單片機模糊模糊控制是目前在控制領域所采用的三種智能控制方法中最具實際意義的方法。模糊控制的采用解決了大量過去人們無法解決的問題,并且在工業控制、家用電器和各個領域已取得了令人觸目的成效。本書是一本系統地介紹模糊控制的理論、技術、方法和應用的著作;內容包括模糊控制基礎、模糊控制器、模糊控制系統、模糊控制系統的穩定性、模糊控制系統的開發軟件,用單片微型機實現模糊控制的技術和方法,模糊控制在家用電器和工業上應用的實際例子;反映了模糊控制目前的水平。 單片機模糊模糊控制目錄 : 第一章 模糊邏輯、神經網絡集成電路的發展 1.1 模糊邏輯及其集成電路的發展1.1.1 模糊邏輯的誕生和發展1.1.2 模糊集成電路的發展進程1.2 神經網絡及其集成電路的發展1.2.1 神經網絡的形成歷史1.2.2 神經網絡集成電路的發展1.3 模糊邏輯和神經網絡的結合1.3.1 模糊邏輯和神經網絡結合的意義1.3.2 模糊邏輯和神經網絡結合的前景第二章 模糊邏輯及其理論基礎 2.1 模糊集合與隸屬函數2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隸屬函數2.1.3 分解定理與擴張定理2.1.4 模糊數2.2 模糊關系、模糊矩陣與模糊變換2.2.1 模糊關系2.2.2 模糊矩陣2.2.3 模糊變換2.3模糊邏輯和函數2.3.1模糊命題2.3.2模糊邏輯2.3.3模糊邏輯函數2.4模糊語言2.4.1 語言及語言的模糊性2.4.2 模糊語言2.4.3 語法規則和算子2.4.4 模糊條件語句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 模糊推理的強度轉移法第三章 模糊控制基礎 3.1 模糊控制的系統結構3.2 精確量的模糊化3.2.1 語言變量的分檔3.2.2 語言變量值的表示方法3.2.3 精確量轉換成模糊量3.3 模糊量的精確化3.3.1 最大隸屬度法3.3.2 中位數法3.3.3 重心法3.4 模糊控制規則及控制算法3.4.1 模糊控制規則的格式3.4.2 模糊控制規則的生成3.4.3 模糊控制規則的優化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神經網絡方法3.5.1 神經元和神經網絡3.5.2 神經網絡的分布存儲和容錯性3.5.3 神經網絡的學習算法3.5.4 神經網絡實現的模糊控制3.5.5 神經網絡構造隸屬函數3.5.6 神經網絡存儲控制規則3.5.7 神經網絡實現模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器結構4.2 模糊控制器設計4.2.1 常規模糊控制器設計4.2.2 變結構模糊控制器設計4.2.3 自組織模糊控制器設計4.2.4 自適應模糊控制器設計4.3 模糊控制器的數學模型4.3.1 常規模糊控制器的數學模型4.3.2 模糊控制器數學模型的建立第五章 模糊控制系統 5.1 模糊系統的辨識和建模5.1.1 模糊系統辨識的數學基礎5.1.2 基于模糊關系方程的模糊模型辨識5.1.3 基于語言控制規則的模糊模型辨識5.2 模糊控制系統的設計5.2.1 模糊控制系統的一般設計過程5.2.2 模糊控制系統的典型設計5.3 模糊控制系統的穩定性5.3.1 穩定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 語言規則描述的模糊控制系統的穩定性5.3.3 關系方程描述的模糊控制系統的穩定性第六章 數字單片機與模糊控制6.1 數字單片機MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9單片機性能概論6.1.2 MC68HC705P9單片機基本結構6.1.3 MC68HC705P9指令系統6.2 數字單片機模糊控制方式6.2.1 數字單片機與模糊控制關系6.2.2 數字單片機模糊控制方式第七章 模糊單片機與模糊控制7.1 模糊單片機NLX2307.1.1 模糊單片機NLX230性能概況7.1.2 NLX230的結構及引腳7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的內部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技術7.2 NLX230開發系統7.3 NLX230應用例子第八章 模糊控制的開發軟件8.1 模糊推理機原理8.2 模糊推理機的算法8.3 模糊推理機結構和清單8.4 模糊邏輯知識基發生器8.5 模糊推理開發環境8.5.1 FIDE的工作條件8.5.2 FIDE的結構8.5.3 FIDE的工作過程第九章 模糊控制在家用電器中的應用9.1 模糊控制的電冰箱9.1.1 電冰箱模糊控制系統結構9.1.2 模糊控制規則和模糊量9.1.3 控制系統的電路結構9.1.4 控制規則的自調整9.2 模糊控制的電飯鍋9.2.1 煮飯的工藝過程曲線9.2.2 模糊控制的邏輯結構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 控制電路的結構框圖9.3.2 微波爐的模糊量與推理9.3.3 微波爐控制電路結構原理9.3.4 控制軟件原理及框圖9.4 模糊控制的洗衣機9.4.1 模糊洗衣機控制系統邏輯結構9.4.2 模糊洗衣機的模糊推理9.4.3 洗衣機物理量檢測方法9.4.4 布質和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的應用10.1 模糊參數自適應PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊參數自適應PID控制系統結構10.1.3 模糊控制規則的產生10.1.4 模糊推理機理及運行結果10.2 恒溫爐模糊控制10.2.1 恒溫爐模糊控制的系統結構10.2.2 模糊控制器及控制規則的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感應電機模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系統結構10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊電阻觀測器10.3.4 模糊控制器及運行
上傳時間: 2014-12-28
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由于自校正控制器在實際中的廣泛運用,其缺點日益明顯,主要體現在變階次、變時延和變參數的系統中,因此研制具有較強的魯棒性的控制器在實際運用中非常有用。Clark等人提出的廣義預測控制自校正控制器是一種基于參數模型的預測控制算法,它采用了時段優化性能指標,結合辨識和自校正機制,從而克服自校正控制中存在的缺點,具有較強的魯棒性。
上傳時間: 2014-01-25
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本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力,實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射,具有很強的自學習自適應能力,十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中,BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一,得到了較為深入的研究,其結構簡單,需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強,采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略,建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整,控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明,該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后,將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明,該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度,且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統,并進行了相應的軟硬件設計,為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間: 2013-05-23
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該文主要研究超聲波電機的傳動機理、數學模型、結構設計、驅動系統和精密伺服系統的理論和實踐,為超聲波電機的進一步研究和產業化奠定基礎.該文主要內容和研究成果如下:系統地總結了國內外超聲波電機的研究歷史、發展現狀和主要應用,研究了超聲波電機的運行機理.研制了超聲波電機專用、高抗干擾能力,高可靠性、兩相正交、正弦超聲波驅動電源,分別探討了使用串聯電感和并聯電感實施負載阻抗匹配時,電機性能所受到的影響.研制了利用電機定子上壓電陶瓷的孤極反饋來進行頻率調整的新型頻率跟蹤控制器,實現了超聲波電機速度的穩定性控制. 實現了超聲波電機高精度位置檢測,研制了基于DSP的超聲波電機精密伺服控制系統,完成了采用驅動頻率/相位的P、PI和自適應控制方案進行精密定位控制的理論探討和實驗研究,井進行了模糊控制的理論探討.在理論研究的基礎上,成功地研制了環形超聲波電機及其精密定位控制系統.單元電機最大轉矩1N. m,控制精度2.16′.
上傳時間: 2013-07-15
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文中設計完成了以數字信號處理器DSP為控制核心,以智能控制功率模塊IPM為驅動,以無刷直流電機作為伺服電機的一套高性能的電梯門機交流伺服系統。 論文闡述了設計的目的,給出了電機的選擇,介紹了無刷直流電機的優點;說明了門機運行曲線的形成及加減速運行時按S曲線方式運行的優點,并給出了加減速運行時S曲線的具體形成方法;針對門機控制系統的控制策略進行了詳細的研究,將自適應控制理論引入了電梯的門機控制系統中,并針對模型參考自適應控制的方法進行了分析,該方法的實施使系統的性能得到了提高。 系統采用TMS320LF2407A作為電梯的門機控制系統的核心控制器,對TMS320LF2407A作了詳細的介紹。文中對系統采用了全數字化設計,完成了總體硬件電路的設計,主要包括計算控制電路、信號采集電路、鍵盤輸入及顯示電路、驅動及保護電路等,并對每一部分電路的設計進行了具體的說明;驅動電路選用了智能控制功率模塊IPM,并針對所選模塊進行了說明。 在系統軟件設計中,采用對曲線進行離散的方式,給出了門機運行的參考模型,并根據采集的信號與參考模型進行對比,求出加/減速運行時S曲線實現的補償算法;并針對運行參數變化的影響,提出了對門機系統進行自適應控制的方法,給出了系統軟件的流程。 通過對系統的硬件及軟件的設計,實現了對電梯門機系統安全、可靠、平穩控制的目的。
上傳時間: 2013-06-22
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臺灣成功大學的關于無人機自動駕駛控制的論文集(1) 這包共4篇,分別為: 無人飛機速度控制器設計與實現 無人飛行船自主性控制設計與實現 無人飛行載具導引飛控整合自動駕駛儀參數選取之研究 無人飛行載具導引飛控之軟體與硬體模擬
標簽: lunwen
上傳時間: 2013-08-03
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勵磁控制系統是同步發電機的重要組成部分,它的特性好壞直接影響電機及電力系統運行的可靠性和穩定性。 基于此,利用仿真的方式對勵磁控制系統進行了研究并給出了相關結論,同時提出了一些新的控制算法,并建立了一個勵磁控制系統仿真平臺。 首先,從同步電機和勵磁系統的模型入手,根據研究需要修改了同步電機的仿真模型,詳細地介紹了檢測單元、控制單元和勵磁系統主回路模型,在總結普通PID調節方式不足的基礎上提出了一種性能優越的非線性PID控制方式。 其次,分別在有刷和無刷勵磁系統下,對普通PID、非線性PID和模糊自適應PID三種控制方式在階躍響應和突變負載的情況下進行仿真,對輸出的機端電壓進行分析并得出相關結論。 除了對通用的勵磁控制算法進行仿真分析外,提出了一種基于同步電機本身的勵磁控制算法,這種控制方式是對勵磁電流進行閉環控制,并輔以非線性的PID控制進行進行精度調節。針對這種方式,提出了兩種實現方案。同樣在有刷和無刷勵磁系統下進行階躍響應和突變負載的仿真分析研究。仿真測試表明,這種控制算法在控制的快速性和穩定性方面優于通用的控制方式。 最后,鑒于勵磁控制系統仿真的重復性及操作的繁瑣性,建立了一種基于MATLAB GUI的勵磁控制仿真平臺,借助此平臺對SIMULINK模型操作,可以方便地實現對參數的設置與修改、模型的查看和修正、仿真的顯示及相關的輔助操作等等,可以極大地簡化仿真的操作過程,提高仿真的效率。另外,此平臺的實現也為其它系統類型仿真界面的建立提供了重要的參考。
上傳時間: 2013-04-24
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永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點,在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現象,且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統,要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中,位置傳感器的存在使得系統成本增加、結構復雜、可靠性降低,所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力,實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射,具有很強的自學習自適應能力,十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中,BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一,得到了較為深入的研究,其結構簡單,需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強,采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略,建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整,控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明,該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后,將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明,該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度,且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統,并進行了相應的軟硬件設計,為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本,為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間: 2013-07-03
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本課題來源于企業委托開發項目:大功率兩電平矢量控制變頻器的開發。課題以感應電動機變頻調速系統的產品化開發為目標,對感應電動機參數離線辨識技術和控制器進行了研究和試驗。本人除了參加整體系統的設計和制作任務外,獨立完成了參數離線辨識工作。文章介紹了一種實用的參數離線辨識方法,在綜合各種控制策略基礎上給出了一套基于DSP的數字化解決方案,通過整機進行了軟硬件調試,實現了設計目標。為產品化打下一定的基礎。 論文第1章介紹了矢量控制以及坐標變換,分析了電動機參數對矢量控制的影響,通過Matlab仿真了電動機參數變化對變頻器輸出的影響。 第2章對辨識主要介紹了參數辨識的算法,對感應電機靜態數學模型進行了化簡,得到各個參數與電壓電流之間的關系方程。通過單相直流試驗和單相交流試驗辨識電動機參數。采用迭代算法計算出非線性方程的數值,還介紹了一種基于電壓電流瞬時值計算電動機功率因數的方法。 第3章對控制器進行了研究,對當前比較先進的自抗擾控制,自適應控制,基于非線性的逆控制等控制策略進行了綜述。最后對基于PI轉速調節器的間接矢量控制系統進行了仿真,并給出了仿真結果。 第4章介紹了實驗室自主開發的基于TI公司DSP TMS320F2812的通用交流調速試驗裝置。根據通用試驗裝置的設計要求設計了控制板電路,電源板電路,功率板電路等電路,進行了調試,并應用到試驗之中,性能達到要求。 第5章介紹了整個系統的功能軟件設計和功能試驗結果,給出了部分程序流程圖和裝置的基本功能試驗波形。 最后就課題的研究進行了整體總結,為將來的后續研究提出建議。
上傳時間: 2013-06-25
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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
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