神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法作為一種比較成熟的智能控制算法，在空空導(dǎo)彈的理論研究中也得到了很多應(yīng)用，但它的實(shí)際應(yīng)用通常是通過軟件實(shí)現(xiàn)的，而軟件實(shí)現(xiàn)是串行執(zhí)行指令，運(yùn)行速度慢，可靠性低，很難滿足實(shí)際導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)實(shí)時性的要求。控制算法硬件實(shí)現(xiàn)的最大特點(diǎn)就是可提高控制算法的實(shí)時運(yùn)算速度和可靠性。本課題針對導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)，以FPGA為硬件平臺研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的硬件實(shí)現(xiàn)。本文首先對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法思想進(jìn)行了深入分析，并對BP網(wǎng)絡(luò)的各個階段進(jìn)行了理論推導(dǎo)，最后對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID飛行控制算法進(jìn)行了研究和總結(jié)，為硬件實(shí)現(xiàn)提供了理論基礎(chǔ)。基于對上述理論的深入研究和分析，本文提出了一種適合FPGA實(shí)現(xiàn)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的硬件實(shí)現(xiàn)模型。在該模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層之間采用串行執(zhí)行數(shù)據(jù)方式，層間則采用并行運(yùn)行方式，可有效提高系統(tǒng)的運(yùn)算速度。由于模塊化、層次化的自頂向下的模塊化設(shè)計方法可有效減少錯誤的產(chǎn)生，是設(shè)計復(fù)雜大規(guī)模系統(tǒng)的理想設(shè)計方法。本文采用了此設(shè)計方法，通過把系統(tǒng)模塊化，對各個子模塊分別用VHDL硬件描述語言進(jìn)行描述，并基于QUARTUS II軟件開發(fā)平臺進(jìn)行綜合和仿真，直到達(dá)到研究設(shè)計要求。最后將仿真程序源代碼下載配置到具體的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,應(yīng)用于某實(shí)際導(dǎo)彈控制系統(tǒng)的研究。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛行控制算法的FPGA硬件實(shí)現(xiàn)是有效可行的，可滿足系統(tǒng)實(shí)時性的要求，為制導(dǎo)系統(tǒng)的實(shí)際工程實(shí)現(xiàn)提供了基礎(chǔ)。
標(biāo)簽： FPGA PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 飛行控制
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：冇尾飛鉈
·《直線交流伺服系統(tǒng)的精密控制技術(shù)》內(nèi)容簡介：本書較詳細(xì)地介紹了高性能直線交流伺服系統(tǒng)所采用的各種控制策略與方法。這些控制方法包括PID控制、Smith預(yù)估控制、解耦控制、模型參考自適應(yīng)控制等。為了便于閱讀，在每章節(jié)前面，首先扼要介紹了相關(guān)概念和基本理論，為每種控制策略和方法的設(shè)計舉例，提供必要的基礎(chǔ)知識準(zhǔn)備。前言 ------------------------------------------
標(biāo)簽： 直線 交流伺服系統(tǒng) 控制技術(shù) 精密
上傳時間： 2013-06-21
上傳用戶：夢雨軒膂
·信息處理中的模糊技術(shù).pdf模糊自適應(yīng)控制理論及其應(yīng)用.pdf模糊知識處理的理論與技術(shù).pdf模糊系統(tǒng)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及應(yīng)用程序設(shè)計.pdf模糊數(shù)學(xué)在自動化技術(shù)中的應(yīng)用.pdf模糊數(shù)學(xué)及其應(yīng)用.pdf模糊控制原理與應(yīng)用.pdf模糊控制與系統(tǒng).pdf模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).pdf模糊控制理論與實(shí)踐.pdf模糊控制技術(shù).pdf模糊控制技術(shù)（重大）.pdf模糊控制技術(shù)（中紡）.pdf模糊控制·神經(jīng)控制和智能控
標(biāo)簽： 模糊控制
上傳時間： 2013-07-08
上傳用戶：ykykpb
在本課題中，兼顧了效率及線性度，采用自適應(yīng)預(yù)失真前饋復(fù)合線性化系統(tǒng)來改善高功率放大器的線性度。由于加入自適應(yīng)控制模塊，射頻電路不受溫度、時漂、輸入功率等的影響，可始終處于較佳工作狀態(tài)，這使得整個放大系統(tǒng)更為實(shí)用，也更具有拓展價值。
上傳時間： 2013-11-21
上傳用戶：xauthu
為提高靜變電源輸出電壓的質(zhì)量，研究了一種自整定模糊PID控制方法。該方法將模糊控制優(yōu)良的動態(tài)性能、靈活的控制特性和PID穩(wěn)態(tài)控制性能的優(yōu)勢相結(jié)合，實(shí)時地對系統(tǒng)控制量進(jìn)行調(diào)整。在Matlab/Simulink環(huán)境下，對于模糊PID和常規(guī)PID在靜變電源控制中的應(yīng)用分別進(jìn)行了仿真。仿真結(jié)果表明，模糊PID控制器減少了超調(diào)量，抗干擾性和魯棒性強(qiáng)，系統(tǒng)的動態(tài)、穩(wěn)態(tài)性能得到了很大程度的提高。
標(biāo)簽： PID 模糊 技術(shù)研究 電源控制
上傳時間： 2014-12-24
上傳用戶：togetsomething
為了提高太陽能光伏組件的充電效率以及適應(yīng)外界氣候變化，設(shè)計了一套具有自適應(yīng)四種充電模式且具備最大功率點(diǎn)跟蹤的太陽能充電控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用意法半導(dǎo)體公司的STM32FL03VC作為控制系統(tǒng)的核心，監(jiān)控整個系統(tǒng)的正常工作，具有浮充、防過充功能。硬件設(shè)計采用高精度的集成芯片，使得系統(tǒng)設(shè)計簡易精確、集成度更高。測試結(jié)果表明，該控制器能實(shí)時跟蹤最大功率點(diǎn)，正確監(jiān)控蓄電池各充電模式，充電效率高，性能可靠。
上傳時間： 2013-10-10
上傳用戶：稀世之寶039
利用v自步離散法，得到變換器輸入控制變量與狀態(tài)變量之間的直接映射關(guān)系，基于混雜系統(tǒng)理論分析系統(tǒng)的動態(tài)方程，建立其分段仿射模型。在此模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合非線性預(yù)測控制算法，通過模型預(yù)測系統(tǒng)的輸出，利用反饋校正誤差，給出二次型性能指標(biāo)的優(yōu)化計算方法，并由此設(shè)計預(yù)測控制器。最后，以Buck功率變換器為研究對象，通過與峰值電流控制算法的仿真結(jié)果進(jìn)行比較，驗(yàn)證模型的正確性以及控制器設(shè)計的有效性。
上傳時間： 2013-10-30
上傳用戶：teddysha
環(huán)境溫度、光照強(qiáng)度和負(fù)載等因素對光伏電池的輸出特性影響很大，為了提高光伏電池的工作效率，需要準(zhǔn)確快速地跟蹤光伏電池的最大功率點(diǎn)。在分析了光伏電池的輸出特性的基礎(chǔ)上，建立了光伏電池的仿真模型；針對傳統(tǒng)爬山法的不足，采用了自適應(yīng)占空比擾動法對最大功率點(diǎn)進(jìn)行了跟蹤控制。給出了上述兩種算法的工作原理及設(shè)計過程。仿真結(jié)果表明：自適應(yīng)占空比擾動算法跟蹤迅速，減少了系統(tǒng)在最大功率點(diǎn)附近的振蕩現(xiàn)象，提高了系統(tǒng)的跟蹤速度和精度。
上傳時間： 2013-12-04
上傳用戶：bakdesec
LLC諧振變換器非常適合應(yīng)用于高效率和高功率密度的場合，成為目前新型諧振變換器的典型代表。文章首先簡要介紹了半橋LLC諧振變換器的工作原理和優(yōu)點(diǎn)，然后計算了主電路和控制電路的主要參數(shù)，并根據(jù)參數(shù)計算結(jié)果選擇電力電子元器件，最后研制并完善了實(shí)驗(yàn)樣機(jī)。樣機(jī)實(shí)現(xiàn)了變壓器漏感充當(dāng)諧振電感與變壓器勵磁電感和諧振電容諧振，主開關(guān)管實(shí)現(xiàn)ZVS，控制電路實(shí)現(xiàn)單管自舉驅(qū)動，驗(yàn)證了文章的正確性和可行性。文章為后續(xù)研究奠定了理論和實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。
上傳時間： 2013-10-13
上傳用戶：diets
為了研究既簡單又具有優(yōu)良動、靜態(tài)性能的逆變電源控制方案，介紹一套全新的帶有自適應(yīng)功能的逆變電源模糊參數(shù)自整定系統(tǒng)，并通過MATLAB/SIMULINK仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法能夠出色滿足各項(xiàng)苛刻性能指標(biāo)要求，具有十分廣闊的應(yīng)用前景。
標(biāo)簽： 模糊 參數(shù)自適應(yīng) 自整定 系統(tǒng)研究
上傳時間： 2013-11-22
上傳用戶：完瑪才讓
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
