該文檔為自適應PID控制綜述(完整版)總結文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： pid控制
上傳時間： 2021-12-11
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該文檔為自適應PID控制(精簡版)講解文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： pid控制
上傳時間： 2022-02-23
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一臺數控機床的先進程度衡量著一個國家制造業的先進水平，而數控機床最核心的部分就是數控機床控制系統。近年出現的ARM數入式系統具有硬件資源豐富、性能好、成本低和功耗低等優點，FPGA技術具有可重復編程、在線升級、實時性好、可靠性高等優點。為了克服傳統的數控機床成本高、控制精度低、實時性差，可靠性低等缺點，研究基于ARM+FPGA架構的新型數控機床系統，具有重要的社會經濟意義和重大的經濟價值本文以數控機床為工程背景，以何服電機PMSM為具體對象以ARM+FPGA作為數控系統的實現平臺，從提高何服系統位置環控制的自適應能力，提高位置環、速度環和電流環等復雜運算的處理速度，提高系統管理與控制程序開發的簡單性、界面的美觀性等方面開展了深入的研究。其主要研究工作和結論如下：（1）在對比分析了幾種控制系統架構基礎上，提出了一種基于ARM+FPGA的數控機床自適應模糊控制何服系統的設計方案。該系統采用以ARM作為系統主控與運動軌跡計算芯片，FPGA作為何服系統運動控制芯片，而其中的FPGA運動控制系統包括自適應位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊三大部分（2）針對提出的 ARM+FPGA的數控機床自適應模糊控制何服系統的設計方案，進行了有關數學模型的建立占推導，并借助MATLAB工具建立系統仿真模型進行仿真。系統仿真結果表明，該系統位置響應超調量小，響應時間短，系統性能優越（3）為了提高運動控制的實時性、可靠性、靈活度，根據運動控制系統的模型，提出了一種FPGA實現的運行控制系統的結構，井詳細進行了自適應位置控制模塊、速度控制模塊、電流變換模塊等內部各模塊的設計，之后利用HDL進行了有關模塊的程序設計和PGA實現仿真（4）針對基于ARM微處理器的主挖與運動軌跡計算系統，進行了系統控制界面的設計，FPGA與ARM芯片、FPGA與上位機等通信程序設計，進行了運動控制中加減速、插補方法的分析與設計關鍵字：數控機床：水磁同步電機：自適應模糊控制：ARM:FPGA
上傳時間： 2022-03-11
上傳用戶：20125101110
文檔為模糊自適應PID控制系統的研究及MATLAB仿真總結文檔，是一份不錯的參考資料，感興趣的可以下載看看，，，，，，，，，，，，，
上傳時間： 2022-06-28
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文檔為基于ADAMS和MATLAB的Stewart并聯機器人-模糊自適應PID控制仿真總結文檔，是一份不錯的參考資料，感興趣的可以下載看看，，，，，，，，，，，，，
上傳時間： 2022-06-29
上傳用戶：ttalli
本課題來源于企業委托開發項目：大功率兩電平矢量控制變頻器的開發。課題以感應電動機變頻調速系統的產品化開發為目標，對感應電動機參數離線辨識技術和控制器進行了研究和試驗。本人除了參加整體系統的設計和制作任務外，獨立完成了參數離線辨識工作。文章介紹了一種實用的參數離線辨識方法，在綜合各種控制策略基礎上給出了一套基于DSP的數字化解決方案，通過整機進行了軟硬件調試，實現了設計目標。為產品化打下一定的基礎。 論文第1章介紹了矢量控制以及坐標變換，分析了電動機參數對矢量控制的影響，通過Matlab仿真了電動機參數變化對變頻器輸出的影響。 第2章對辨識主要介紹了參數辨識的算法，對感應電機靜態數學模型進行了化簡，得到各個參數與電壓電流之間的關系方程。通過單相直流試驗和單相交流試驗辨識電動機參數。采用迭代算法計算出非線性方程的數值，還介紹了一種基于電壓電流瞬時值計算電動機功率因數的方法。 第3章對控制器進行了研究，對當前比較先進的自抗擾控制，自適應控制，基于非線性的逆控制等控制策略進行了綜述。最后對基于PI轉速調節器的間接矢量控制系統進行了仿真，并給出了仿真結果。 第4章介紹了實驗室自主開發的基于TI公司DSP TMS320F2812的通用交流調速試驗裝置。根據通用試驗裝置的設計要求設計了控制板電路，電源板電路，功率板電路等電路，進行了調試，并應用到試驗之中，性能達到要求。 第5章介紹了整個系統的功能軟件設計和功能試驗結果，給出了部分程序流程圖和裝置的基本功能試驗波形。 最后就課題的研究進行了整體總結，為將來的后續研究提出建議。
上傳時間： 2013-06-25
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本文提出用級聯多電平逆變器取代變壓器多重化結構的STATCOM 拓撲結構，用載波相移正弦脈寬調制技術(Carrier phase-shifted SPWM，以下簡稱CPS-SPWM)取代工頻調制。這種基于CPS-SPWM 級聯多電平逆變器的STATCOM 不僅去掉了多重化變壓器，而且用較低的開關頻率可以獲得較高的等效開關頻率的輸出效果，簡化了濾波；針對電力系統強耦合、非線性的特征，本文提出了將自抗擾控制應用于STATCOM 裝置的控制策略，此控制策略不但可以大大縮短動態過程，改善系統的動態性能，而且具有較強的魯棒性。
上傳時間： 2013-11-20
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本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
上傳用戶：1101055045
永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點，在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現象，且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統，要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中，位置傳感器的存在使得系統成本增加、結構復雜、可靠性降低，所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-07-03
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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
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