工業生產過程往往具有非線性、不確定性，難以建立精確的數學模型。應用常規的PID控制器難以達到理想的控制效果。作為的重要分支，人工神經網絡具有良好的非線性映射能力和高度的并行信息處理能力，已成為非線性系統建模、辨識和控制中常用的理論和方法。其中，神經元具有很強的信息綜合、學習記憶、自學習和自適應能力，可以處理那些難以用模型和規則描述的過程，將神經元與PID結合，應用到實際的控制中，可以在線調整PID的參數，使系統具有較強的抗干擾能力、自適應能力和較好的魯棒性。 目前，人工神經網絡的研究主要是神經網絡的理論研究、神經網絡的應用研究和神經網絡的實現技術研究，這三方面是相互依賴和相互促進的關系。本文主要側重的是神經網絡的實現技術研究方面，創新性地利用FPGA嵌入式系統開發技術實現單神經元PID智能控制器的研究與設計，并將其封裝成為一個專用的IP核供其他的控制系統使用。 首先，對單神經元PID智能控制器的設計原理和設計算法進行了深入的研究與分析；其次，利用MATLAB設計單神經元PID智能控制器，針對特定的被控對象，對其進行仿真實驗，獲得比較理想的系統輸出；然后，研究基于FPGA的單神經元智能控制算法的實現，對控制器進行VHDL語言分層設計，使用Altera公司的軟件QuartusⅡ6.1進行仿真實驗。兩個仿真實驗結果表明，基于FPGA的單神經元智能控制器比MATLAB設計的單神經元PID智能控制器性能優良。 本文的設計模塊主要包括權值修改模塊、誤差計算模塊、權值產生模塊和輸出模塊。在各個模塊的設計中進行了優化處理，使本文的設計不僅利用的硬件資源少，而且也有很快的運行速度，同時也改善了傳統控制器的控制性能。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：13517191407
基于微處理器的數字PID控制器改變了傳統模擬PID控制器參數整定不靈活的問題。但是常規微處理器容易在環境惡劣的情況下出現程序跑飛的問題，如果實現PID軟算法的微處理器因為強干擾或其他原因而出現故障，會引起輸出值的大幅度變化或停止響應。而FPGA的應用可以從本質上解決這個問題。因此，利用FPGA開發技術，實現智能控制器算法的芯片化，使之能夠廣泛的用于各種場合，具有很大的應用意義。 首先分析FPGA的內部結構特點，總結FPGA設計技術及開發流程，指出實現結構優化設計，降低設計難度，是擴展設計功能、提高芯片性能和產品性價比的關鍵?？刂葡到y由四個模塊組成，主要包括核心控制器模塊、輸入輸出模塊以及人機接口。其中控制器部分為系統的關鍵部件。在分析FPGA設計結構類型和特點的基礎上，提出一種基于FPGA改進型并行結構的PID溫度控制器設計方法。在PID算法與FPGA的運算器邏輯映像過程中，采用將補碼的加法器代替減法器設計，增加整數運算結果的位擴展處理，進行不同數據類型的整數歸一化等不同角度的處理方法融合為一體，可以有效地減少邏輯運算部件。應用Ouartus Ⅱ圖形輸入與Verilog HDL語言相結合設計實現了PID控制器，用Modelsim仿真驗證了設計結果的正確性，用Synplify Pro進行電路綜合，在Quaitus Ⅱ軟件中實現布局布線，最后生成FPGA的編程文件。根據控制系統的要求，論文設計完成了12位模數AD轉換器、數據顯示器、按鍵等相關外圍接口電路。 將一階、純滯后、大慣性電阻爐溫作為控制對象，以EP1C3T144 FPGA為核心，構建PID控制系統。在采用Pt100溫度傳感器、分辨率為2℃、最大溫度控制范圍0～400℃的條件下，實驗結果表明，達到無超調的穩定控制要求，為降低FPGA實現PID控制器的設計難度提供了有效的方法。
上傳時間： 2013-06-13
上傳用戶：15071087253
基于微處理器的數字PID控制器改變了傳統模擬PID控制器參數整定不靈活的問題。但是常規微處理器容易在環境惡劣的情況下出現程序跑飛的問題，如果實現PID軟算法的微處理器因為強干擾或其他原因而出現故障，會引起輸出值的大幅度變化或停止響應。而FPGA的應用可以從本質上解決這個問題。因此，利用FPGA開發技術，實現智能控制器算法的芯片化，使之能夠廣泛的用于各種場合，具有很大的應用意義。 首先分析FPGA的內部結構特點，總結FPGA設計技術及開發流程，指出實現結構優化設計，降低設計難度，是擴展設計功能、提高芯片性能和產品性價比的關鍵?？刂葡到y由四個模塊組成，主要包括核心控制器模塊、輸入輸出模塊以及人機接口。其中控制器部分為系統的關鍵部件。在分析FPGA設計結構類型和特點的基礎上，提出一種基于FPGA改進型并行結構的PID溫度控制器設計方法。在PID算法與FPGA的運算器邏輯映像過程中，采用將補碼的加法器代替減法器設計，增加整數運算結果的位擴展處理，進行不同數據類型的整數歸一化等不同角度的處理方法融合為一體，可以有效地減少邏輯運算部件。應用Ouartus Ⅱ圖形輸入與Verilog HDL語言相結合設計實現了PID控制器，用Modelsim仿真驗證了設計結果的正確性，用Synplify Pro進行電路綜合，在Quaitus Ⅱ軟件中實現布局布線，最后生成FPGA的編程文件。根據控制系統的要求，論文設計完成了12位模數AD轉換器、數據顯示器、按鍵等相關外圍接口電路。 將一階、純滯后、大慣性電阻爐溫作為控制對象，以EP1C3T144 FPGA為核心，構建PID控制系統。在采用Pt100溫度傳感器、分辨率為2℃、最大溫度控制范圍0～400℃的條件下，實驗結果表明，達到無超調的穩定控制要求，為降低FPGA實現PID控制器的設計難度提供了有效的方法。
上傳時間： 2013-05-24
上傳用戶：gyq
本文以誤差和誤差變化率為輸入，利用模糊推理的方法實現了對PID參數的在線自動整定，并且在MATLAB環境下對該控制器進行了設計和仿真。從仿真結果可以看出，參數自整定模糊PID控制器控制效果優于
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：wanghui2438
基于FPGA的PID控制器設計研究，適合用fpga開發控制系統的專業人員參考
上傳時間： 2013-08-15
上傳用戶：xlcky
基于BP神經網絡的PID控制器的研究與實現:
上傳時間： 2013-11-25
上傳用戶：SimonQQ
許多電信和計算應用都需要一個能夠從非常低輸入電壓獲得工作電源的高效率降壓型 DC/DC 轉換器。高輸出功率同步控制器 LT3740 就是這些應用的理想選擇，該器件能把 2.2V 至 22V 的輸入電源轉換為低至 0.8V 的輸出，並提供 2A 至 20A 的負載電流。其應用包括分布式電源繫統、負載點調節和邏輯電源轉換。
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：arnold
基于ATmega48單片機的恒速風扇控制器的設計
上傳時間： 2013-10-27
上傳用戶：baitouyu
針對傳統PID控制系統參數整定過程存在的在線整定困難和控制品質不理想等問題，結合BP神經網絡自學習和自適應能力強等特點，提出采用BP神經網絡優化PID控制器參數。其次，為了加快BP神經網絡學習收斂速度，防止其陷入局部極小點，提出采用粒子群優化算法來優化BP神經網絡的連接權值矩陣。最后，給出了PSO-BP算法整定優化PID控制器參數的詳細步驟和流程圖，并通過一個PID控制系統的仿真實例來驗證本文所提算法的有效性。仿真結果證明了本文所提方法在控制品質方面優于其它三種常規整定方法。
上傳時間： 2014-03-21
上傳用戶：diets
樂高機器人的PID控制器 的資料
上傳時間： 2013-10-17
上傳用戶：wvbxj
