基于HOpfield網絡的PID模型參考自適應控制
上傳時間： 2014-01-05
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關于參考模型自適應控制的matlab例程，幫助初學者學習了解自適應控制相關理論的實際應用。
上傳時間： 2016-06-28
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專門為立式變壓器設計的PCB封裝庫。自帶3D模型。方便驗證結構 。
上傳時間： 2022-07-21
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超聲波電機(Ultrasonic Motor簡稱USM)是八十年代發展起來的新型微電機。本文針對超聲波電機及其控制技術的研究現狀和發展趨勢,以我國研究技術相對比較成熟并有產業化前景的行波超聲波電機(Traveling-wave Ultrasonic Motor簡稱TUSM)的伺服控制技術為研究對象,以直徑60mm的行波超聲波電機TUSM60為研究實例,在特性測試、動穩態性能分析,辨識模型建立、控制策略與控制算法的選擇與實現等方面展開研究。本論具體的研究內容為： 在分析超聲波電機研究歷史和現狀的基礎上,結合國內外超聲波電機特別是行波超聲波電機控制技術的發展趨勢,重點論述了行波超聲波電機及其驅動控制技術的研究進展。 介紹行波超聲波電機的基本結構,并從該電機的主要理論基礎--壓電原理、行波合成、接觸模型出發,分析了行波超聲波電機定子質點的運動方程.并結合定轉子摩擦接觸特點,分析了行波超聲波電機的運行機理。 根據對行波超聲波電機測試和高精度控制的要求,研制出基于雙DSP和FPGA的超聲波電機高性能測試控制平臺。其中控制核心采用了雙DSP結構,可以在對行波超聲波電機進行控制的同時,將必要的參數讀取出來進行分析和研究。為行波超聲波電機瞬態特性分析以及控制策略、控制算法的深入研究打下了基礎。 對電機的瞬態、穩態特性進行的測試,可以分析驅動頻率、電壓以及相位差等調節量對電機輸出的影響。在此基礎上進一步對行波超聲波電機的調節方式、控制算法選擇方面進行分析,并得到相應結論。 通過對實驗數據的總結和歸納,利用系統辨識中的非參數方法,建立在特定頻率條件下的近似線性模型。在行波超聲波電機工作范圍內,辨識若干組不同頻率條件下的近似線性模型,將這些模型的參數進行二維或三維擬合,可以得到一個關于行波超聲波電機傳遞函數的模型。辨識模型的建立為合理的選擇和優化控制參數,控制效果的驗證等提供了行之有效的手段。 在對行波超聲波電機的速度控制、位置控制展開的研究中.首先利用遺傳算法對常規PI恒轉速控制的控制參數整定及修正方法進行了研究；利用神經元的在線自學習能力,研究和設計單神經元PID-PI轉速控制器,提高控制系統對電機非線性和時變性的適應能力；為了消除在伺服控制中,單一調節量(驅動頻率)情況下,低轉速的跳躍問題,研究和討論了多調節量分段控制方法,并利用模糊控制對控制方法的有效性進行了驗證；在位置控制中,利用轉速控制研究的結果,研究和設計了位置--速度雙環(串級)控制器,實現了電機高精度位置伺服控制。 通過對已有控制系統的改進和簡化,設計和研制了具有實用化價值行波超聲波電機控制器：并將研究成果應用于針對核磁成像設備而設計的行波超聲波電機隨動控制系統中,同時嘗試了將該控制器用于高精度X-Y兩維定位平臺。
上傳時間： 2013-07-13
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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交流伺服技術是研制開發各種先進的機電一體化設備，如工業機器人、數控機床、加工中心等的關鍵性技術，但是要提高交流伺服系統的控制性能關鍵在于伺服控制器對電機動態和靜態響應的控制，要獲得良好的電機動、靜態性能關鍵在于伺服控制器的控制算法。為此，本文開展了主要針對電機控制算法中的PID控制器參數整定算法研究。研究工作是基于黑龍江省科技攻關項目為支撐。 本論文在查閱大量文獻資料的基礎上，掌握了系統構成和基本控制原理，并分析了國內交流伺服存在的問題，設計了基于TI公司電機數字化控制芯片TMS320F2812的交流伺服控制器的控制單元；基于三菱公司智能化功率器件IPM設計了控制器的功率單元；以及電源單元和相關電路的保護單元。 基于電機矢量控制原理，構建了永磁同步電機的矢量控制模型，在原有研究的基本PID控制基礎上，根據模糊控制的基本原理，研究了應用于電機控制的模糊參數自整定PID控制器設計原理，構建模糊參數自整定PID控制器的數學模型，并進行該系統的仿真研究和實際應用程序設計。 本文的重點是闡述模糊參數自整定PID控制器的設計原理和方法，利用基于模糊參數自整定PID控制器的交流伺服系統仿真模型，應用Matlab/Simulink仿真軟件平臺驗證模型和算法的正確性，并與常規PID控制性能進行對比分析。在實際硬件平臺驗證了本文提出算法的可行性和正確性。 通過仿真和實際結果對比得出結論，模糊參數自整定PID控制器可以提高交流伺服系統的動態和靜態性能。
上傳時間： 2013-04-24
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工業生產過程中，時滯對象普遍存在，同時也是較難控制的，尤其是大時滯對象的控制一直都是一個難題。而很多溫度控制系統都是屬于大時滯系統，常見的智能溫度控制器雖然在溫度控制的實際應用中表現了比較理想的控制效果，但它仍然屬于將參數整定與系統控制分開處理的離線整定方法，如果工況發生變化就必須重新調整參數。針對這一問題，為了實現時滯系統參數自整定的控制，本文將神經網路控制、模糊控制和PID控制結合起來，設計了基于神經網路的模糊自適應PID控制器。 首先，本論文分析了時滯系統的特點，討論了幾種時滯系統較為成熟的常規控制算法：微分先行控制算法、史密斯預估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它們的控制性能；并且通過仿真對這三種控制方法在溫控系統中的控制性能進行了比較。 其次，在分析PID參數自整定傳統方法的基礎上，設計了一種改進方法，并設計了相應的控制器。該控制器綜合了模糊控制、神經網絡控制和PID控制各自的長處，既具備了模糊控制簡單有效的控制作用以及較強的邏輯推理功能，也具備了神經網絡的自適應、自學習的能力，同時也具備了傳統PID控制的廣泛適應性。該方法不需要離線整定參數，實現了在線自整定參數。仿真實驗表明了該控制器對模型和環境都具有較好的適應能力和較強的魯棒性。 最后將基于神經網路的模糊自適應PID控制器應用于貝加萊PID溫控裝置，能夠出色地實現參數的在線自整定。理論分析、系統仿真、實驗結果都證實了這種控制策略能有效地減少系統超調量，并減少了調節時間，提高了系統的實時性和控制精度。
上傳時間： 2013-07-05
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直流電動機具有優良的調速特性,調速平滑、簡單,且范圍大.同時其過載能力大,能承受頻繁的沖擊負載,廣泛應用于切削機床、造紙機等高性能可控電力拖動領域. 以往直流調速系統控制器采用分立元件,其故障率高,穩定性差,技術落后,很難滿足生產的需要.隨著計算機技術及通信技術的發展,數字化直流調速系統克服了這一不足,成為直調系統的主流. 本文設計的系統以DSP為主控芯片,監控系統控制芯片使用P89C669單片機,通過上下位機的數據通訊,實現系統參數設計和調節的數字化.下面是具體工作闡述: 1.設計了電封閉直流調速系統的硬件和軟件,完成兩臺同軸電機的電封閉實驗. 2.主電路使用三菱公司的IPM-PS21867作為功率輸出模塊,同時設計了驅動保護電路、控制電路以及通信保護電路. 3.采用PWM控制方式,編寫了系統的軟件.主要包括主程序、通訊顯示程序以及中斷服務子程序. 4.完成了樣機的整體布局和調試,實現了系統的雙閉環控制. 5.針對由于負載、轉動慣量等的變化影響系統的調速性能,本文基于模型參考自適應控制原理,給出了雙閉環調速系統自適應的Narendra方案的具體實現,通過仿真驗證方案的可行性.
上傳時間： 2013-04-24
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自適應濾波器的硬件實現一直是自適應信號處理領域研究的熱點。隨著電子技術的發展，數字系統功能越來越強大，對器件的響應速度也提出更高的要求。 本文針對用通用DSP 芯片實現的自適應濾波器處理速度低和用HDL語言編寫底層代碼用FPGA實現的自適應濾波器開發效率低的缺點，提出了一種基于DSP Builder系統建模的設計方法。以隨機2FSK信號作為研究對象，首先在matlab上編寫了LMS去噪自適應濾波器的點M文件，改變自適應參數，進行了一系列的仿真，對算法迭代步長、濾波器的階數與收斂速度和濾波精度進行了研究，得出了最佳自適應參數，即迭代步長μ=0.0057，濾波器階數m=8，為硬件實現提供了參考。 然后，利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8階2FSK信號去噪自適應濾波器的模型，結合多種EDA工具，在EPFlOKl00EQC208-1器件上設計出了最高數據處理速度為36.63MHz的8階LMS自適應濾波器，其速度是文獻[3]通過編寫底層VHDL代碼設計的8階自適應濾波器數據處理速度7倍多，是文獻[50]采用DSP通用處理器TMS320C54X設計的8階自適應濾波器處理速度25倍多，開發效率和器件性能都得到了大大地提高，這種全新的設計理念與設計方法是EDA技術的前沿與發展方向。 最后，采用異步FIFO技術，設計了高速采樣自適應濾波系統，完成了對雙通道AD器件AD9238與自適應濾波器的高速匹配控制，在QuartusⅡ上進行了仿真，給出了系統硬件實現的原理框圖，并將采樣濾波控制器與異步FIF0集成到同一芯片上，既能有效降低高頻可能引起的干擾又降低了系統的成本。
上傳時間： 2013-06-01
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開關磁阻電機驅動系統(SRD)是一種新型交流驅動系統,以結構簡單、堅固耐用、成本低廉、控制參數多、控制方法靈活、可得到各種所需的機械特性,而備受矚目,應用日益廣泛.并且SRD在寬廣的調速范圍內均具有較高的效率,這一點是其它調速系統所不可比擬的.但開關磁阻電機(SRM)的振動與噪聲比較大,這影響了SRD在許多領域的應用.本文針對上述問題進行了研究,提出了一種新型齒極結構,可有效降低開關磁阻電機的振動與噪聲.通過電磁場有限元計算可看出,在新型齒極結構下,導致開關磁阻電機振動與噪聲的徑向力大為減小,尤其是當轉子極相對定子極位于關斷位置時,徑向力大幅度地減小,并改善了徑向力沿定子圓周的分布,使其波動減小,從而減小了定子鐵心的變形與振動,進而降低了開關磁阻電機的噪聲.靜態轉矩因轉子極開槽也略微減小,但對電機的效率影響不大.開關磁阻電機因磁路的飽和導致參數的非線性,又因在不同控制方式下是變結構的.這使得開關磁阻電機的控制非常困難.經典的線性控制方法如PI、PID等方法用于開關磁阻電機的控制,效果不好.其它的控制方法如滑模變結構控制、狀態空間控制方法等可取得較好的控制效果但大都比較復雜,實現起來比較困難.而智能控制方法如模糊控制本身為一種非線性控制方法,對于非線性、變結構、時變的被控對象均可取得較好的控制效果且不需知道被控對象的數學模型,這對于很難精確建模的開關磁阻電機來說尤其適用.同時,模糊控制實現比較容易.但對于變參數、變結構的開關磁阻電機來說固定參數的模糊控制在不同條件下其控制效果難以達到最優.為取得最優的控制效果,該文采用帶修正因子的自組織模糊控制器,采用單純形加速優化算法通過在線調整參數,達到了較好的控制效果.仿真結果證明了這一點.
上傳時間： 2013-05-16
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