通 用 測 試 系 統 能 夠適 應 多 樣 化 的 儀 器 控 制 方 式 以 及 通 信 方 式 ，實 現 測 量 儀 器 的 通 用 化控 制 ，減 輕 測 試 人 員 的 測 試 壓 力， 提 高測 試 效 率 ； 該 系 統 基 于 安 捷 倫 的 多 種 測 量 儀 器 ， 以 VISA_COM技 術 和 SCPI 儀 器 控 制 語 言 為 重 要 支 撐；結 合 模 塊 化 的 方 法 進 行 開 發(fā)系 統 通 過 對 GPIB、USB和LAN等 多 種 形 式 通 信 接 口 的 靈 活 調 度 實 現 對 測 量 儀 器 的 控制以 及 控 制 命令 和 實 驗數 據 的 傳 輸，并 具 有 處 理 和可視 化 實 驗 數 據 的 能 力 ； 系 統接 口 形 式 多 樣 、人 機 交 互 友 好 、擴 展 性 好 ，降 低 了 測 量 儀 器 的 使 用 復雜 度 ，簡 化 了 測 量 流 程，提 高 了 測 試 效 率 ，為 各 型 號 測 試 工 作 提供 了 較 好 的 支 持 。
上傳時間： 2022-01-16
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Max31865的溫度控制系統,可以測量pt100或pt1000的溫度，精度在0.5度
上傳時間： 2022-01-29
上傳用戶：wangshoupeng199
神經網絡在智能機器人導航系統中的應用研究1神經網絡在環(huán)境感知中的應 用 對環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內存，并且采用柵 格法進行路徑規(guī)劃，其計算量是相當大的。Kohon~n自組織 神經瞬絡為機器人對未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經網絡是一十自組織神經網絡，其學習的結 果能體現出輸入樣本的分布情況，從而對輸入樣本實現數 據壓縮 。基于 網絡 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經元 的 權向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機地選 取坐標點xltl【可由傳感器獲得】作為網絡輸入，神經嘲絡通 過對大量的輸八樣本的學習，其神經元就會體現出一定的 分布形 式 學習過程如下：開 始時網絡的權值隨機地賦值 ， 其后接下式進行學 習： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經元 1在t時刻對 應的權值 ；a(∽ 謂整系 數 ； (『l網絡的輸八矢量；Ⅳ()：學習的 I域。每個神經元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經 元權 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網絡學習的鄰域 (，) 可 以動 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經 元數量 的選取取 決 于環(huán)境 的復雜度 ，如果神 經元 的數量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結果會導致節(jié)點穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點 妁數量太大 ．節(jié)點就會表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點是對整個 自由空間 的學 習，而不是 學習最 小框架空 間 。節(jié) 點的數 量可 以動態(tài) 地定義，在每個學習階段的結柬．機器人會檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節(jié)點 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網絡節(jié)點來 重新學 習 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應該采用較少的網絡 節(jié)點升 始學習，逐步增加其數量。這種方法比較適臺對擁擠的'E{= 境的學習，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結構表示 。 采用Kohonen~沖經阿絡表示環(huán)境是一個新的方法。由 于網絡的并行結構，可在較短的時間內進行大量的計算。并 且不需要了解障礙物的過細信息．如形狀、位置等 通過 學習可用樹結構表示自由空問的基本框架，起、終點問路 徑 可利用樹的遍 歷技術報容易地被找到 在機器人對環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經嘲 絡技術對 多傳 感器的信息進 行融臺 。由于單個傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環(huán)境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機器凡的感知能力。 2 神經 網絡在局部路徑規(guī)射中的應 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時問內
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：qingfengchizhu
基于紅外技術的智能機器人控制系統基于紅外技術、單片機技術等完成 了智能機器人控制 系統的設計。該機器人實現 了步行、跟蹤、避 障 、 步伐調 整 、語 音 、聲控 、液 晶 顯示 、地 面探 測 等功 能 。 紅外技 術 智 能機 器人 控制 系統 隨著政 治格 局 、 戰(zhàn)爭形 式 的 變化 ，在 偵察 、戰(zhàn) 場攻擊 、反恐 防爆 等軍 事領 域 {冉}要 大量 無人 作戰(zhàn) 機 器人 ；人 類探 索太 空 、建設 航 天站 、搶 險救 災等 不 適合 由人 來承擔 的任務 的增 加 ，也 {冉}要 機器 人代 替 人類執(zhí) 行 任務 。 同時， 新 的需 求和任 務 也對 機器 人 的 性能 提 出 了更 高 的要 求 。 由于 紅 外線 有較 強 的 穿透 能 力和 抗 干 擾 能 力， 不易散 射 且不 易 引起 串干擾 。本 設計 基 于紅 外技 術 完 成 智 能機 器 人 控 制 系 統 的 設 計 ， 主 要 實現 了 步 行 、跟蹤 、避 障 、步伐 調整 、語 音 、聲 控 、液 晶顯 示 、地 面探 測 8個 功能 ，在 遇到 外界 條件 發(fā)生 變化 時， 該機 器人 將采 取不 同 的措 施對 待， 能較 好地 表 現 出該 機器 人 的 簡單 思 考 能 力 。 1智能機器人說明 1．1功能簡介機系統框圖 機 器人 控 制系 統框 圖如 圖 1。 耦，P3，0～P3．5接 ISD語音芯片， P3，O~P3．5接 ISD語 音 芯 片 。 該機器人 采用 2片 AT89C51來控制，一 片用于 整個 系統的控制， 一片僅 用于驅動 液晶屏 1602的控 制 ，它 們之 間通過 I／O 121通 訊， 以實現 兩片單 片機 工 作 的協
上傳時間： 2022-02-13
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基于傳感器和模糊規(guī)則的機器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運動控制基于傳感器和模糊規(guī)則的機器人在動態(tài)障礙環(huán)境中的智能運動控制 oIlI～0(、r> 王 敏 金·波斯科 黃心漢 ，O、l、L (華i 面面辜寫j幕．武漢，43074) ＼I。L上、o 捌要：提出了一種基于傳感器和模糊規(guī)則的智能機器人運動規(guī)劃方法 ．該方法運用了基于調和函數分析的人 工勢能 場原 理 ．采用模糊規(guī)則 可減少推導勢能函數所 必須的計算 ，同時給機器人伺服 系統發(fā) 出指令 ，使它能夠 自動 地尋找通向目標的路徑．提出的方法具有簡單、快速的特點，而且能對 n自由度機械手的整個手臂實現最碰．建立 在非線性機器人動力學之上的整 個閉環(huán)系統和模糊控制器 的穩(wěn)定性 由李雅普諾 夫原理 保證 ．仿真結 果證明 了該方 法 的有效性 ，通 過比較分析顯示 出文 中所提 出的最障算法的優(yōu)越性 ． 美t詞：基于傳感器的機器人運動控制；模糊規(guī)則；人工勢能場；動態(tài)避障；機器人操作手 1 叫啞oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor詛sb inchasma~ia]b柚· 血 ， spot ： ng， spray Ijl岫 1g， mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y，ma al塒 IIovaland wa時 cut· ring 咖 ． ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眥 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles． s 曲km，de． notedasthefDbotm ∞ pJan，liDgp∞ 舶1，hasbeen the倒 娜bj0ct鋤l哪gIeseat℃ll∞ ． Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts． Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s． 0州 d眥 ：1999—07—29；Revised~ ：2000一∞ 一絲 In conU~astto many n~ hods，rob
上傳時間： 2022-02-15
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家 庭 總 線 是 智 能 家 居 實 現 的 重 要 基 礎 ． 是 住 宅 內 部 的 神 經 系 統 ． 其 主 要 作 用 是 連 接 家 中的各 種 電子 、 電氣 設 備 ． 負責 將 家 庭 內 的 各 種 通 信 設 備 ( 包 括 安 保 、 電話 、 家 電 、 視 聽 設 備 等 )連 接 在 一 起 ． 形 成 一 個 完 整 的家 庭 網 絡 。 日 本 是 較 早 推 動 智 能 家 居 發(fā) 展 的 國 家 之 一 ， 它 較 早 地 提 出 了 家庭 總線 系統 (H O m e B u S S Y S t e m ， 簡稱H B S ) 的概念 ． 成 立 了 家庭 總線 (H B S )研 究會 ． 并 在 郵政省和 通 產 省 的指 導 下 組 成 了H B S 標 準委 員 會 ， 制定 了 日 本 的H B s 標 準 。 按 照 該 標 準 ， H B S 系統 由一 條 同 軸 電 纜 和 4 對 雙 絞 線 構 成 ， 前 者 用 于 傳 輸 圖 像 信 息 ． 后者 用 于 傳輸語 音 、 數據及 控制信 號 。 各 類家用 設 備 與 電氣 設 備 均 按 一 定 方式 與H B S 相 連 ， 這 些 電氣設 備 既 可 以在 室 內進 行 控制 ． 也 可 在異地 通 過 電話進行 遙 控 。 為適 應 大型 居住社 區(qū) 的需 要 ， 1 9 8 8 年年初 ， 日 本住 宅信息 化推進協會 又 推 出 了 超級 家庭總 線 (S u p e r H0 m e B u s S y s t e m ， 簡 稱S - H B S ) ， 它適 用 于 更 大 的范 圍 ． 因 為一 個S - H B s 系統可 掛接 數千個家庭 內部 網 。 家庭 智能化要 求諸 多家 電和 網絡能夠彼此 相容 ． 總線協 議是 其精髓 所 在 ， 只 有接 E l 暢通 ， 家 電才能 “ 聽懂 ” 人 發(fā) 出的指令 ， 因此 總線標準 的物理 層 接 口 形 式 是 智能 家居 亟 待解決 的重 要 問題 之 一 。 目前 比 較成型 的總線標 準 協 議 主 要 是 美 國公 司 提 出 的 ， 包 括E c h e l o n 公 司 I)~L o n W o r k s 協議 、 電子 工 業(yè) 協 會 (E I A ) 的C E 總線協 議 (C EB u S ) 、 S m a r t Ho u s e L P 的智 能屋 協 議 和×一 1 0 公 司 的X 一 1 0 協 議等。 這 些 協 議 各 有 優(yōu) 劣 。
標簽： 智能家居
上傳時間： 2022-03-11
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1.針對一類參數未知的非線性離散時間動態(tài)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(tài)性能。2針對一類具有參數跳變的非線性離散時間動態(tài)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(huán)系統的穩(wěn)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(fā)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(yōu)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(tài)優(yōu)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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一臺數控機床的先進程度衡量著一個國家制造業(yè)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(yōu)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(yōu)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(huán)控制的自適應能力，提高位置環(huán)、速度環(huán)和電流環(huán)等復雜運算的處理速度，提高系統管理與控制程序開發(fā)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(yōu)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
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IC-Ucc28950改進的相移全橋控制設計UcC28950是T公司進一步改進的相移全橋控制C，它比原有標準型UCC2895主要改進為Zvs能力范圍加寬，對二次側同步整流直接控制，提高了輕載空載轉換效率，而且此時可以ON/OFF控制同步整流成為綠色產品。既可以作電流型控制，也可以作電壓型控制。增加了閉環(huán)軟啟動及使能功能。低啟動電流，逐個周期式限流過流保護，開關頻率可達1MHz UCC28950基本應用電路如圖1所示，內部等效方框電路如圖2所示。*啟動中的保護邏輯UCC28950啟動前應該首先滿足下列條件：*VDD電壓要超過UvLo閾值，73V*5V基準電壓已經實現*芯片結溫低于140℃。*軟啟動電容上的電壓不低于0.55V。如果滿足上述條件，一個內部使能信號EN將產生出來，開始軟啟動過程。軟啟動期間的占空比，由Ss端電壓定義，且不會低于由Twm設置的占空比，或由逐個周期電流限制電路決定的負載條件電壓基準精確的（±1.5%5V基準電壓，具有短路保護，支持內部電路，并能提供20mA外部輸出電流，其用于設置DCDC變換器參數，放置一個低ESR，ESL瓷介電容（1uF-2.2uF旁路去耦，從此端接到GND，并緊靠端子，以獲得最佳性能。唯一的關斷特性發(fā)生在C的VDD進入UVLo狀態(tài)。*誤差放大器（EA+EA，COMP）誤差放大器有兩個未提交的輸入端，EA+和EA-。它具有3MHz帶寬具有柔性的閉環(huán)反饋環(huán)。EA+為同相端，EA-為反向端。COMP為輸出端輸入電壓共模范圍保證在0.5V-3.6V。誤差放大器的輸出在內部接到pWM比較器的同相輸入端，誤差放大器的輸出范圍為0.25V4.25V，遠超出PwM比較器輸入上斜信號范圍，其從0.8v-2.8V。軟啟動信號作為附加的放大器的同相輸入，當誤差放大器的兩個同相輸入為低，是支配性的輸入，而且設置的占空比是誤差放大器輸出信號與內部斜波相比較后放在PWM比較器的輸入處。
標簽： ucc2895
上傳時間： 2022-03-31
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本文主要論述了一種基于51單片機為核心控制器的數控直流電源的設計原理和實現方法。該電源具有電壓可預置、可步進調整、輸出的電壓信號和電流信號可同時顯示功能。文章介紹了系統的總體設計方案，其主要由微控制器模塊、穩(wěn)壓控制模塊、電壓/電流采樣模塊、顯示模塊、鍵盤模塊、電源模塊五部分構成。該系統原理是以STC89C52單片機為控制單元，以數模轉換芯片DAC0832輸出參考電壓控制電壓轉換模塊LM317輸出電壓大小，同時輸出穩(wěn)壓、恒流采用模數轉換芯片ADC0832對采樣的電壓、電流轉換為數字信號，再通過單片機實現閉環(huán)控制。文章最后對數控直流電源的主要性能參數進行了測定和總結，并對其發(fā)展前景進行了展望。關鍵詞單片機（MCU）：數模轉換器（DAC）；模數轉換器（ADC）：閉環(huán)控制電源技術尤其是數控電源技術是一門實踐性很強的工程技術，服務于各行各業(yè)。當今電源技術融合了電氣、電子、系統集成、控制理論、材料等諸多學科領域。直流穩(wěn)壓電源是電子技術常用的儀器設備之一，廣泛的應用于教學、科研等領域，是電子實驗員、電子設計人員及電路開發(fā)部門進行實驗操作和科學研究所不可缺少的電子儀器。在電子電路中，通常都需要電壓穩(wěn)定的直流電源來供電。而整個穩(wěn)壓過程是由電源變壓器、整流、濾波、穩(wěn)壓等四部分組成。然而這種傳統的直流穩(wěn)壓電源功能簡單、不好控制、可靠性低、干擾大、精度低且體積大、復雜度高。普通的直流穩(wěn)壓電源品種有很多，但均存在以下二個問題：輸出電壓是通過粗調（波段開關）及細調（電位器）來調節(jié)。這樣，當輸出電壓需要精確輸出，或需要在一個小范圍內改變時，困難就較大。另外，隨著使用時間的增加，波段開關及電位器難免接觸不良，對輸出會有影響。穩(wěn)壓方式均是采用串聯型穩(wěn)壓電路，對過載進行限流或截流型保護，電路構成復雜，穩(wěn)壓精度也不高。
上傳時間： 2022-04-05
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