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RBF神經網絡在分類問題中得到了廣泛的應用，尤其是模式識別的問題。許多模式識別實驗證明，RBF具有更有效的非線性逼近能力，并且RBF神經網絡的學習速度較其他網絡快。本文在具有復雜控制規律的S函數構造方法的基礎上，給出了基于MATLAB語言的RBF神經網絡PID控制器，及該模型的一非線性對象的仿真結果。
上傳時間： 2016-05-19
上傳用戶：子夜青衫
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
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：yatouzi118
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。
上傳時間： 2013-08-04
上傳用戶：YYRR
近年來，由于能源危機和環境污染，世界各國均在投巨資發展燃料電池汽車。雙向DC/DC變換器作為燃料電池汽車的中重要部件，需要隨著行駛狀態的改變，頻繁地切換其工作狀態，其動態性能好壞，直接決定汽車動力系統的響應速度。本文主要致力于對DC/DC變換器在不同控制策略下的動態性能進行研究，并在保證其穩態性能的前提下提高系統動態性能。 本文首先研究了線性控制策略下DC/DC變換器的動態性能。介紹了閉環控制系統在頻域和時域的動態性能指標以及二者之間的關系。當系統受到外部干擾較小時，采用頻域分析方法，對Buck和Boost變換器進行了小信號建模，并對其在不同線性補償網絡控制作用下的動態性能進行對比分析。當系統受到較大干擾時，采用時域分析方法，文中介紹了DC/DC變換器大信號建模方法，并對PID參數在工程上整定方法加以分析。 DC/DC變換器是一非線性系統，應用線性控制策略不可避免地存在一定局限性—動態性能和穩態性能之間的矛盾。針對這一問題，引入了模糊—PI控制，將其應用于DC/DC變換器，以在保持系統穩態性能不變的前提下，提高其動態性能。以Buck DC/DC變換器為例，詳細介紹了模糊-PI控制器的設計過程，并對設計的閉環控制系統用MATLAB進行建模與仿真。最后，通過實驗對比驗證了模糊—PI控制的有效性。 和線性控制策略相比，模糊—PI控制在一定程度上提高了系統的動態性能，但效果有限。本文引入了另一種非線性控制策略——滑模控制策略。滑模控制策略是目前動態性能最好的控制策略之一，可以極佳地發揮系統的硬件潛能。 本文首先介紹了滑模控制相關知識，推導了其應用于Buck和Boost變換器的理論基礎。設計出針對不同被控對象和工作狀態的控制策略，對每種控制策略通過仿真分析驗證其有效性。就滑模控制存在的靜差問題、抖振問題和變頻問題均提出了行之有效的解決方案。快速響應特性
上傳時間： 2013-08-01
上傳用戶：yw14205
近年來，隨著大規模集成電路的飛速發展，微控制器和數字信號處理器的性價比不斷提高，數字控制技術已逐步應用于大中功率高頻開關電源。相對于傳統模擬控制方式，數字控制方式具有電源設計靈活、外圍控制電路少、可采用較先進的控制算法、具有較高可靠性等優點。 高頻開關電源具有體積小、重量輕、效率高、輸出紋波小等特點，現已逐步成為現代通訊設備的新型基礎電源系統。針對傳統開關電源中損耗較大、超調量較大、動態性能較差等問題，本文采用基于DSP的全橋軟開關拓撲結構。全橋軟開關移相控制技術由智能DSP系統完成，采樣信號采用差分傳輸，控制算法采用模糊自適應PID算法，產生數字PWM波配合驅動電路控制全橋開關的通斷。在輸入端應用平均電流控制法的有源功率因數校正，使輸入電流跟隨輸入電壓的波形，從而使功率因數接近1。最后通過Matlab仿真結果表明模糊自適應PID控制算法比傳統PID控制算法在超調量，調節時間，動態特性等性能上具有優越性。 論文以高頻開關電源的設計為主線，在詳細分析各部分電路原理的基礎上，進行系統的主電路設計、輔助電路設計、控制電路設計、仿真研究、軟件實現。重點介紹了高頻變壓器的設計及模糊自適應PID控制器的實現。并將輔助電源及控制電路制成電路板，以及在此電路板基礎上進行各波形分析并進行相關實驗。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：s藍莓汁
本文以單元機組協調控制系統為研究對象，在分析了協調控制系統特性的基礎上，總結了實際運行的協調控制系統中存在的問題和影響控制效果的原因。把汽包鍋爐單元機組簡化為一個具有雙輸入、雙輸出的被控對象以及做了一些合理假設的前提下對協調控制系統建立的動態數學模型進行分析。 從快速滿足電網負荷指令的需求，抑制各種干擾，保證機組的穩定運行的中心任務出發，首次提出采用智能PID控制器作為汽機的主控制器，解決常規單自由度PID控制器不能兼顧目標跟蹤特性和抗干擾特性的問題，并在一定程度上解決了協調控制系統對鍋爐前饋回路過分依賴的問題。 針對鍋爐對象大遲延特性，利用模糊預估策略對過程的輸出進行預測。補償了鍋爐側純延遲帶來的不利影響；而且還具備了模糊控制不依賴于系統的數學模型，具有對系統參數變化不敏感，對于非線性、時變時滯等特性，呈現出較好的魯棒性等特點，當出現較大的誤差時，可以把系統從很大的偏離中拉回來，提高了系統的響應速度和安全性。仿真試驗表明采用模糊預估能夠降低系統的超調，取得較好的控制效果。 由于單元機組中的鍋爐與汽機為強耦合系統，為了實現一對一的單一控制，決定采用神經網絡多變量解禍控制，通過仿真證明，達到了很好的解耦效果。 為了從全局上優化系統的控制行為，采用模糊控制策略對鍋爐和汽機的指令進行智能化的調整和約束。根據不同的負荷階段、主要參數的變化情況及時調整有關的指令，使協調控制系統向著有利于全局優化的方向調節。 本文將神經網絡、模糊控制思想引入協調控制系統，并在此基礎上構造神經網絡、模糊自適應控制的智能PID控制方案。通過理論分析和仿真實驗證明了這一控制方法在電廠協調控制系統中的實用價值，和傳統的PID控制比較，這種智能控制算法有效的提高了負荷的響應速率，保證了系統的品質，取得了很好的控制效果。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：luke5347
工業生產過程中，時滯對象普遍存在，同時也是較難控制的，尤其是大時滯對象的控制一直都是一個難題。而很多溫度控制系統都是屬于大時滯系統，常見的智能溫度控制器雖然在溫度控制的實際應用中表現了比較理想的控制效果，但它仍然屬于將參數整定與系統控制分開處理的離線整定方法，如果工況發生變化就必須重新調整參數。針對這一問題，為了實現時滯系統參數自整定的控制，本文將神經網路控制、模糊控制和PID控制結合起來，設計了基于神經網路的模糊自適應PID控制器。 首先，本論文分析了時滯系統的特點，討論了幾種時滯系統較為成熟的常規控制算法：微分先行控制算法、史密斯預估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它們的控制性能；并且通過仿真對這三種控制方法在溫控系統中的控制性能進行了比較。 其次，在分析PID參數自整定傳統方法的基礎上，設計了一種改進方法，并設計了相應的控制器。該控制器綜合了模糊控制、神經網絡控制和PID控制各自的長處，既具備了模糊控制簡單有效的控制作用以及較強的邏輯推理功能，也具備了神經網絡的自適應、自學習的能力，同時也具備了傳統PID控制的廣泛適應性。該方法不需要離線整定參數，實現了在線自整定參數。仿真實驗表明了該控制器對模型和環境都具有較好的適應能力和較強的魯棒性。 最后將基于神經網路的模糊自適應PID控制器應用于貝加萊PID溫控裝置，能夠出色地實現參數的在線自整定。理論分析、系統仿真、實驗結果都證實了這種控制策略能有效地減少系統超調量，并減少了調節時間，提高了系統的實時性和控制精度。
上傳時間： 2013-07-05
上傳用戶：xinyuzhiqiwuwu
在實際應用中，對永磁同步電機控制精度的要求越來越高。尤其是在機器人、航空航天、精密電子儀器等對電機性能要求較高的領域，系統的快速性、穩定性和魯棒性能好壞成為決定永磁同步電機性能優劣的重要指標。傳統電機系統通常采用PID控制，其本質上是一種線性控制，若被控對象具有非線性特性或有參變量發生變化，會使得線性常參數的PID控制器無法保持設計時的性能指標；在確定PID參數的過程中，參數整定值是具有一定局域性的優化值，并不是全局最優值。實際電機系統具有非線性、參數時變及建模過程復雜等特點，因此常規PID控制難以從根本上解決動態品質與穩態精度的矛盾。永磁同步電機是典型的多變量、參數時變的非線性控制對象。先進控制方法(諸如智能控制、優化算法等)研究應用的發展與深入，為控制復雜的永磁同步電機系統開辟了嶄新的途徑。由于先進控制方法擺脫了對控制對象模型的依賴，能夠在處理不精確性和不確定性問題中有可處理性、魯棒性，因而將其引入永磁同步電機控制已成為一個必然的趨勢。本文根據系統實現目標的不同，選取相應的先進控制方法，并與PID控制相結合，對永磁同步電機各方面性能進行有針對性的優化，最終使其控制精度得到顯著的提高。為達到對永磁同步電機進行性能優化的研究目的，文中首先探討了正弦波永磁同步電機和方波永磁同步電機的運行特點及控制機理，通過建立數學模型，對相應的控制系統進行了整體分析。針對永磁同步電機非線性、強耦合的特點，設計了矢量控制方式下的永磁同步電機閉環反饋控制系統。結合常規PID控制，將模糊控制、遺傳算法、神經網絡和人工免疫等多種先進控制方法應用于永磁同步電機調速系統、伺服系統和同步傳動系統的控制器設計中，以滿足不同控制系統對電機動、靜態性能的要求以及對調速性能或跟隨性能的側重。實驗結果表明，采用先進控制方法的永磁同步電機具有較好的動態性能、抗擾動能力以及較強的魯棒性能；與傳統PID控制相比，系統的控制精度得到了明顯提高。研究結果驗證了先進控制方法應用于永磁同步電機性能優化的有效性和實用性。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：shinesyh
超聲波電機(Ultrasonic motors，簡稱USM)是一種全新原理的直接驅動電機，它利用壓電陶瓷逆壓電效應激發的超聲振動作為驅動力，通過定轉子間的摩擦力來驅動轉子運動。與傳統的電磁電機相比，它具有低速大轉矩、無電磁干擾、動作響應快、運行無噪聲、無輸入自鎖等卓越特性，在非連續運動領域、精密控制領域比傳統的電磁電機性能優越得多。超聲波電機在工業控制系統、汽車專用電器、精密儀器儀表、辦公自動化設備、智能機器人等領域有廣闊的應用前景，近年來倍受科技界和工業界的重視，成為當前機電控制領域的一個研究熱點。 本文主要以行波型超聲波電機的驅動控制技術為研究對象，引入嵌入式系統理念，設計并制作了超聲波電機的驅動控制系統，并對超聲波電機的速度與定位控制做了深入的研究。本文主要研究內容及成果如下： 介紹了超聲波電機的工作原理、特點及其應用前景，總結了國內外超聲波電機驅動控制技術的發展歷史和研究現狀，以及今后我國超聲波電機驅動控制技術的發展方向，明確了本文的研究內容。 結合嵌入式系統特點及其開發方法，詳細介紹了超聲波電機嵌入式驅動控制系統的硬件和軟件設計過程，并總結了硬件、軟件的調試過程。最后，對所設計系統性能進行了實驗測試和數據分析。 采用DDS技術解決超聲波電機所需要的高頻驅動電源和數字控制的問題。本文設計的以ARM控制器為核心，頻率、相位、幅值均可調的雙通道信號發生器，具有頻率和相位差控制精度高的特點。 本文介紹了速度與位置的常用控制策略。設計并搭建了基于增量式PID的速度和基于模糊PID的位置控制系統。速度控制采用增量式PID調節，其控制策略簡單、易行，通過實驗選擇合適的參數能適應一般的控制精度要求。定位控制則采用模糊PID控制策略，該策略將模糊控制不需要精確的數學模型、收斂速度快的特點與PID簡單易行、能消除穩態誤差的優點相結合，改善了模糊控制器穩態性能，使電機定位控制精度達到0.0880。
上傳時間： 2013-07-16
上傳用戶：wdq1111
在交流伺服系統中,永磁同步電動機(PMSM)作為執行元件具有高效、節能、便于維修的特點,廣泛應用于數控機床的進給伺服單元及機器人等需精確定位的裝置中.由于PMSM驅動系統受電機參數變化、外部負載擾動、對象未建模和非線性動態特性等不確定性的影響,因此,采用并發展先進的控制技術,不斷改善與提高位置伺服系統的穩態精度、動態響應特性及對系統參數變化的自適應性和抗干擾性是一個必然趨勢.該文對PMSM的控制機理和特性作了較為深入的分析;建立了PMSM的數學模型,并采用了id=0的矢量控制策略;對控制系統組成及控制方式作了分析和比較,在此基礎上建立了電流環、速度環和位置環的三閉環控制系統,對作為反饋主回路的位置環采用了模糊CMAC神經網絡控制方法,該方法兼具模糊控制器的快速性和神經網絡的自學習能力;構建了針對PMSM位置伺服系統的模糊CMAC控制器結構及其相應的算法;利用先進的計算機仿真工具(Matlab下的Simulink)對所提出的控制策略進行了數字仿真和分析;仿真和實驗結果表明本文所提出的控制策略對PMSM位置伺服系統進行控制具有良好的魯棒性能和快速性.該文首次提出將兼具快速性和自學習能力的模糊CMAC神經網絡控制器應用于PMSM位置伺服系統中,可以說該文為發展高性能PMSM位置伺服系統提供了充分的技術資料,也為今后進一步提高其性能提出了新的思路和方法.
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：qw12
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