PID算法自從問世以來，一直受到廣泛的關注。隨著現代控制理論及智能控制技術的發展，PID算法也得到了長足的發展。結合傳統的PID控制算法，針對特定的控制領域，出現了一些新的控制算法，模糊PID控制算法就是在此基礎上漸漸形成并凸顯其控制特色。 同時隨著微電子技術的發展，現場可編程邏輯器件FPGA的發展及其EDA技術的日漸成熟，為集成控制芯片開拓了廣闊的發展空間。FPGA的發展為基于硬件的算法模塊的實現提供了可能性，同時節省了外圍的電路，使算法模塊的集成度大大提高。 本文針對當前國內外在算法研究方面的熱點問題，對模糊PID算法進行了深入的分析和研究。通過對汽輪機調節系統的結構分析，對其進行了數學建模。采用某汽輪機的實際設計運行參數，利用Matlab仿真軟件，對該汽輪機的數學模型進行了甩負荷動態特性仿真。仿真結果表明，模糊PID可以更好地解決汽輪發電機組在甩負荷過程中由于機組轉子飛升量太大而導致危急保安裝置動作，使得汽輪發電機組意外停機的問題，能夠保證汽輪發電機組在意外甩負荷時機組正常的機械運轉。根據模糊控制理論的特點及EDA技術和FPGA可編程邏輯器件的發展現狀，提出了在FPGA上實現模糊PID算法的具體實現方案。在綜合分析算法特性的基礎上，選擇Altera公司生產的CycloneⅡ系列中的EP2C35F672C6作為目標芯片，利用分層模塊化設計思想，在Altera公司提供的QuartusⅡ開發環境中，利用原理圖設計輸入和VHDL設計輸入相結合的方式實現了模糊PID控制算法，同時分別對實現的各個功能模塊和整個算法模塊進行了功能時序仿真。根據仿真結果分析，該設計實現了的模糊PID控制功能。 該控制算法模塊的FPGA實現很好的避免了因CPU或者其它問題導致算法程序跑飛、程序死循環、復位不可靠等問題，提高了控制的可靠性。同時加強了模塊的通用性，減少了系統硬件開發周期，節省了外圍設備的電路，降低了設計開發成本。
上傳時間： 2013-07-21
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無傳感器，永磁同步電機。FOC 控制算法詳解
標簽： Sensorless PSMS FOC 控制算法
上傳時間： 2013-06-19
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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
上傳時間： 2013-07-13
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JPEG2000是由ISO/ITU-T組織下的IECJTC1/SC29/WG1小組制定的下一代靜止圖像壓縮標準，其優良的壓縮特性使得它將具有廣泛的應用領域。JPEG2000算法非常復雜，圖像編碼過程占用了大量的處理器時間開銷和內存開銷，因而通過對JPEG2000算法進行優化并采用硬件電路來實現JPEG2000標準的部分或全部內容，對加快編碼速度從而擴展其應用領域有重要的意義。 本文的研究主要包括兩方面的內容，其一是JPEG2000算術編碼器算法的研究與硬件設計，其二是JPEG2000碼率控制算法的研究與優化算法的設計。在研究算術編碼器過程中，首先研究了JPEG2000中基于上下文的MQ算術編碼器的編碼原理和編碼流程，之后采用有限狀態機和二級流水線技術，并在不影響關鍵路徑的情況下通過對算術編碼步驟優化采用硬件描述語言對算術編碼器進行了設計，并通過了功能仿真與綜合。實驗證明該設計不但編碼速度快，而且流水線短，硬件設計的復雜度低且易于控制。 在研究碼率控制算法過程中，首先結合率失真理論建立了算法的數學模型，并驗證了該算法的有效性，之后深入分析了該數學模型的實現流程，找出影響算法效率的關鍵路徑。在對算法優化時采用黃金分割點算法代替原來的二分查找法，并使用了碼塊R-D斜率最值記憶和碼率誤差控制算法。實驗證明，采用優化算法在增加少量系統資源的情況下使得計算效率提高了60％以上。之后，分析了率失真理論與JPEG2000中PCRD-opt算法的具體實現，又提出了一種失真更低的比特分配方案，即按照“失真/碼長”值從大到小通道編碼順序進行編碼，通過對該算法的仿真驗證，得出在固定碼率條件下新算法將產生更少的失真。
上傳時間： 2013-07-13
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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。
上傳時間： 2013-04-24
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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。
上傳時間： 2013-04-24
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·基于積分分離PID控制算法的神經元控制器
上傳時間： 2013-05-20
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數字PID控制算法是將模擬PID離散化得到，各參數有著明顯的物理意義，調整方便，所以PID控制器很受工程技術人員的喜愛。
上傳時間： 2013-10-15
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51單片機PID算法程序的位置式PID控制算法
上傳時間： 2013-11-24
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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。由(2-4)可以得到控制器 的第k-1個采樣時刻的輸出值為：
上傳時間： 2013-10-11
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