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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為了實現對直流電機快速、準確調速的要求，提出了一種基于串口通信的直流電機PID調速系統設計方案，并實現系統的軟硬件設計。采用按鍵、OLED顯示屏等人機交互工具進行參數設置及顯示，通過PID控制器閉環反饋控制調節PWM信號，串口與上位機通信實現對數據的客觀分析。測試結果表明，該系統具有運行穩定、調速準確、響應時間短等特點，達到了系統設計要求。
上傳時間： 2013-10-13
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文中將BP神經網絡的原理應用于參數辨識過程，結合傳統的 PID控制算法，形成一種改進型BP神經網絡PID控制算法。該算法利用BP神經網絡建立系統參數模型，能夠跟蹤被控對象的變化，取得較高的辨識精度。針對BP神經網絡對權系初始值敏感的缺點，優化BP神經網絡的初始權系數。通過BP算法修正BP網絡自身權系數，實現PID參數的在線調整。仿真結果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強、穩定性好，表明了該算法的可行性與有效性。
上傳時間： 2013-10-08
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傳統的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調節算法，即利用蟻群算法動態調節PID的參數，實現對配料系統的控制，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性。
上傳時間： 2013-10-09
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介紹了一種先進的參數可調的數控、數顯智能數字式PID溫度調節器的特點、性能、結構原理。應用該調節器對梭式窯進行控制，取得了很好的效果。該調節器的性能價格比高，有很大的發展前景。關鍵詞：調節器；數字式 PID 調節器；設計；應用 現代控制領域中溫度控制是最重要的課題之一。當今時代，對溫度調節器尤其是高性能的溫度調節器，各行各業的需求與日俱增，然而國內生產的溫控儀大多精度低，參數固定，對上位工控機依賴嚴重，可擴充性差。針對這種情況，研制開發了一種數字式234溫度調節器，并在實際應用中得到了良好的結果。
上傳時間： 2013-11-15
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第八章 labview的編程技巧 本章介紹局部變量、全局變量、屬性節點和其他一些有助于提高編程技巧的問題，恰當地運用這些技巧可以提高程序的質量。 ８．１ 局部變量 嚴格的語法盡管可以保證程序語言的嚴密性，但有時它也會帶來一些使用上的不便。在labview這樣的數據流式的語言中，將變量嚴格地分為控制器（Control）和指示器（Indicator），前者只能向外流出數據，后者只能接受流入的數據，反過來不行。在一般的代碼式語言中，情況不是這樣的。例如我們有變量a、b和c，只要需要我們可以將a的值賦給b，將b的值賦給c等等。前面所介紹的labview內容中，只有移位積存器即可輸入又可輸出。另外，一個變量在程序中可能要在多處用到，在圖形語言中勢必帶來過多連線，這也是一件煩人的事。還有其他需要，因此labview引入了局部變量。
上傳時間： 2013-10-27
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針對傳統方法難以整定船載雷達伺服系統PID參數的問題，將模糊參數自整定PID控制技術應用到伺服系統位置回路中，通過仿真實驗表明該方法可以不依賴系統的數學模型，而根據輸入輸出關系對PID參數進行在線調整，自動調整環路帶寬，調高系統的動態性能和穩態性能，具有很強的魯棒性和自適應性。
上傳時間： 2013-11-13
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由于光伏電池在外界條件發生變化時，其輸出特性也隨之變化。為了提高光伏系統的效率，需要對其進行最大功率跟蹤。針對光伏系統為非線性被控對象，以及存在不確定未知擾動的特性，采用模糊控制器實時調整PID控制器參數的模糊PID控制方法，將其運用到光伏系統中，以滿足光伏系統的快速響應，有效消除光伏電池輸出功率在最大功率點的振蕩，減少能量損失。仿真結果證明，該控制器能快速、準確的跟蹤光伏電池的最大功率點，減少穩態時振蕩，提高光伏電池工作效率。
上傳時間： 2013-11-14
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由入門到精通－－－－吃透PID
上傳時間： 2013-11-16
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一種基于LabVIEW_的PID_控制器設計的方法
上傳時間： 2013-12-27
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