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自適應(yīng)pid控制器

  • 機載光電跟蹤系統的模糊PID控制

    首先,針對機載光電跟蹤控制系統的特點,建立了被控對象的模型。接著,對機載光電跟蹤系統模糊PID控制器的設計進行了詳細介紹。最后,利用經典PID控制、模糊控制、模糊PID控制3種算法對機載光電穩定跟蹤系統進行仿真比較。仿真結果表明模糊PID控制算法較之前兩種算法具有響應快、超調量小、抗干擾能力強、穩態性能好等優點,對機載光電跟蹤系統具有較好的控制能力。

    標簽: PID 機載光電 控制 跟蹤系統

    上傳時間: 2013-10-27

    上傳用戶:er1219

  • 數字PID控制算法講解

    數字PID控制算法是將模擬PID離散化得到,各參數有著明顯的物理意義,調整方便,所以PID控制器很受工程技術人員的喜愛。

    標簽: PID 數字 控制算法

    上傳時間: 2013-10-15

    上傳用戶:nairui21

  • 西門子S7-200 CPU PID控制圖解

    PID控制器由比例單元(P)、積分單元(I)和微分單元(D)組成。其輸入e (t)與輸出u (t)的關系為 u(t)=kp[e(t)+1/TI∫e(t)dt+TD*de(t)/dt] 式中積分的上下限分別是0和t 因此它的傳遞函數為:G(s)=U(s)/E(s)=kp[1+1/(TI*s)+TD*s] 其中kp為比例系數; TI為積分時間常數; TD為微分時間常數.  

    標簽: 200 CPU PID 西門子

    上傳時間: 2013-11-04

    上傳用戶:jiiszha

  • 西門子S7-300 PID用法

    PID(比例-積分-微分)控制器作為最早實用化的控制器已有70多年歷史,現在仍然是應用最廣泛的工業控制器。PID控制器簡單易懂,使用中不需精確的系統模型等先決條件,因而成為應用最為廣泛的控制器。

    標簽: 300 PID 西門子

    上傳時間: 2013-11-24

    上傳用戶:haohao

  • 中控內部PID參數調整講座資料

    在過程控制中,按偏差的比例(P)、積分(I)和微分(D)進行控制的PID控制器(亦稱PID調節器)是應用最為廣泛的一種自動控制器。

    標簽: PID 參數調整 講座

    上傳時間: 2013-10-31

    上傳用戶:zycidjl

  • 單片機控制的智能PID控制器在液壓系統中的應用研究

    摘要:本文在對傳統PID調節器在液壓伺服控制系統中的控制效果分析的基礎上,采用了新型的模糊控制技術,通過單片機實現了智能PID控制,取得了比較好的控制效果。關鍵詞:電液伺服控制;智能控制;模糊控制;單片機;智能PID

    標簽: PID 單片機控制 中的應用 控制器

    上傳時間: 2013-10-22

    上傳用戶:yangqian

  • 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

  • 基于串口通信的直流電機PID調速系統

    為了實現對直流電機快速、準確調速的要求,提出了一種基于串口通信的直流電機PID調速系統設計方案,并實現系統的軟硬件設計。采用按鍵、OLED顯示屏等人機交互工具進行參數設置及顯示,通過PID控制器閉環反饋控制調節PWM信號,串口與上位機通信實現對數據的客觀分析。測試結果表明,該系統具有運行穩定、調速準確、響應時間短等特點,達到了系統設計要求。

    標簽: PID 串口通信 直流電機 調速系統

    上傳時間: 2013-10-13

    上傳用戶:ccccccc

  • 基于BP神經網絡算法PID控制器的研究與仿真

    文中將BP神經網絡的原理應用于參數辨識過程,結合傳統的 PID控制算法,形成一種改進型BP神經網絡PID控制算法。該算法利用BP神經網絡建立系統參數模型,能夠跟蹤被控對象的變化,取得較高的辨識精度。針對BP神經網絡對權系初始值敏感的缺點,優化BP神經網絡的初始權系數。通過BP算法修正BP網絡自身權系數,實現PID參數的在線調整。仿真結果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強、穩定性好,表明了該算法的可行性與有效性。

    標簽: PID BP神經網絡 算法 控制器

    上傳時間: 2013-10-08

    上傳用戶:cxl274287265

  • 基于蟻群算法PID控制器的應用研究

    傳統的PID控制對于控制模型不確定并具有非線性特性的對象時,存在參數難以整定、控制效果不好的缺點,文中提出了一種基于蟻群算法的PID調節算法,即利用蟻群算法動態調節PID的參數,實現對配料系統的控制,通過實驗仿真的方式證明了該方法具有良好的控制效果及適應性。

    標簽: PID 蟻群算法 控制器 應用研究

    上傳時間: 2013-10-09

    上傳用戶:ccccccc

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