基于單片機的PID溫度控制系統，了解PID控制理論和單片機實現方法
標簽： PID 單片機 溫度控制系統
上傳時間： 2013-05-21
上傳用戶：無聊來刷下
開關磁阻電機(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有結構簡單、工作可靠、效率高和成本較低等優點，在很多領域都顯示出強大的競爭力，但是位置傳感器的存在不僅削弱了SRM結構簡單的優勢，而且降低了系統高速運行的可靠性，增加了成本，探索實用的無位置傳感器檢測轉子位置的方案成為開關磁阻電機驅動系統(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的熱點。SRM高度非線性的電磁特性決定了在精確的數學模型基礎上實現無位置傳感器控制十分困難，而人工神經網絡的出現為解決這個問題提供了新的思路。徑向基函數(RadialBasisFunction，RBF)神經網絡是一種映射能力極強的前向型神經網絡，具有收斂速度快、全局逼近能力強等優點。本文提出一種利用自適應RBF神經網絡對SRM進行控制的新方法，所采用的RBF神經網絡以電機繞組的相電流、磁鏈作為輸入，轉子位置作為輸出，通過離線和在線相結合的方法對網絡進行訓練，建立SRM電流、磁鏈與轉子位置之間的非線性映射，從而實現SRM的無位置傳感器控制。 常規的PID控制以其結構簡單、可靠性高、易于工程實現等優點至今仍被廣泛采用。在系統模型參數變化不大的情況下，PID控制效果良好，但當被控對象具有高度非線性和不確定性時，僅靠PID調節效果不好。對于SRM，它的電磁關系高度非線性，固定參數的PID調節器無法得到很理想的控制性能指標。論文提出了一種基于RBF神經網絡在線辨識的SRM單神經元PID自適應控制新方法。該方法針對開關磁阻電機的非線性，利用具有自學習和自適應能力的單神經元來構成開關磁阻電機的單神經元自適應控制器，不但結構簡單，而且能適應環境變化，具有較強的魯棒性。同時構造了一個RBF網絡對系統進行在線辨識，建立其在線參考模型，由單神經元控制器完成控制器參數的自學習，從而實現控制器參數的在線調整，能取得更好的控制效果。 仿真及實驗結果表明，自適應RBF神經網絡能夠實現電機的準確換相，從而實現了電機的無位置傳感器控制；基于RBF神經網絡在線辨識的單神經元自適應控制能夠達到在線辨識在線控制的目的，控制精度高，動態特性好，具有較好的自適應性和魯棒性。
標簽： RBF PID 控制 神經網絡
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：skfreeman
本文主要介紹了`加熱爐混合模糊控制的方案。該方案采用了“短周期”預測爐溫的模糊控制策略，將模糊控制和PID 控制結合在一起，利用協調因子的在線自整定來確定重油流量，實現了空燃比的自尋優模糊控制。該系統
標簽： PID 模糊 加熱爐 中的應用
上傳時間： 2013-06-25
上傳用戶：牧羊人8920
本文運用模糊控制與PID 控制分別對同一受控對象進行控制。通過MATLAB 仿真，表明了模糊控制與傳統的PID控制相比明顯地改善了控制系統的動態性能。關鍵詞：模糊控制，PID 控制，MATLA
標簽： PID 模糊控制 控制 仿真研究
上傳時間： 2013-08-01
上傳用戶：huangzchytems
微型鍋爐液位模糊PID控制:本文研究基于Profibus 現場總線和以太網兩級網絡的過程控制系統實驗裝置，被控對象是模擬電熱鍋爐。重點介紹了模糊PID 控制算法在鍋爐液位控制實驗系統中的應用，說明了實
標簽： PID 鍋爐液位 模糊 控制
上傳用戶：liglechongchong
本文介紹了在非死卡爾智能賽車競賽中的一份技術報告：模糊PID控制算法在賽車中的應用
標簽： PID 模糊 控制算法 中的應用
上傳時間： 2013-07-13
上傳用戶：feilinhan
變頻器矢量控制及PID控制變頻器矢量控制及PID控制
標簽： PID 變頻器 矢量控制 控制
上傳用戶：dyy618
當執行機構需要的不是控制量的絕對值，而是控制量的增量（例如去驅動 步進電動機）時，需要用PID的“增量算法”。 增量式PID控制算法可以通過（2-4）式推導出。
標簽： PID 51單片機 增量式 控制算法
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PID控制教程，簡單易懂，大家可以下載來看看！
標簽： PID 控制 教程
上傳時間： 2013-07-01
上傳用戶：MATAIYES
神經網絡控制算法作為一種比較成熟的智能控制算法，在空空導彈的理論研究中也得到了很多應用，但它的實際應用通常是通過軟件實現的，而軟件實現是串行執行指令，運行速度慢，可靠性低，很難滿足實際導彈制導系統實時性的要求。控制算法硬件實現的最大特點就是可提高控制算法的實時運算速度和可靠性。本課題針對導彈制導系統，以FPGA為硬件平臺研究神經網絡控制算法的硬件實現。本文首先對BP神經網絡算法思想進行了深入分析，并對BP網絡的各個階段進行了理論推導，最后對BP神經網絡PID飛行控制算法進行了研究和總結，為硬件實現提供了理論基礎。基于對上述理論的深入研究和分析，本文提出了一種適合FPGA實現該神經網絡控制算法的硬件實現模型。在該模型中，神經網絡各層之間采用串行執行數據方式，層間則采用并行運行方式，可有效提高系統的運算速度。由于模塊化、層次化的自頂向下的模塊化設計方法可有效減少錯誤的產生，是設計復雜大規模系統的理想設計方法。本文采用了此設計方法，通過把系統模塊化，對各個子模塊分別用VHDL硬件描述語言進行描述，并基于QUARTUS II軟件開發平臺進行綜合和仿真，直到達到研究設計要求。最后將仿真程序源代碼下載配置到具體的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,應用于某實際導彈控制系統的研究。理論分析和實驗結果表明該神經網絡飛行控制算法的FPGA硬件實現是有效可行的，可滿足系統實時性的要求，為制導系統的實際工程實現提供了基礎。
標簽： FPGA PID 神經網絡 飛行控制
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