工業(yè)生產(chǎn)過程往往具有非線性、不確定性，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型。應(yīng)用常規(guī)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(tǒng)建模、辨識和控制中常用的理論和方法。其中，神經(jīng)元具有很強的信息綜合、學(xué)習(xí)記憶、自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，可以處理那些難以用模型和規(guī)則描述的過程，將神經(jīng)元與PID結(jié)合，應(yīng)用到實際的控制中，可以在線調(diào)整PID的參數(shù)，使系統(tǒng)具有較強的抗干擾能力、自適應(yīng)能力和較好的魯棒性。 目前，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究主要是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論研究、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)技術(shù)研究，這三方面是相互依賴和相互促進的關(guān)系。本文主要側(cè)重的是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)技術(shù)研究方面，創(chuàng)新性地利用FPGA嵌入式系統(tǒng)開發(fā)技術(shù)實現(xiàn)單神經(jīng)元PID智能控制器的研究與設(shè)計，并將其封裝成為一個專用的IP核供其他的控制系統(tǒng)使用。 首先，對單神經(jīng)元PID智能控制器的設(shè)計原理和設(shè)計算法進行了深入的研究與分析；其次，利用MATLAB設(shè)計單神經(jīng)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(tǒng)輸出；然后，研究基于FPGA的單神經(jīng)元智能控制算法的實現(xiàn)，對控制器進行VHDL語言分層設(shè)計，使用Altera公司的軟件QuartusⅡ6.1進行仿真實驗。兩個仿真實驗結(jié)果表明，基于FPGA的單神經(jīng)元智能控制器比MATLAB設(shè)計的單神經(jīng)元PID智能控制器性能優(yōu)良。 本文的設(shè)計模塊主要包括權(quán)值修改模塊、誤差計算模塊、權(quán)值產(chǎn)生模塊和輸出模塊。在各個模塊的設(shè)計中進行了優(yōu)化處理，使本文的設(shè)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(tǒng)控制器的控制性能。
上傳時間： 2013-04-24
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關(guān)于PID算法自動控制的詳細介紹，并有如何針對一些具體情況的編程介紹
上傳時間： 2013-08-05
上傳用戶：吳之波123
基于微處理器的數(shù)字PID控制器改變了傳統(tǒng)模擬PID控制器參數(shù)整定不靈活的問題。但是常規(guī)微處理器容易在環(huán)境惡劣的情況下出現(xiàn)程序跑飛的問題，如果實現(xiàn)PID軟算法的微處理器因為強干擾或其他原因而出現(xiàn)故障，會引起輸出值的大幅度變化或停止響應(yīng)。而FPGA的應(yīng)用可以從本質(zhì)上解決這個問題。因此，利用FPGA開發(fā)技術(shù)，實現(xiàn)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(yīng)用意義。 首先分析FPGA的內(nèi)部結(jié)構(gòu)特點，總結(jié)FPGA設(shè)計技術(shù)及開發(fā)流程，指出實現(xiàn)結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計，降低設(shè)計難度，是擴展設(shè)計功能、提高芯片性能和產(chǎn)品性價比的關(guān)鍵。控制系統(tǒng)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(tǒng)的關(guān)鍵部件。在分析FPGA設(shè)計結(jié)構(gòu)類型和特點的基礎(chǔ)上，提出一種基于FPGA改進型并行結(jié)構(gòu)的PID溫度控制器設(shè)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(shè)計，增加整數(shù)運算結(jié)果的位擴展處理，進行不同數(shù)據(jù)類型的整數(shù)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(yīng)用Ouartus Ⅱ圖形輸入與Verilog HDL語言相結(jié)合設(shè)計實現(xiàn)了PID控制器，用Modelsim仿真驗證了設(shè)計結(jié)果的正確性，用Synplify Pro進行電路綜合，在Quaitus Ⅱ軟件中實現(xiàn)布局布線，最后生成FPGA的編程文件。根據(jù)控制系統(tǒng)的要求，論文設(shè)計完成了12位模數(shù)AD轉(zhuǎn)換器、數(shù)據(jù)顯示器、按鍵等相關(guān)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(gòu)建PID控制系統(tǒng)。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(jié)果表明，達到無超調(diào)的穩(wěn)定控制要求，為降低FPGA實現(xiàn)PID控制器的設(shè)計難度提供了有效的方法。
上傳時間： 2013-06-13
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用C寫的PID模塊，以簡潔的代碼量完成了PID算法，提高了速度。
上傳時間： 2013-06-07
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pid 控制原理 新型控制理論 方法 繼承pid 控制理論
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：Jason1990
各種先進PID控制的MATLAB仿真，適合PID初學(xué)者熟悉各種PID的控制原理
上傳時間： 2013-07-26
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基于單片機的PID溫度控制系統(tǒng)，了解PID控制理論和單片機實現(xiàn)方法
標簽： PID 單片機 溫度控制系統(tǒng)
上傳時間： 2013-05-21
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The ISL8540 is a step down DC/DC power switching regulator which accepts 9.0V to 40V input and provi
標簽： Switching Regulator Power DC
上傳時間： 2013-06-07
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開關(guān)磁阻電機(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有結(jié)構(gòu)簡單、工作可靠、效率高和成本較低等優(yōu)點，在很多領(lǐng)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(jié)構(gòu)簡單的優(yōu)勢，而且降低了系統(tǒng)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(zhuǎn)子位置的方案成為開關(guān)磁阻電機驅(qū)動系統(tǒng)(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(shù)學(xué)模型基礎(chǔ)上實現(xiàn)無位置傳感器控制十分困難，而人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為解決這個問題提供了新的思路。徑向基函數(shù)(RadialBasisFunction，RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種映射能力極強的前向型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有收斂速度快、全局逼近能力強等優(yōu)點。本文提出一種利用自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對SRM進行控制的新方法，所采用的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以電機繞組的相電流、磁鏈作為輸入，轉(zhuǎn)子位置作為輸出，通過離線和在線相結(jié)合的方法對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練，建立SRM電流、磁鏈與轉(zhuǎn)子位置之間的非線性映射，從而實現(xiàn)SRM的無位置傳感器控制。 常規(guī)的PID控制以其結(jié)構(gòu)簡單、可靠性高、易于工程實現(xiàn)等優(yōu)點至今仍被廣泛采用。在系統(tǒng)模型參數(shù)變化不大的情況下，PID控制效果良好，但當(dāng)被控對象具有高度非線性和不確定性時，僅靠PID調(diào)節(jié)效果不好。對于SRM，它的電磁關(guān)系高度非線性，固定參數(shù)的PID調(diào)節(jié)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識的SRM單神經(jīng)元PID自適應(yīng)控制新方法。該方法針對開關(guān)磁阻電機的非線性，利用具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的單神經(jīng)元來構(gòu)成開關(guān)磁阻電機的單神經(jīng)元自適應(yīng)控制器，不但結(jié)構(gòu)簡單，而且能適應(yīng)環(huán)境變化，具有較強的魯棒性。同時構(gòu)造了一個RBF網(wǎng)絡(luò)對系統(tǒng)進行在線辨識，建立其在線參考模型，由單神經(jīng)元控制器完成控制器參數(shù)的自學(xué)習(xí)，從而實現(xiàn)控制器參數(shù)的在線調(diào)整，能取得更好的控制效果。 仿真及實驗結(jié)果表明，自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)電機的準確換相，從而實現(xiàn)了電機的無位置傳感器控制；基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識的單神經(jīng)元自適應(yīng)控制能夠達到在線辨識在線控制的目的，控制精度高，動態(tài)特性好，具有較好的自適應(yīng)性和魯棒性。
標簽： RBF PID 控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2013-04-24
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比例-積分-微分（PID）是過程控制中最常用的一種控制算法。算法簡單而且容易理解，應(yīng)用十分廣泛。但由于應(yīng)用領(lǐng)域的不同，功能上差別很大，系統(tǒng)的控制要求及關(guān)心的控制對象也不相同。數(shù)字PID控制比連續(xù)PID控制更為優(yōu)越，因為計算機程序的靈活性，很容易克服連續(xù)PID控制中存在的問題，經(jīng)修正而得到更完善的數(shù)字PID算法。本文以三相全控整流橋阻性負載為實際電路，控制主電路電壓，旨在提出一種智能數(shù)字PID控制系統(tǒng)的設(shè)計思路，并給出了詳細的硬件設(shè)計及初步軟件設(shè)計思路。 PID控制系統(tǒng)采用高性能、低功耗的ARM微處理器S3C44BO作為核心處理單元，內(nèi)部的10位ADC作為信號采集模塊，采用了矩陣鍵盤和640*480的液晶作為人機接口；串口作為通信模塊實現(xiàn)了上位機的監(jiān)控。采用芯片內(nèi)部自帶的PWM模塊，輸出16M Hz PWM信號并經(jīng)過一階低通濾波器得到0～5V的控制信號用于觸發(fā)主電路控制器，實現(xiàn)PID整定。 軟件方面，分析和研究了uC/OSⅡ的內(nèi)核源碼，實現(xiàn)了其在32位微處理器上的移植，作為管理各個子程序執(zhí)行的系統(tǒng)軟件。選用了圖形處理軟件uC/GUI用于完成LCD顯示及控制。PID算法采用了增量式數(shù)字PID算法，采用規(guī)一化算法進行參數(shù)選取。上位機部分采用了C＃語言進行編寫。另外，采用了RTC（Real Time Clock）作為系統(tǒng)時鐘，可以實現(xiàn)系統(tǒng)的定時運行、定時模式切換等。在上位機上也可以方便的控制程序的執(zhí)行，實現(xiàn)遠程監(jiān)控。 在論文的最后詳細的介紹了智能PID控制系統(tǒng)在三相全控橋主電路中的具體應(yīng)用。總結(jié)了調(diào)試中遇到的問題，對今后工作中需要進一步改善和探索的地方進行了展望。
標簽： ARM PID 控制系統(tǒng)
上傳時間： 2013-08-01
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