摘要：以飛思卡爾公司16位單片機(jī)MC9S12DP256為核心控制單元，基于PID控制策略，并利用Matlab、Lab-view軟件，針對氣囊一組合電磁閥，對電控空氣懸架的軟、硬件控制系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計。控制系統(tǒng)可較好地控制車身高度，抑制系統(tǒng)振蕩，改善電控空氣懸架的性能。
上傳時間： 2013-11-16
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摘 要:本文介紹了一種基于AT89S52單片機(jī)的啤酒發(fā)酵溫度控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)能對發(fā)酵溫度進(jìn)行巡回檢測、顯示和報警,同時采用增量式PID控制算法對溫度進(jìn)行智能控制。經(jīng)過實際測試,該系統(tǒng)取得了較為滿意的控制效果。關(guān)鍵詞:溫度控制;微處理器;PID控制;發(fā)酵
上傳時間： 2013-11-07
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介紹了以AT89S52單片機(jī)為控制核心的溫度控制系統(tǒng)，系統(tǒng)采用數(shù)字溫度計芯片DS18B20構(gòu)成測溫單元，通過AT89S52的開關(guān)量輸出控制固態(tài)繼電器（SSR）的通斷，調(diào)節(jié)烤箱內(nèi)溫度。采用PID 控制算法可以明顯改善系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能以及穩(wěn)態(tài)響應(yīng)。
上傳時間： 2013-11-02
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AT89C51單片機(jī)溫度控制系統(tǒng):本系統(tǒng)以AT89C51單片機(jī)系統(tǒng)為控制核心，用線性度好 靈敏度高的集成溫度傳感器AD590及分辨率高、噪聲低的A／D轉(zhuǎn)換器進(jìn)行溫度采集，采用線性數(shù)字校正和數(shù)字濾波技術(shù)，增強(qiáng)系統(tǒng)的靈敏度和抗干擾能力。關(guān)鍵詞：溫度測控；單片機(jī)；PID控制 溫度測控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示，設(shè)計中假定被控對象為lL凈水，采用lkW 電爐進(jìn)行加熱。本設(shè)計主要以微控制器為控制核心，利用PID控制算法進(jìn)行水溫度的恒溫控制。
上傳時間： 2013-10-31
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數(shù)據(jù)處理與控制策略Data Processing & Control Strategy數(shù)字控制器的設(shè)計技術(shù),數(shù)字濾波和數(shù)據(jù)處理,數(shù)控技術(shù)基礎(chǔ),數(shù)字PID控制算法常規(guī)控制方案,先進(jìn)控制方案,計算機(jī)控制系統(tǒng)的設(shè)計是指在給定系統(tǒng)性能指標(biāo)的條件下，設(shè)計出控制器的控制規(guī)律和相應(yīng)的數(shù)字控制算法 大多數(shù)計算機(jī)控制系統(tǒng)是由處理數(shù)字信號的過程控制計算機(jī)和連續(xù)的被控過程組成的數(shù)字信號與連續(xù)信號并存的“混合系統(tǒng)” 數(shù)字控制器的分析和設(shè)計方法數(shù)字控制器的連續(xù)化設(shè)計技術(shù)數(shù)字控制器的離散化設(shè)計技術(shù)
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)處理 控制策略
上傳時間： 2013-10-30
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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(yè)控制、家用電器和各個領(lǐng)域已取得了令人觸目的成效。本書是一本系統(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)的開發(fā)軟件，用單片微型機(jī)實現(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(guī)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(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(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)的分布存儲和容錯性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)存儲控制規(guī)則3.5.7 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(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4.2.1 常規(guī)模糊控制器設(shè)計4.2.2 變結(jié)構(gòu)模糊控制器設(shè)計4.2.3 自組織模糊控制器設(shè)計4.2.4 自適應(yīng)模糊控制器設(shè)計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)的辨識和建模5.1.1 模糊系統(tǒng)辨識的數(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5.1.3 基于語言控制規(guī)則的模糊模型辨識5.2 模糊控制系統(tǒng)的設(shè)計5.2.1 模糊控制系統(tǒng)的一般設(shè)計過程5.2.2 模糊控制系統(tǒng)的典型設(shè)計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開發(fā)系統(tǒng)7.3 NLX230應(yīng)用例子第八章 模糊控制的開發(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 模糊邏輯知識基發(fā)生器8.5 模糊推理開發(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 模糊電阻觀測器10.3.4 模糊控制器及運(yùn)行
上傳時間： 2014-12-28
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在綜合分析諧波勵磁無刷同步發(fā)電機(jī)勵磁控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,對其勵磁控制策略進(jìn)行了研究,開發(fā)了一套基于DSP( TMS320F2812) 控制的新型柴油發(fā)電機(jī)勵磁控制系統(tǒng),該系統(tǒng)采用參數(shù)自適應(yīng)模糊PID 控制勵磁,選用交流采樣方式實時檢測各信號的瞬時特性,系統(tǒng)仿真結(jié)果以及在1 臺25 kW 工頻柴油發(fā)電機(jī)上的試驗結(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)對勵磁系統(tǒng)的要求。關(guān)鍵詞:勵磁調(diào)節(jié);模糊PID 控制;數(shù)字信號處理器;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) 勵磁控制 系統(tǒng)研究
上傳時間： 2013-10-29
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文中將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理應(yīng)用于參數(shù)辨識過程，結(jié)合傳統(tǒng)的 PID控制算法，形成一種改進(jìn)型BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法。該算法利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立系統(tǒng)參數(shù)模型，能夠跟蹤被控對象的變化，取得較高的辨識精度。針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對權(quán)系初始值敏感的缺點，優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)系數(shù)。通過BP算法修正BP網(wǎng)絡(luò)自身權(quán)系數(shù)，實現(xiàn)PID參數(shù)的在線調(diào)整。仿真結(jié)果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強(qiáng)、穩(wěn)定性好，表明了該算法的可行性與有效性。
標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 控制器
上傳時間： 2013-10-08
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針對傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)參數(shù)整定過程存在的在線整定困難和控制品質(zhì)不理想等問題，結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力強(qiáng)等特點，提出采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化PID控制器參數(shù)。其次，為了加快BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)收斂速度，防止其陷入局部極小點，提出采用粒子群優(yōu)化算法來優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值矩陣。最后，給出了PSO-BP算法整定優(yōu)化PID控制器參數(shù)的詳細(xì)步驟和流程圖，并通過一個PID控制系統(tǒng)的仿真實例來驗證本文所提算法的有效性。仿真結(jié)果證明了本文所提方法在控制品質(zhì)方面優(yōu)于其它三種常規(guī)整定方法。
標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制器 參數(shù)優(yōu)化
上傳時間： 2014-03-21
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傳統(tǒng)的PID控制對于控制模型不確定并具有非線性特性的對象時，存在參數(shù)難以整定、控制效果不好的缺點，文中提出了一種基于蟻群算法的PID調(diào)節(jié)算法，即利用蟻群算法動態(tài)調(diào)節(jié)PID的參數(shù)，實現(xiàn)對配料系統(tǒng)的控制，通過實驗仿真的方式證明了該方法具有良好的控制效果及適應(yīng)性。
標(biāo)簽： PID 蟻群算法 控制器 應(yīng)用研究
上傳時間： 2013-10-09
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