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pid自動(dòng)(dòng)控制控制器

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID飛行控制算法的FPGA實(shí)現(xiàn)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法作為一種比較成熟的智能控制算法，在空空導(dǎo)彈的理論研究中也得到了很多應(yīng)用，但它的實(shí)際應(yīng)用通常是通過(guò)軟件實(shí)現(xiàn)的，而軟件實(shí)現(xiàn)是串行執(zhí)行指令，運(yùn)行速度慢，可靠性低，很難滿足實(shí)際導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求。控制算法硬件實(shí)現(xiàn)的最大特點(diǎn)就是可提高控制算法的實(shí)時(shí)運(yùn)算速度和可靠性。本課題針對(duì)導(dǎo)彈制導(dǎo)系統(tǒng)，以FPGA為硬件平臺(tái)研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的硬件實(shí)現(xiàn)。本文首先對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法思想進(jìn)行了深入分析，并對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的各個(gè)階段進(jìn)行了理論推導(dǎo)，最后對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID飛行控制算法進(jìn)行了研究和總結(jié)，為硬件實(shí)現(xiàn)提供了理論基礎(chǔ)。基于對(duì)上述理論的深入研究和分析，本文提出了一種適合FPGA實(shí)現(xiàn)該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的硬件實(shí)現(xiàn)模型。在該模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層之間采用串行執(zhí)行數(shù)據(jù)方式，層間則采用并行運(yùn)行方式，可有效提高系統(tǒng)的運(yùn)算速度。由于模塊化、層次化的自頂向下的模塊化設(shè)計(jì)方法可有效減少錯(cuò)誤的產(chǎn)生，是設(shè)計(jì)復(fù)雜大規(guī)模系統(tǒng)的理想設(shè)計(jì)方法。本文采用了此設(shè)計(jì)方法，通過(guò)把系統(tǒng)模塊化，對(duì)各個(gè)子模塊分別用VHDL硬件描述語(yǔ)言進(jìn)行描述，并基于QUARTUS II軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)進(jìn)行綜合和仿真，直到達(dá)到研究設(shè)計(jì)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(yīng)用于某實(shí)際導(dǎo)彈控制系統(tǒng)的研究。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)飛行控制算法的FPGA硬件實(shí)現(xiàn)是有效可行的，可滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求，為制導(dǎo)系統(tǒng)的實(shí)際工程實(shí)現(xiàn)提供了基礎(chǔ)。

標(biāo)簽： FPGA PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 飛行控制

上傳時(shí)間： 2013-04-24

上傳用戶：冇尾飛鉈
基于FPGA的PID控制器設(shè)計(jì)研究

基于FPGA的PID控制器設(shè)計(jì)研究，適合用fpga開(kāi)發(fā)控制系統(tǒng)的專業(yè)人員參考

標(biāo)簽： FPGA PID 制器設(shè)計(jì)

上傳時(shí)間： 2013-08-15

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機(jī)載光電跟蹤系統(tǒng)的模糊PID控制

首先，針對(duì)機(jī)載光電跟蹤控制系統(tǒng)的特點(diǎn)，建立了被控對(duì)象的模型。接著，對(duì)機(jī)載光電跟蹤系統(tǒng)模糊PID控制器的設(shè)計(jì)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。最后，利用經(jīng)典PID控制、模糊控制、模糊PID控制3種算法對(duì)機(jī)載光電穩(wěn)定跟蹤系統(tǒng)進(jìn)行仿真比較。仿真結(jié)果表明模糊PID控制算法較之前兩種算法具有響應(yīng)快、超調(diào)量小、抗干擾能力強(qiáng)、穩(wěn)態(tài)性能好等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)機(jī)載光電跟蹤系統(tǒng)具有較好的控制能力。

標(biāo)簽： PID 機(jī)載光電控制跟蹤系統(tǒng)

上傳時(shí)間： 2013-10-27

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數(shù)字PID控制算法講解

數(shù)字PID控制算法是將模擬PID離散化得到，各參數(shù)有著明顯的物理意義，調(diào)整方便，所以PID控制器很受工程技術(shù)人員的喜愛(ài)。

標(biāo)簽： PID 數(shù)字控制算法

上傳時(shí)間： 2013-10-15

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基于瑞薩電子微控制器的溫度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　為了提高傳統(tǒng)溫度控制系統(tǒng)的性能，將PID控制理論與嵌入式系統(tǒng)相結(jié)合，采用瑞薩電子公司的H8S/2166作為核心處理器，AD公司的AD7705以及熱敏電阻溫度傳感器作為溫度檢測(cè)單元，利用4×6小鍵盤(pán)、LCD顯示器和S1D13305液晶控制器達(dá)到良好的人機(jī)交互，設(shè)計(jì)出了一個(gè)應(yīng)用于化工領(lǐng)域的嵌入式實(shí)時(shí)溫度控制系統(tǒng)。相比于傳統(tǒng)溫度控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)提供了更強(qiáng)的計(jì)算能力和可擴(kuò)展能力，采用增量PID控制算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜控制。通過(guò)實(shí)驗(yàn)，該系統(tǒng)能達(dá)到0.1 ℃的溫度控制精度以及小于120 s的溫度穩(wěn)定時(shí)間。　　Abstract: 　　In order to improve the performance of conventional temperature control system， combining PID control theory with embedded systems， using the Renesas Electronics Corp. H8S/2166 micro-controller as a core processors， AD7705 and thermistor temperature sensor as a temperature detection unit and 4×6 small keyboard， LCD and S1D13305 LCD controller as a good human-computer interaction， this paper designed an embedded real-time temperature control system which is applied in chemical industry. Compared with conventional temperature control system， this system provides more computing power and extensibility， and adopts PID control algorithm for complex control. Through the experiment， the system can reach temperature control accuracy of 0.1 ℃ and temperature stabilization time of less than 120 seconds.

標(biāo)簽： 瑞薩電子微控制器溫度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

上傳時(shí)間： 2014-12-26

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51單片機(jī)增量式PID控制算法

當(dāng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)需要的不是控制量的絕對(duì)值，而是控制量的增量（例如去驅(qū)動(dòng) 步進(jìn)電動(dòng)機(jī)）時(shí)，需要用PID的“增量算法”。增量式PID控制算法可以通過(guò)（2-4）式推導(dǎo)出。由(2-4)可以得到控制器的第k-1個(gè)采樣時(shí)刻的輸出值為：

標(biāo)簽： PID 51單片機(jī) 增量式控制算法

上傳時(shí)間： 2013-10-11

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單片機(jī)模糊控制在電加熱爐溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

在冶金、化工，機(jī)械等各類工業(yè)控制中，電加熱爐都得到了廣泛的應(yīng)用。目前國(guó)內(nèi)的電加熱爐溫度控制器大多還停留在國(guó)際60年代水平，仍在使用繼電一接觸器控制或常規(guī)PID控制，自動(dòng)化程度低，動(dòng)態(tài)控制精度差，滿足不了日益發(fā)展的工藝技術(shù)要求。電加熱爐的溫度是生產(chǎn)工藝的一項(xiàng)重要指標(biāo)，溫度控制的好壞將直接影響產(chǎn)品的質(zhì)量。電加熱爐由電阻絲加熱，溫度控制具有非線性、大滯后、大慣性、時(shí)變性、升溫尊向性等特點(diǎn)。而且，在實(shí)際應(yīng)用和研究中，電加熱爐溫度控制遇到了很多困難：第一，很難建立精確的數(shù)學(xué)模型：第二，不能很好地解決非線性、大滯后等問(wèn)題。以精確數(shù)學(xué)模型為基礎(chǔ)地經(jīng)典控制理論和現(xiàn)代控制論在解決這些問(wèn)題時(shí)遇到了極大地困難，而以語(yǔ)言規(guī)則模型(IF—THEN)為基礎(chǔ)的模糊控制理論卻是解決上述問(wèn)題的有效途徑和方法。國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的一些模糊設(shè)計(jì)方法大多存在不同缺點(diǎn)，而且真正把理論研究應(yīng)用到實(shí)際系統(tǒng)的也較少。所以，深入研究在電加熱爐系統(tǒng)控制中具體模糊控制設(shè)計(jì)理論是十分必要的。本文針對(duì)電加熱爐這一控制對(duì)象，以Ts．94—1型號(hào)的箱形電加熱爐為參考對(duì)象，分別采用工業(yè)控制中普遍使用的PID控制、經(jīng)常見(jiàn)到的模糊控制策略，如基本模糊控制，對(duì)其進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，比較，并進(jìn)行了理論分析。針對(duì)上述電加熱爐控制中存在的問(wèn)題，本文設(shè)計(jì)了雙模糊控制器。雙模糊控制器在參數(shù)自整定模糊控制理論的基礎(chǔ)上，對(duì)比例因子進(jìn)行調(diào)整，克服原算法復(fù)雜麗不實(shí)用的特點(diǎn)，根據(jù)電加熱爐不同的工作狀態(tài)采用不同的模糊控制器，提高了控制精度，改善了控制效果。本文把模糊控制與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和自適應(yīng)能力，建立了自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)。把不依賴精確數(shù)學(xué)模型的模糊控制系統(tǒng)與有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)或參考模型相結(jié)合，彌補(bǔ)了模糊控制的不足，使模糊控制系統(tǒng)更能發(fā)揮其強(qiáng)大優(yōu)勢(shì)，控制效果理想。在實(shí)踐應(yīng)用方面，以電加熱爐為控制對(duì)象，開(kāi)發(fā)了89C51單片機(jī)模糊控制器，主要進(jìn)行了硬件和軟件的設(shè)計(jì)。

標(biāo)簽： 單片機(jī) 中的應(yīng)用模糊控制電加熱爐

上傳時(shí)間： 2013-10-28

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單片機(jī)控制的智能PID控制器在液壓系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

摘要:本文在對(duì)傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器在液壓伺服控制系統(tǒng)中的控制效果分析的基礎(chǔ)上,采用了新型的模糊控制技術(shù),通過(guò)單片機(jī)實(shí)現(xiàn)了智能PID控制,取得了比較好的控制效果。關(guān)鍵詞:電液伺服控制;智能控制;模糊控制;單片機(jī);智能PID

標(biāo)簽： PID 單片機(jī)控制中的應(yīng)用控制器

上傳時(shí)間： 2013-10-22

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單片機(jī)模糊邏輯控制

單片機(jī)模糊模糊控制是目前在控制領(lǐng)域所采用的三種智能控制方法中最具實(shí)際意義的方法。模糊控制的采用解決了大量過(guò)去人們無(wú)法解決的問(wèn)題，并且在工業(yè)控制、家用電器和各個(gè)領(lǐng)域已取得了令人觸目的成效。本書(shū)是一本系統(tǒng)地介紹模糊控制的理論、技術(shù)、方法和應(yīng)用的著作；內(nèi)容包括模糊控制基礎(chǔ)、模糊控制器、模糊控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性、模糊控制系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)軟件，用單片微型機(jī)實(shí)現(xiàn)模糊控制的技術(shù)和方法，模糊控制在家用電器和工業(yè)上應(yīng)用的實(shí)際例子；反映了模糊控制目前的水平。單片機(jī)模糊模糊控制目錄：第一章模糊邏輯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成電路的發(fā)展 1.1 模糊邏輯及其集成電路的發(fā)展1.1.1 模糊邏輯的誕生和發(fā)展1.1.2 模糊集成電路的發(fā)展進(jìn)程1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其集成電路的發(fā)展1.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的形成歷史1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成電路的發(fā)展1.3 模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合1.3.1 模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的意義1.3.2 模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的前景第二章模糊邏輯及其理論基礎(chǔ) 2.1 模糊集合與隸屬函數(shù)2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隸屬函數(shù)2.1.3 分解定理與擴(kuò)張定理2.1.4 模糊數(shù)2.2 模糊關(guān)系、模糊矩陣與模糊變換2.2.1 模糊關(guān)系2.2.2 模糊矩陣2.2.3 模糊變換2.3模糊邏輯和函數(shù)2.3.1模糊命題2.3.2模糊邏輯2.3.3模糊邏輯函數(shù)2.4模糊語(yǔ)言2.4.1 語(yǔ)言及語(yǔ)言的模糊性2.4.2 模糊語(yǔ)言2.4.3 語(yǔ)法規(guī)則和算子2.4.4 模糊條件語(yǔ)句2.5 模糊推理2.5.1 模糊推理的CRI法2.5.2 模糊推理的TVR法2.5.3 模糊推理的直接法2.5.4 模糊推理的精確值法2.5.5 模糊推理的強(qiáng)度轉(zhuǎn)移法第三章模糊控制基礎(chǔ) 3.1 模糊控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)3.2 精確量的模糊化3.2.1 語(yǔ)言變量的分檔3.2.2 語(yǔ)言變量值的表示方法3.2.3 精確量轉(zhuǎn)換成模糊量3.3 模糊量的精確化3.3.1 最大隸屬度法3.3.2 中位數(shù)法3.3.3 重心法3.4 模糊控制規(guī)則及控制算法3.4.1 模糊控制規(guī)則的格式3.4.2 模糊控制規(guī)則的生成3.4.3 模糊控制規(guī)則的優(yōu)化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法3.5.1 神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分布存儲(chǔ)和容錯(cuò)性3.5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法3.5.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)的模糊控制3.5.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)造隸屬函數(shù)3.5.6 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存儲(chǔ)控制規(guī)則3.5.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)模糊化、反模糊化第四章模糊控制器 4.1 模糊控制器結(jié)構(gòu)4.2 模糊控制器設(shè)計(jì)4.2.1 常規(guī)模糊控制器設(shè)計(jì)4.2.2 變結(jié)構(gòu)模糊控制器設(shè)計(jì)4.2.3 自組織模糊控制器設(shè)計(jì)4.2.4 自適應(yīng)模糊控制器設(shè)計(jì)4.3 模糊控制器的數(shù)學(xué)模型4.3.1 常規(guī)模糊控制器的數(shù)學(xué)模型4.3.2 模糊控制器數(shù)學(xué)模型的建立第五章模糊控制系統(tǒng) 5.1 模糊系統(tǒng)的辨識(shí)和建模5.1.1 模糊系統(tǒng)辨識(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)5.1.2 基于模糊關(guān)系方程的模糊模型辨識(shí)5.1.3 基于語(yǔ)言控制規(guī)則的模糊模型辨識(shí)5.2 模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)5.2.1 模糊控制系統(tǒng)的一般設(shè)計(jì)過(guò)程5.2.2 模糊控制系統(tǒng)的典型設(shè)計(jì)5.3 模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性5.3.1 穩(wěn)定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 語(yǔ)言規(guī)則描述的模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性5.3.3 關(guān)系方程描述的模糊控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性第六章數(shù)字單片機(jī)與模糊控制6.1 數(shù)字單片機(jī)MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9單片機(jī)性能概論6.1.2 MC68HC705P9單片機(jī)基本結(jié)構(gòu)6.1.3 MC68HC705P9指令系統(tǒng)6.2 數(shù)字單片機(jī)模糊控制方式6.2.1 數(shù)字單片機(jī)與模糊控制關(guān)系6.2.2 數(shù)字單片機(jī)模糊控制方式第七章模糊單片機(jī)與模糊控制7.1 模糊單片機(jī)NLX2307.1.1 模糊單片機(jī)NLX230性能概況7.1.2 NLX230的結(jié)構(gòu)及引腳7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的內(nèi)部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技術(shù)7.2 NLX230開(kāi)發(fā)系統(tǒng)7.3 NLX230應(yīng)用例子第八章模糊控制的開(kāi)發(fā)軟件8.1 模糊推理機(jī)原理8.2 模糊推理機(jī)的算法8.3 模糊推理機(jī)結(jié)構(gòu)和清單8.4 模糊邏輯知識(shí)基發(fā)生器8.5 模糊推理開(kāi)發(fā)環(huán)境8.5.1 FIDE的工作條件8.5.2 FIDE的結(jié)構(gòu)8.5.3 FIDE的工作過(guò)程第九章模糊控制在家用電器中的應(yīng)用9.1 模糊控制的電冰箱9.1.1 電冰箱模糊控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)9.1.2 模糊控制規(guī)則和模糊量9.1.3 控制系統(tǒng)的電路結(jié)構(gòu)9.1.4 控制規(guī)則的自調(diào)整9.2 模糊控制的電飯鍋9.2.1 煮飯的工藝過(guò)程曲線9.2.2 模糊控制的邏輯結(jié)構(gòu)9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制軟件框圖9.3 模糊控制的微波爐9.3.1 控制電路的結(jié)構(gòu)框圖9.3.2 微波爐的模糊量與推理9.3.3 微波爐控制電路結(jié)構(gòu)原理9.3.4 控制軟件原理及框圖9.4 模糊控制的洗衣機(jī)9.4.1 模糊洗衣機(jī)控制系統(tǒng)邏輯結(jié)構(gòu)9.4.2 模糊洗衣機(jī)的模糊推理9.4.3 洗衣機(jī)物理量檢測(cè)方法9.4.4 布質(zhì)和布量的模糊推理第十章模糊控制在工程上的應(yīng)用10.1 模糊參數(shù)自適應(yīng)PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊參數(shù)自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)10.1.3 模糊控制規(guī)則的產(chǎn)生10.1.4 模糊推理機(jī)理及運(yùn)行結(jié)果10.2 恒溫爐模糊控制10.2.1 恒溫爐模糊控制的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)10.2.2 模糊控制器及控制規(guī)則的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感應(yīng)電機(jī)模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊電阻觀測(cè)器10.3.4 模糊控制器及運(yùn)行

標(biāo)簽： 單片機(jī) 模糊邏輯控制

上傳時(shí)間： 2014-12-28

上傳用戶：semi1981
基于DSP的新型柴油發(fā)電機(jī)勵(lì)磁控制系統(tǒng)研究

在綜合分析諧波勵(lì)磁無(wú)刷同步發(fā)電機(jī)勵(lì)磁控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,對(duì)其勵(lì)磁控制策略進(jìn)行了研究,開(kāi)發(fā)了一套基于DSP( TMS320F2812) 控制的新型柴油發(fā)電機(jī)勵(lì)磁控制系統(tǒng),該系統(tǒng)采用參數(shù)自適應(yīng)模糊PID 控制勵(lì)磁,選用交流采樣方式實(shí)時(shí)檢測(cè)各信號(hào)的瞬時(shí)特性,系統(tǒng)仿真結(jié)果以及在1 臺(tái)25 kW 工頻柴油發(fā)電機(jī)上的試驗(yàn)結(jié)果證明了該控制器具有較好的電壓調(diào)節(jié)特性,系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)和暫態(tài)性能完全滿足發(fā)電機(jī)對(duì)勵(lì)磁系統(tǒng)的要求。關(guān)鍵詞:勵(lì)磁調(diào)節(jié);模糊PID 控制;數(shù)字信號(hào)處理器;交流采樣 Abstract :According to the general analysis of the excitation cont rol system of the harmonious wave excitation brushless synchronous generator and it s characteristics ,a new type of diesel generator excitation cont rol system based on DSP( TMS320F2812) was designed. An adaptive fuzzy PID cont rol of excitation is used in this system. To detect the t ransient characteristics of the signals in a timely manner ,AC sampling was applied.The system simulation result s and the testing result s f rom a 25 kW diesel generator (50 Hz) can prove that the voltage regulation characteristics of the excitation cont rol system are very well ,and both the steadyOstate performance and the t ransient performance of the generator are also good.Key words :excitation cont rol ;fuzzy PID cont rol ;digital signal processor (DSP) ;AC sampling

標(biāo)簽： DSP 柴油發(fā)電機(jī) 勵(lì)磁控制系統(tǒng)研究

上傳時(shí)間： 2013-10-29

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