制器原理及其 在運動控制系統中的應用 為了滿足高性能運動控制系統的開發需要．結合工程上的實際應 用，本書介紹了數字信號處理器的發展概況和美國德州儀器(TI)等 公司生產的DSP芯片的特點，以及運動控制系統的發展概況，并對 現有的系統實現方法作了對比；在此基礎上．詳細介紹了TI公司生產 的TMS320x24x系列DSP控制器的芯片結構．功能外設，指令系統． 集成開發環境和系統開發，調試工具等內容；通過對無刷直流電動機 控制器，交流伺服電動機控制器等實現方案的設計思路和程序代碼的 翔實介紹．對利用x24x系列DSP控制器進行系統開發過程中出現的 主要問題及其解決辦法進行了總結。
上傳時間： 2014-12-28
上傳用戶：lihairui42
* 本程序包含控制外部液晶面板的4-BIT控制模式子 * * 程序。這些程序是專門為 MCU201 workshop演示板 * * 設計的。但它也可作為其他類型的使用 KS0066U控 * * 制器的液晶面板的控制程序。
上傳時間： 2014-12-06
上傳用戶：wxhwjf
本文從理論上推導出CRC 算法實現原理，給出三種分別適應不同計算機或微控 制器硬件環境的C 語言程序。讀者更能根據本算法原理，用不同的語言編寫出獨特風格 更加實用的CRC 計算程序。
上傳時間： 2015-09-13
上傳用戶：hongmo
-- 本模塊的功能是驗證實現和PC機進行基本的串口通信的功能。需要在 --PC機上安裝一個串口調試工具來驗證程序的功能。 -- 程序實現了一個收發一幀10個bit（即無奇偶校驗位）的串口控 --制器，10個bit是1位起始位，8個數據位，1個結束 --位。串口的波特律由程序中定義的div_par參數決定，更改該參數可以實 --現相應的波特率。程序當前設定的div_par 的值是0x104，對應的波特率是 --9600。用一個8倍波特率的時鐘將發送或接受每一位bit的周期時間 --劃分為8個時隙以使通信同步. --程序的工作過程是：串口處于全雙工工作狀態，按動SW0，CPLD向PC發送“welcome" --字符串（串口調試工具設成按ASCII碼接受方式）；PC可隨時向CPLD發送0-F的十六進制 --數據，CPLD接受后顯示在7段數碼管上。
上傳時間： 2017-04-12
上傳用戶：lgnf
基于DSP的永磁交流伺服控制系統開發 本論文在分析了PMSM的結構、運動原理及數學模型的基礎上，系統地闡述了PMSM交流伺服系統矢量控 制的基本原理、坐標變換方法及空間矢量脈沖寬度調制(PWM)波的生成算法，論述了PI控制算法和 速度位置計算方法。在MATLAB仿真軟件環境下建立了交流伺服系統的仿真模型，并對模型進行了仿真
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：xiaoxiang
動態環境下基于勢場原理的避障方法 提出了一種新穎的控制方案，即采用神經網絡預測控制器來控制機器人的力／位置．這種控 制器能任意逼近機器人這種不確定對象，不用知道系統的精確結構，同時由于預測控制的加入，使系 統在線計算方便，控制質量提高了
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：LouieWu
提出了一種新穎的控制方案，即采用神經網絡預測控制器來控制機器人的力／位置．這種控 制器能任意逼近機器人這種不確定對象，不用知道系統的精確結構，同時由于預測控制的加入，使系 統在線計算方便，控制質量提高了
上傳時間： 2017-09-07
上傳用戶：litianchu
Verilog HDl語言實現CPLD-EPC240與電腦的串口通訊QUARTUS邏輯工程源碼 //本模塊的功能是驗證實現和PC機進行基本的串口通信的功能。需要在//PC機上安裝一個串口調試工具來驗證程序的功能。//程序實現了一個收發一幀10個bit（即無奇偶校驗位）的串口控//制器，10個bit是1位起始位，8個數據位，1個結束//位。串口的波特律由程序中定義的div_par參數決定，更改該參數可以實//現相應的波特率。程序當前設定的div_par 的值是0x145，對應的波特率是//9600。用一個8倍波特率的時鐘將發送或接受每一位bit的周期時間//劃分為8個時隙以使通信同步.//程序的工作過程是：串口處于全雙工工作狀態，按動key1，FPGA/CPLD向PC發送“21 EDA"//字符串（串口調試工具設成按ASCII碼接受方式）；PC可隨時向FPGA/CPLD發送0-F的十六進制
標簽： verilog hdl cpld 串口通訊 quartus
上傳時間： 2022-02-18
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1.針對一類參數未知的非線性離散時間動態系統，提出了一種新的基于神經網絡的MMAC方法。首先，將系統分為線性部分和非線性部分。針對系統線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統的參數范圍，在此基礎上，建立自適應模型來提高系統性能；針對系統非線性部分建立非線性神經網絡預測模型來邏近系統的非線性。然后，針對每個子模型設計相應的擅制器。最后，設計基于誤差范數形式的性能指標函數對控制器進行硬切換。仿真結果表明，所提出的MMAC方法與傳統的在參數空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統的暫態性能。2針對一類具有參數跳變的非線性離散時間動態系統，提出子一種基才聚類方法和神經網絡的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對系統先驗數據進行分類處理，再分別對每類數據采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎上，建立兩個白適應模型來提高系統響應速度和控制品質，建立神經網絡預測模型來補償系統非線性。然后，分別針對相應的子模型設計線性魯棒自適應控制器和神經網絡控制器。最后，采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標對控制器進行切換，并證明閉環系統的穩定性。仿真結果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統發生參數跳變問題，使得系統具有良好的控制品質3.針對MMAC方法中的模型庫優化問題，考慮系統實際運行數據，提出了種基于相似度準則和設置最大模型數的動態優化模型庫方法。該方法能對新數據進行綜合考量并判斷是否應該將該數據納入子模型建模，并通過設置最大模型數來確保系統用最少的子模型就能保證系統的控制性能。仿真結果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數量且具有較好的控制效果。關鍵詞：非線性系統；多模型方法；自適應控制；模糊聚類；神經網絡
標簽： 自適應控制
上傳時間： 2022-03-11
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先用 solidworks件制磁制器數模，要是零件體，且各客件之不要求和，是分崗的體（且與磁材料之流出隙lmm左右，板與磁之流出氣隙距離，在此我留了0.5mm）
上傳時間： 2022-03-16
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