人機界面模塊、輸入輸出信號模塊等。根據系統需要，對各個模塊的控制器件進行選取，并設計出各個模塊的接口電路。最后，為了提高系統的穩定性和可靠性，在硬件電路設計中采取了隔離、去耦等硬件抗干擾措施。 在軟件設計方面，系統采用嵌入式實時操作系統μC/OS-II，便于系統升級和維護。在系統硬件平臺的基礎上，根據設計要求對操作系統內核進行剪裁和移植，并對系統時鐘節拍進行修改。結合硬件電路及系統控制要求，對系統啟動代碼進行修改；并根據系統對各個功能模塊控制的時效性要求，對系統任務進行合理規劃。為了說明系統采用該RTOS的可行性，對實時性要求最高的張力采集任務進行了實時性分析。對CAN通訊協議進行制定和編程實現，并對I2C、CAN和LCD驅動程序進行開發，另外，對每個任務的功能及控制流程和任務間及任務與中斷間的信息通訊進行了說明。系統在軟件方面也采用了一定的抗干擾技術，對硬件抗干擾進行補充。 最后，針對經紗張力的非線性和滯后性等復雜特性，對張力調節采用模糊參數自整定PID控制算法，設計出張力模糊參數自整定PID控制器。并在Matlab及Simulink工具下，對PID控制器下的張力算法及模糊參數自整定PID控制器下的張力算法進行仿真研究。而且對張力模糊PID控制算法在LPC2294中的實現進行了說明。關鍵詞：ARM； μC/OS-II；噴氣織機；送經卷?。荒：齈ID
上傳時間： 2013-06-11
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隨著微電子技術和電力電子技術的飛速發展，運動控制系統正朝著通用化、智能化、微型化的方向發展。目前，以數字信號處理器（DSP）和現場可編程門陣列（FPGA）為核心的運動控制卡已成為運動控制器的發展主流。它可方便地以插卡形式嵌入PC機，將PC機強大的信息處理能力和開放式特點與運動控制卡的運動控制能力相結合，具有信息處理能力強、開放程度高、運動控制方便、通用性好的特點。因此，本文通過對運動控制技術的深入研究，開發了一款以DSP和FPGA為主控單元、基于PCI總線的運動控制卡。 首先，設計了運動控制卡硬件電路，對控制卡的DSP和FPGA外圍電路、PCI總線接口電路、模擬量輸出電路、編碼器信號采集電路、通用I/O接口電路等實現方法進行了詳細討論。 為提高控制卡的硬件集成度和可靠性，通過對FPGA的編程設計，在FPGA中實現了PCI總線目標設備接口控制器、雙端口RAM、DDA精插補電路、DAC接口電路、編碼器信號處理電路和數字I/O信號處理電路。 基于改進的數字PID控制器和前饋控制，設計開發了運動控制卡的位置閉環伺服控制器，并整定了控制器參數，獲得良好的伺服控制特性。 最后，采用WinDriver開發了控制卡的驅動程序，并詳細介紹了驅動程序的開發流程。
上傳時間： 2013-08-01
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介紹了獨立太陽能光伏發電的意義，采用非隔離型Boost/Buck拓撲結構為主電路拓撲，重點分析了主電路的工作原理。設計了基于TMS320LF2812的控制系統硬件電路、控制系統軟件及數字PID控制器，給出了基于數字化控制的雙向DC-DC變換器的充放電試驗、升降壓快速切換試驗及其技術參數。數字化控制雙向DC-DC變換器實現了太陽能板、蓄電池二者之間的穩定充放電及其快速切換。
上傳時間： 2014-12-24
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單片機模糊模糊控制是目前在控制領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，并且在工業控制、家用電器和各個領域已取得了令人觸目的成效。本書是一本系統地介紹模糊控制的理論、技術、方法和應用的著作；內容包括模糊控制基礎、模糊控制器、模糊控制系統、模糊控制系統的穩定性、模糊控制系統的開發軟件，用單片微型機實現模糊控制的技術和方法，模糊控制在家用電器和工業上應用的實際例子；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、神經網絡集成電路的發展 1.1 模糊邏輯及其集成電路的發展1.1.1 模糊邏輯的誕生和發展1.1.2 模糊集成電路的發展進程1.2 神經網絡及其集成電路的發展1.2.1 神經網絡的形成歷史1.2.2 神經網絡集成電路的發展1.3 模糊邏輯和神經網絡的結合1.3.1 模糊邏輯和神經網絡結合的意義1.3.2 模糊邏輯和神經網絡結合的前景第二章 模糊邏輯及其理論基礎 2.1 模糊集合與隸屬函數2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隸屬函數2.1.3 分解定理與擴張定理2.1.4 模糊數2.2 模糊關系、模糊矩陣與模糊變換2.2.1 模糊關系2.2.2 模糊矩陣2.2.3 模糊變換2.3模糊邏輯和函數2.3.1模糊命題2.3.2模糊邏輯2.3.3模糊邏輯函數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 模糊推理的強度轉移法第三章 模糊控制基礎 3.1 模糊控制的系統結構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 中位數法3.3.3 重心法3.4 模糊控制規則及控制算法3.4.1 模糊控制規則的格式3.4.2 模糊控制規則的生成3.4.3 模糊控制規則的優化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神經網絡方法3.5.1 神經元和神經網絡3.5.2 神經網絡的分布存儲和容錯性3.5.3 神經網絡的學習算法3.5.4 神經網絡實現的模糊控制3.5.5 神經網絡構造隸屬函數3.5.6 神經網絡存儲控制規則3.5.7 神經網絡實現模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器結構4.2 模糊控制器設計4.2.1 常規模糊控制器設計4.2.2 變結構模糊控制器設計4.2.3 自組織模糊控制器設計4.2.4 自適應模糊控制器設計4.3 模糊控制器的數學模型4.3.1 常規模糊控制器的數學模型4.3.2 模糊控制器數學模型的建立第五章 模糊控制系統 5.1 模糊系統的辨識和建模5.1.1 模糊系統辨識的數學基礎5.1.2 基于模糊關系方程的模糊模型辨識5.1.3 基于語言控制規則的模糊模型辨識5.2 模糊控制系統的設計5.2.1 模糊控制系統的一般設計過程5.2.2 模糊控制系統的典型設計5.3 模糊控制系統的穩定性5.3.1 穩定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 語言規則描述的模糊控制系統的穩定性5.3.3 關系方程描述的模糊控制系統的穩定性第六章 數字單片機與模糊控制6.1 數字單片機MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9單片機性能概論6.1.2 MC68HC705P9單片機基本結構6.1.3 MC68HC705P9指令系統6.2 數字單片機模糊控制方式6.2.1 數字單片機與模糊控制關系6.2.2 數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的結構及引腳7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的內部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技術7.2 NLX230開發系統7.3 NLX230應用例子第八章 模糊控制的開發軟件8.1 模糊推理機原理8.2 模糊推理機的算法8.3 模糊推理機結構和清單8.4 模糊邏輯知識基發生器8.5 模糊推理開發環境8.5.1 FIDE的工作條件8.5.2 FIDE的結構8.5.3 FIDE的工作過程第九章 模糊控制在家用電器中的應用9.1 模糊控制的電冰箱9.1.1 電冰箱模糊控制系統結構9.1.2 模糊控制規則和模糊量9.1.3 控制系統的電路結構9.1.4 控制規則的自調整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 模糊控制的邏輯結構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 控制電路的結構框圖9.3.2 微波爐的模糊量與推理9.3.3 微波爐控制電路結構原理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邏輯結構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 布質和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的應用10.1 模糊參數自適應PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊參數自適應PID控制系統結構10.1.3 模糊控制規則的產生10.1.4 模糊推理機理及運行結果10.2 恒溫爐模糊控制10.2.1 恒溫爐模糊控制的系統結構10.2.2 模糊控制器及控制規則的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感應電機模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系統結構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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介紹了網絡控制系統的基本概念，利用Matlab建立了一個網絡控制系統仿真平臺，實現了對網絡控制系統的實時仿真，并重點對控制器的算法進行了研究，給出了模糊PID控制器與PID控制器的仿真結果對比。結果證明，模糊PID可以很好地應用于網絡控制。
上傳時間： 2013-10-20
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對4個參數優化的基本遺傳算法程序，適用于PID控制器
上傳時間： 2015-03-25
上傳用戶：mhp0114
建立了倒立擺的simulink模型，并設計了經典的pid控制器
上傳時間： 2015-05-26
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在某初教機的線性模型基礎上，建立了飛機的縱向和橫向傳遞函數，分析了模型參數的不確定性，通過使用MATLAB中的NCD模塊對飛行控制系統及PID控制器等參數進行優化，設計出了飛機的自動駕駛儀高度保持和航向保持模式。這種方法既避免了復雜的計算和編程，又使系統具有較好的穩定，陛、動態性能和魯棒性，克服了飛機模型參數隨著高度和速度的變化（即模型參數存在不確定性）而需要按照多個不同高度和速度的飛行區域設計一系列控制器的缺點
標簽： 線性模型
上傳時間： 2015-10-12
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