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
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關于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。控制系統由四個模塊組成，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
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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
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各種先進PID控制的MATLAB仿真，適合PID初學者熟悉各種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，了解PID控制理論和單片機實現方法
上傳時間： 2013-05-21
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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。
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，應用十分廣泛。但由于應用領域的不同，功能上差別很大，系統的控制要求及關心的控制對象也不相同。數字PID控制比連續PID控制更為優越，因為計算機程序的靈活性，很容易克服連續PID控制中存在的問題，經修正而得到更完善的數字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字PID控制系統的設計思路，并給出了詳細的硬件設計及初步軟件設計思路。 PID控制系統采用高性能、低功耗的ARM微處理器S3C44BO作為核心處理單元，內部的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了上位機的監控。采用芯片內部自帶的PWM模塊，輸出16M Hz PWM信號并經過一階低通濾波器得到0～5V的控制信號用于觸發主電路控制器，實現PID整定。 軟件方面，分析和研究了uC/OSⅡ的內核源碼，實現了其在32位微處理器上的移植，作為管理各個子程序執行的系統軟件。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字PID算法，采用規一化算法進行參數選取。上位機部分采用了C＃語言進行編寫。另外，采用了RTC（Real Time Clock）作為系統時鐘，可以實現系統的定時運行、定時模式切換等。在上位機上也可以方便的控制程序的執行，實現遠程監控。 在論文的最后詳細的介紹了智能PID控制系統在三相全控橋主電路中的具體應用。總結了調試中遇到的問題，對今后工作中需要進一步改善和探索的地方進行了展望。
上傳時間： 2013-08-01
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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
上傳時間： 2013-06-25
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