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基于模糊PID的靜變電源控制技術研究

為提高靜變電源輸出電壓的質量，研究了一種自整定模糊PID控制方法。該方法將模糊控制優良的動態性能、靈活的控制特性和PID穩態控制性能的優勢相結合，實時地對系統控制量進行調整。在Matlab/Simulink環境下，對于模糊PID和常規PID在靜變電源控制中的應用分別進行了仿真。仿真結果表明，模糊PID控制器減少了超調量，抗干擾性和魯棒性強，系統的動態、穩態性能得到了很大程度的提高。

標簽： PID 模糊 技術研究 電源控制

上傳時間： 2014-12-24

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HT45F23 OPA 功能

HT45F23 MCU 含有兩個運算放大器，OPA1 和OPA2，可用於用戶特定的模擬信號處理，通 過控制暫存器，OPA 相關的應用可以很容易實現。本文主要介紹OPA 的操作，暫存器設定 以及基本OPA 應用，例如：同相放大器、反相放大器和電壓跟隨器。 HT45F23 運算放大器OPA1/OPA2 具有多個開關，輸入路徑可選以及多種參考電壓選擇，此 外OPA2 內部有8 種增益選項，直接通過軟體設定。適應於各種廣泛的應用。

標簽： 45F F23 OPA HT

上傳時間： 2013-11-21

上傳用戶：immanuel2006

基于模糊PID算法的電阻爐溫度控制系統設計

電加熱爐是典型工業過程控制對象，其溫度控制具有升溫單向性，大慣性，純滯后，時變性等特點，很難用數學方法建立精確的模型和確定參數。而PID控制因其成熟，容易實現，并具有可消除穩態誤差的優點，在大多數情況下可以滿足系統性能要求，但其性能取決于參數的整定情況。且快速性和超調量之間存在矛盾，使其不一定滿足快速升溫、超調小的技術要求。模糊控制在快速性和保持較小的超調量方面有著自身的優勢，但其理論并不完善，算法復雜，控制過程會存在穩態誤差。 將模糊控制算法引入傳統的加熱爐控制系統構成智能模糊控制系統，利用模糊控制規則自適應在線修改PID參數，構成模糊自整定：PID控制系統，借此提高其控制效果。 基于PID控制算法，以ADuC845單片機為主體，構成一個能處理較復雜數據和控制功能的智能控制器，使其既可作為獨立的單片機控制系統，又可與微機配合構成兩級控制系統。該控制器控制精度高，具有較高的靈活性和可靠性。 2 溫度控制系統硬件設計 該系統設計的硬件設計主要由單片機主控、前向通道、后向通道、人機接口和接口擴展等模塊組成，如圖l所示。由圖1可見，以內含C52兼容單片機的ADuC845為控制核心．配有640 KB的非易失RAM數據存儲器、外擴鍵盤輸人、320x240點陣的圖形液晶顯示器進行漢字、圖形、曲線和數據顯示，超溫報警裝置等外圍電路；預留微型打印機接口，可以現場打印輸出結果；預留RS232接口，能和PC機聯機，將現場檢測的數據傳輸至PC機來進一步處理、顯示、打印和存檔。

標簽： PID 模糊 算法 電阻爐

上傳時間： 2013-10-11

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單片機模糊邏輯控制

單片機模糊模糊控制是目前在控制領域所采用的三種智能控制方法中最具實際意義的方法。模糊控制的采用解決了大量過去人們無法解決的問題，并且在工業控制、家用電器和各個領域已取得了令人觸目的成效。本書是一本系統地介紹模糊控制的理論、技術、方法和應用的著作；內容包括模糊控制基礎、模糊控制器、模糊控制系統、模糊控制系統的穩定性、模糊控制系統的開發軟件，用單片微型機實現模糊控制的技術和方法，模糊控制在家用電器和工業上應用的實際例子；反映了模糊控制目前的水平。 單片機模糊模糊控制目錄 ： 第一章 模糊邏輯、神經網絡集成電路的發展 1.1 模糊邏輯及其集成電路的發展1.1.1 模糊邏輯的誕生和發展1.1.2 模糊集成電路的發展進程1.2 神經網絡及其集成電路的發展1.2.1 神經網絡的形成歷史1.2.2 神經網絡集成電路的發展1.3 模糊邏輯和神經網絡的結合1.3.1 模糊邏輯和神經網絡結合的意義1.3.2 模糊邏輯和神經網絡結合的前景第二章 模糊邏輯及其理論基礎 2.1 模糊集合與隸屬函數2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隸屬函數2.1.3 分解定理與擴張定理2.1.4 模糊數2.2 模糊關系、模糊矩陣與模糊變換2.2.1 模糊關系2.2.2 模糊矩陣2.2.3 模糊變換2.3模糊邏輯和函數2.3.1模糊命題2.3.2模糊邏輯2.3.3模糊邏輯函數2.4模糊語言2.4.1 語言及語言的模糊性2.4.2 模糊語言2.4.3 語法規則和算子2.4.4 模糊條件語句2.5 模糊推理2.5.1 模糊推理的CRI法2.5.2 模糊推理的TVR法2.5.3 模糊推理的直接法2.5.4 模糊推理的精確值法2.5.5 模糊推理的強度轉移法第三章 模糊控制基礎 3.1 模糊控制的系統結構3.2 精確量的模糊化3.2.1 語言變量的分檔3.2.2 語言變量值的表示方法3.2.3 精確量轉換成模糊量3.3 模糊量的精確化3.3.1 最大隸屬度法3.3.2 中位數法3.3.3 重心法3.4 模糊控制規則及控制算法3.4.1 模糊控制規則的格式3.4.2 模糊控制規則的生成3.4.3 模糊控制規則的優化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神經網絡方法3.5.1 神經元和神經網絡3.5.2 神經網絡的分布存儲和容錯性3.5.3 神經網絡的學習算法3.5.4 神經網絡實現的模糊控制3.5.5 神經網絡構造隸屬函數3.5.6 神經網絡存儲控制規則3.5.7 神經網絡實現模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器結構4.2 模糊控制器設計4.2.1 常規模糊控制器設計4.2.2 變結構模糊控制器設計4.2.3 自組織模糊控制器設計4.2.4 自適應模糊控制器設計4.3 模糊控制器的數學模型4.3.1 常規模糊控制器的數學模型4.3.2 模糊控制器數學模型的建立第五章 模糊控制系統 5.1 模糊系統的辨識和建模5.1.1 模糊系統辨識的數學基礎5.1.2 基于模糊關系方程的模糊模型辨識5.1.3 基于語言控制規則的模糊模型辨識5.2 模糊控制系統的設計5.2.1 模糊控制系統的一般設計過程5.2.2 模糊控制系統的典型設計5.3 模糊控制系統的穩定性5.3.1 穩定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 語言規則描述的模糊控制系統的穩定性5.3.3 關系方程描述的模糊控制系統的穩定性第六章 數字單片機與模糊控制6.1 數字單片機MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9單片機性能概論6.1.2 MC68HC705P9單片機基本結構6.1.3 MC68HC705P9指令系統6.2 數字單片機模糊控制方式6.2.1 數字單片機與模糊控制關系6.2.2 數字單片機模糊控制方式第七章 模糊單片機與模糊控制7.1 模糊單片機NLX2307.1.1 模糊單片機NLX230性能概況7.1.2 NLX230的結構及引腳7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的內部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技術7.2 NLX230開發系統7.3 NLX230應用例子第八章 模糊控制的開發軟件8.1 模糊推理機原理8.2 模糊推理機的算法8.3 模糊推理機結構和清單8.4 模糊邏輯知識基發生器8.5 模糊推理開發環境8.5.1 FIDE的工作條件8.5.2 FIDE的結構8.5.3 FIDE的工作過程第九章 模糊控制在家用電器中的應用9.1 模糊控制的電冰箱9.1.1 電冰箱模糊控制系統結構9.1.2 模糊控制規則和模糊量9.1.3 控制系統的電路結構9.1.4 控制規則的自調整9.2 模糊控制的電飯鍋9.2.1 煮飯的工藝過程曲線9.2.2 模糊控制的邏輯結構9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制軟件框圖9.3 模糊控制的微波爐9.3.1 控制電路的結構框圖9.3.2 微波爐的模糊量與推理9.3.3 微波爐控制電路結構原理9.3.4 控制軟件原理及框圖9.4 模糊控制的洗衣機9.4.1 模糊洗衣機控制系統邏輯結構9.4.2 模糊洗衣機的模糊推理9.4.3 洗衣機物理量檢測方法9.4.4 布質和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的應用10.1 模糊參數自適應PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊參數自適應PID控制系統結構10.1.3 模糊控制規則的產生10.1.4 模糊推理機理及運行結果10.2 恒溫爐模糊控制10.2.1 恒溫爐模糊控制的系統結構10.2.2 模糊控制器及控制規則的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感應電機模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系統結構10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊電阻觀測器10.3.4 模糊控制器及運行

標簽： 單片機 模糊邏輯 控制

上傳時間： 2014-12-28

上傳用戶：semi1981

5位的操作數X和Y輸入后暫存在寄存器A和B中

5位的操作數X和Y輸入后暫存在寄存器A和B中，兩位的操作控制碼control暫存在寄存器C中，按照control碼的不同，分布實現下列操作： 00控制X+Y 01控制X-Y 10控制X and Y 11控制 X xor Y 運算結果暫存在寄存器D中，然后輸出。

標簽： 操作 寄存器 輸入 暫存

上傳時間： 2014-01-18

上傳用戶：yyyyyyyyyy

5位的操作數X和Y輸入后暫存在寄存器A和B中

5位的操作數X和Y輸入后暫存在寄存器A和B中，兩位的操作控制碼control暫存在寄存器C中，按照control碼的不同，分布實現下列操作： 00控制X+Y 01控制X-Y 10控制X and Y 11控制 X xor Y 運算結果暫存在寄存器D中，然后輸出。

標簽： 操作 寄存器 輸入 暫存

上傳時間： 2014-01-09

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本文討論了神經網絡PID控制策略

本文討論了神經網絡PID控制策略，提出了一種單神經元自適應PID控制器，給出了控制模型，探討了單神經元自適應PID控制學習算法，通過修改神經元控制器連接加權系數 ，構成了自適應PID控制器。利用神經網絡的自學習能力進行PID控制參數的在線整定，并使用了MATLAB軟件進行了仿真研究。比較傳統PID控制器與單神經元自適應PID控制器兩者的仿真結果表明，神經網絡PID控制器參數調節簡單，具有很高的精度和很強的適應性，可以獲得滿意的控制效果。

標簽： PID 神經網絡 控制策略

上傳時間： 2014-01-25

上傳用戶：zhaiyanzhong

結合稀疏識別的自適應Wallis濾波在高分辨率影像控制點匹配中的應用

隨著 國 內 遙感衛星的迅 速發展衛星 圖 像的 圖 幅越來 越大分辨率越來越高 。 在軌 遙感 圖 像的幾何 精 度 評價要求從待評遙感 圖 像和 多源 參考 圖 像之間精確 地提取出 分布 均 勻 的控 制 點 信 息 。 使用 濾波 對高 分辨率影像進 行增強時 ， 會 產生過增強 和飽和 現象 影響 了 控制 點 提取效果。 為 了 克 服上述缺陷 提出 了 一 種基于 稀 疏識別的 自 適應 圖像增 強算 法。 方法 首先計算 圖像子區域的 輻射質量參數并構 建 分類特征 ； 然 后通過 稀疏識別算 法確 定子區域的 地物 類型； 最后根據子區域所屬 地物類 型 ， 選擇不同 的 濾 波 參數 實 現整幅圖 像 的 自 適 應增 強 并 在增 強 的 遙感圖 像上提 取控制 點 信息 實 現遙感圖像 的 幾何精 度 自 動 化評價。 結果 針 對資源 三號衛星影 像的 實 驗結果表明 針對不同 的 子區域地物 類型進行 自 適 應 增強， 有 效 防 止了 基于全局統一 參 數的 濾波帶來 的 過增 強和飽和現象 有 效增強 了 高 分辨 率圖像 的紋理。 結論 提出 了 一 種 新的高分 辨率遙 感影像增強 策略 增強了 高 分辨率圖 像的 紋理， 提高 了控制 點的 獲 取數 目 和 準 確 率。 關鍵詞： 稀疏識別 ； 輻射參數 ； 自 適應 增強； 提取控制 點

標簽： 影響匹配 Wallis

上傳時間： 2015-11-22

上傳用戶：chao1020

自適應模糊滑?？刂品椒ㄌ骄?/a>

標簽： 模糊 控制方法 滑模

上傳時間： 2018-08-18

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無刷直流電機驅動控制系統的研制

無刷直流電動機是現代工業設備中重要的運動部件，保留了有刷直流電動機寬闊而平滑的優良調速性能，同時又克服了有刷直流電動機機械換向帶來的一系列的缺點，在各個領域中得到廣泛應用。本論文闡述了無刷直流電動機的系統構成和工作原理，分析了無刷直流電動機的數學模型、等效電路、傳遞函數以及調速原理。采用轉速電流雙閉環控制與H PWM．L ON的脈寬調制方法驅動控制無刷直流電機，并在MATLAB／Simulink平臺上進行了計算機仿真。仿真結果表明，控制系統有較好的動靜態特性。論文還分析了經典PID控制和模糊控制各自的優缺點，并介紹了結合二者優點的模糊自適應PID控制的優點。在MATLAB／Simulink平臺進行了基于模糊自適應PID控制器的無刷直流電機控制系統的計算機建模仿真。與采用經典PID控制器的控制系統相比，采用模糊自適應PID控制器的控制系統的動靜態特性都得到改善。本論文設計了無刷直流電機控制系統的硬件，包括控制單元、功率變換單元，并進行了電磁兼容性設計?？刂茊卧訲I的TMS320F2812DSP控制器為核心，設計了位置傳感器接口電路、人機界面電路、電平轉換電路、電流采樣電路以及采樣調理電路等。功率變換單元以三菱的IPM PS21 563．P為核心，設計了整流電路、逆變電路、能耗制動電路以及多項保護電路。設計了基于TMS320F281 2 DSP控制器的速度電流雙閉環電機驅動控制程序、位置檢測程序、電流采樣程序、人機界面程序以及各項安全保護程序等。在對硬件部分和軟件部分進行調試后，對控制系統進行了實驗，通過實驗波形，檢驗了控制系統的工作性能。本文最后對整個系統的設計進行了總結，并對本系統存在的問題和后續的研究工作提出了自己的看法看法。

標簽： 無刷直流電機 控制系統

上傳時間： 2022-06-28

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