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數字PID控制器

  • 基于C8051F020的PID參數自整定控制器的研究與實現

    該系統采用自校正控制原理和常規PID控制相結合的算法!能快速整定出PID控制器的參數

    標簽: C8051F020 PID 參數 自整定

    上傳時間: 2013-10-21

    上傳用戶:Shaikh

  • PID學習_穩定裕度.zip

    PID控制器是最廣泛應用的控制器,這個程序教會初學者使用

    標簽: PID zip

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:yatouzi118

  • 基于BP神經網絡的無刷直流電機PID控制方法的研究.rar

    無刷直流電機(BLDCM)是隨著電機控制技術、電力電子技術和微電子技術的發展而出現的一種新型電機。它是在有刷直流電機的基礎上發展起來的。無刷直流電機具有交流電機的結構簡單、運行可靠、維護方便等一系列特點,又具有直流電機的運行效率高、無勵磁損耗以及調速性能好等諸多優點,在很多場合有廣泛的應用前景,成為了國內外研究的熱點。無刷直流電機傳統的理論部分分析和設計方法已經比較成熟,因此對無刷直流電機控制策略的研究就顯得十分重要。 PID控制以其結構簡單、可靠性高、易于工程實現等優點至今仍被廣泛應用。在系統模型參數變化不大的情況下,PID控制性能優良。但在工業上有許多無法建立精確數學模型的復雜控制對象和非線性控制對象,若采用傳統的PID進行控制的話,那么很難獲得比較理想的控制效果。 對于無刷直流電機而言,它是一個多變量、強耦合的非線性系統,固定參數的PID調節器無法得到很理想的控制性能指標。基于以上原因,本文以無刷直流電機為控制對象,通過分析無刷直流電機的數學模型,以BP神經網絡為基礎,設計了應用于無刷直流電機的神經網絡PID控制器。 在MATLAB平臺上,先利用神經網絡PID控制器,給出相應的控制算法,對典型的參數時變非線性系統的控制進行了仿真研究。仿真結果表明,同傳統PID控制器相比,神經網絡PID控制器對模型、環境具有較好的適應能力與較強的魯棒性,有效的改善了系統的控制結果,達到了預期的目的。隨后利用SIMULNK建立了無刷直流電機控制系統的仿真模型。分別采用普通PID控制器和神經網絡PID控制器對電機的不同運行狀況進行了仿真分析。仿真結果驗證了所建模型的正確性,并證明了神經網絡控制的優越性。

    標簽: PID BP神經網絡 無刷直流電機

    上傳時間: 2013-08-04

    上傳用戶:YYRR

  • 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

  • 基于ARM的減搖鰭智能控制器的研究

    減搖鰭是船舶與海洋工程中的一種重要系統,目前已在多種船舶中廣泛應用。減搖鰭對于提高船舶耐波性,增加船舶使用壽命,改善設備與人員的工作條件,提高艦艇的戰斗力具有重要作用。減小船舶橫搖是目前船舶運動控制領域的重要課題之一。本文以船舶減搖鰭系統作為研究對象,重點講述了基于ARM處理器的減搖鰭控制器的設計與實現方案。 減搖鰭系統目前大多采用基于力矩對抗原理的PID控制器。控制器的性能對船舶自然橫搖周期和無因次橫搖衰減系數有著很大的依賴關系。由于船舶橫搖運動的復雜性、非線性、時變性和海況的不確定性,經典PID控制難以獲得滿意的控制效果。采用先進的控制策略是解決這一問題的有效方法。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,便可對PID參數實現自整定。另外,浪級調節器做為減搖鰭控制器的一個重要組成部分,本論文也對其設計進行了研究,提出了一種基于海浪譜估計的浪級調節器的設計方法,彌補了傳統浪級調節器不能充分利用海浪信息的不足。 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,本課題設計了一款新型的基于ARM處理器的減搖鰭控制器,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LPC2214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。 研究結果表明:開發的嵌入式減搖鰭控制系統不僅具有集成度高、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。同時更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。

    標簽: ARM 減搖鰭 智能控制器

    上傳時間: 2013-07-10

    上傳用戶:giser

  • 基于ARM的模糊PID控制器在直流調速中的應用

    直流電動機由于具有良好的調速特性,寬廣的調速范圍,在某些要求調速的地方,特別是對調速性能指標要求較高的場合,如軋鋼機、龍門刨床、高精度機床、電動汽車等中,得到了廣泛地應用。國外這類調速系統的價格高,而國內的同類產品性能指標不夠穩定,因此設計一個性能價格比較高的直流調速系統,對工業生產具有重要的現實意義。 本文采用ARM S3C2410為控制芯片,以模糊PID為智能控制方法,設計了基于實時嵌入式操作系統μC/OS-Ⅱ的直流電機調速系統。首先對模糊控制及嵌入式系統作了簡單介紹,構建了模糊PID控制的直流電機調速系統模型,并在MATLAB環境下,對設計模型進行了仿真,在仿真的基礎上設計了控制系統硬、軟件,主要包括MOSFET驅動、光電隔離、鍵盤顯示、轉速測量、H橋可逆控制部分等,并將嵌入式操作系統μC/OS-Ⅱ移植到該系統中,實現了對直流電機的良好調速性能。 控制系統硬件實現模塊化設計,線路簡單,可靠性高。軟件設計采用可讀性強的C語言,自底層向上層的原則設計,程序邏輯性強、易于修改維護。以ARM為核心的控制系統,結構簡單,抗干擾能力強,性價比高。仿真和試驗表明:基于模糊PID智能控制的直流電機調速方法是可行的,有很好的應用前景。

    標簽: ARM PID 模糊 控制器

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:yqq309

  • 模糊PID控制器MATLAB仿真探討

    ·摘 要:在借鑒傳統PID控制應用工業現場基礎上,引進模糊規則的調用方式。根據偏差絕對值和偏差變化率絕對值的改變,在線調節PID參數,最后進行MATLAB仿真,經過比較傳統PID控制與模糊PID動態性能的差異,驗證模糊PID動態性能得到明顯的改善。并就工業現場應用的前景及可行性進行研討。[著者文摘] 

    標簽: MATLAB PID 模糊 控制器

    上傳時間: 2013-07-01

    上傳用戶:yd19890720

  • 機載光電跟蹤系統的模糊PID控制

    首先,針對機載光電跟蹤控制系統的特點,建立了被控對象的模型。接著,對機載光電跟蹤系統模糊PID控制器的設計進行了詳細介紹。最后,利用經典PID控制、模糊控制、模糊PID控制3種算法對機載光電穩定跟蹤系統進行仿真比較。仿真結果表明模糊PID控制算法較之前兩種算法具有響應快、超調量小、抗干擾能力強、穩態性能好等優點,對機載光電跟蹤系統具有較好的控制能力。

    標簽: PID 機載光電 控制 跟蹤系統

    上傳時間: 2013-10-27

    上傳用戶:er1219

  • 數字PID控制算法講解

    數字PID控制算法是將模擬PID離散化得到,各參數有著明顯的物理意義,調整方便,所以PID控制器很受工程技術人員的喜愛。

    標簽: PID 數字 控制算法

    上傳時間: 2013-10-15

    上傳用戶:nairui21

  • 西門子S7-200 CPU PID控制圖解

    PID控制器由比例單元(P)、積分單元(I)和微分單元(D)組成。其輸入e (t)與輸出u (t)的關系為 u(t)=kp[e(t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt] 式中積分的上下限分別是0和t 因此它的傳遞函數為:G(s)=U(s)/E(s)=kp[1+1/(TI*s)+TD*s] 其中kp為比例系數; TI為積分時間常數; TD為微分時間常數.  

    標簽: 200 CPU PID 西門子

    上傳時間: 2013-11-04

    上傳用戶:jiiszha

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