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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勻速升溫控制是個復雜的過程,具有大慣性、純滯后、非線性等特點,難以得到精確的數學模型。考慮到這些特點,為提高控制精度,將Fuzzy-PID算法應用于電阻爐溫度控制系統,當誤差較大時采用模糊控制,誤差較小時采用模糊PID控制,實現了2種控制方法的優勢互補,在此基礎上,給出了Fuzzy-PID控制器設計、硬件結構和軟件設計,實驗曲線表明該控制算法可以獲得滿意的控制效果,采用模糊PID控制的效果明顯優于常規PID控制。
上傳時間： 2016-08-27
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電動舵機（EMA）由于具有結構簡單、重量輕、負載特性好和可靠性高等優點，因而在 無人駕駛飛機（UAV）、導彈、航天器等飛行器中得到越來越廣泛的應用。 傳統 PID 控制以其實時性好、易于實現等特點廣泛應用于控制系統，只要正確設定參 數，PID 控制器便可實現其作用，但由于舵機系統存在著非線性、時變性等不確定因素，此 時，PID 的控制效果將難于達到預期的目標。而模糊控制對控制對象的非線性、時變性等具 有較強的適應能力，其靈活性和魯棒性較好，并且控制簡單，在電機控制領域應用非常廣 泛。但在模糊控制的系統中很難完全消除穩態誤差，一般情況下，控制精度不太理想。 針對上述兩種控制器的特點，為了提高舵機位置伺服系統的控制性能，本文設計了一 種模糊自適應 PID 控制器，兼顧了兩種控制方法的優點，通過模糊規則進行推理和決策， 在線整定 PID 控制器的三個參數，實驗結果表明，該控制器結構簡單，效果良好。
上傳時間： 2016-04-27
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空調壓縮機是空調器的核心部件。傳統定速空調器中壓縮機多采用單相異步電動機，對電機采用簡單的開關式控制，電能損耗、室溫波動及噪音都很大，壓縮機容易受沖擊損壞。隨著人們生活水平的提高及能源短缺問題的出現，將變頻調速技術應用于空調器中，將變頻壓縮機取代傳統定頻定速壓縮機，對其進行變頻調速將使壓縮機減少開停次數，降低室溫波動，提高舒適度，獲得了更好的空氣調節效果和實現節能降耗的要求。 空調系統是一個典型的多輸入多輸出、具有大滯后特性的菲線性系統。要對空調壓縮機進行變頻調速，需要根據房間溫度的變化得出壓縮機的頻率值。由于空調系統精確的數學模型難以取得，且時間常數較大，傳統的PID調整不僅費時費力，性能指標也不能令人滿意。因此，將模糊控制技術引入空調壓縮機的變頻調速控制，建立模糊控制器，以房間溫度的變化和變化率為輸入，壓縮機的頻率為輸出。對于提高空調系統的控制精度、穩定性和可靠性，無論從學術研究角度出發，還是在工程應用方面，都具有相當的現實意義。 本文分別從三相異步電動機的變頻調速技術、變頻空調控制策略等方面進行了探討分析。首先將模糊控制技術應用到空調壓縮機變頻調速中，根據建立模糊控制規則的基本思想及實際運行經驗，通過模糊控制技術使空調壓縮機具有自調整的智能特性，從而得出最佳的動態控制參數，克服了PID控制器控制精度較低、消除穩態誤差能力差的缺點。 然后詳細闡述了SVPWM的基本原理，對空間矢量調制（SVPWM）方式及其實現方法進行了探討。在變頻壓縮機的控制中采用先進的SVPWM調制技術，壓縮機能根據室內需要的冷（熱）量不同，連續地、動態地、實時地調整其制冷（熱）量，始終保持在較合理的運轉狀態下。能夠進一步提高電壓的利用率和頻率分辨率，并使壓縮機運行更加平穩，提高空調的效率，達到節能降耗的效果。
上傳時間： 2013-04-24
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工業生產過程往往具有非線性、不確定性，難以建立精確的數學模型。應用常規的PID控制器難以達到理想的控制效果。作為的重要分支，人工神經網絡具有良好的非線性映射能力和高度的并行信息處理能力，已成為非線性系統建模、辨識和控制中常用的理論和方法。其中，神經元具有很強的信息綜合、學習記憶、自學習和自適應能力，可以處理那些難以用模型和規則描述的過程，將神經元與PID結合，應用到實際的控制中，可以在線調整PID的參數，使系統具有較強的抗干擾能力、自適應能力和較好的魯棒性。 目前，人工神經網絡的研究主要是神經網絡的理論研究、神經網絡的應用研究和神經網絡的實現技術研究，這三方面是相互依賴和相互促進的關系。本文主要側重的是神經網絡的實現技術研究方面，創新性地利用FPGA嵌入式系統開發技術實現單神經元PID智能控制器的研究與設計，并將其封裝成為一個專用的IP核供其他的控制系統使用。 首先，對單神經元PID智能控制器的設計原理和設計算法進行了深入的研究與分析；其次，利用MATLAB設計單神經元PID智能控制器，針對特定的被控對象，對其進行仿真實驗，獲得比較理想的系統輸出；然后，研究基于FPGA的單神經元智能控制算法的實現，對控制器進行VHDL語言分層設計，使用Altera公司的軟件QuartusⅡ6.1進行仿真實驗。兩個仿真實驗結果表明，基于FPGA的單神經元智能控制器比MATLAB設計的單神經元PID智能控制器性能優良。 本文的設計模塊主要包括權值修改模塊、誤差計算模塊、權值產生模塊和輸出模塊。在各個模塊的設計中進行了優化處理，使本文的設計不僅利用的硬件資源少，而且也有很快的運行速度，同時也改善了傳統控制器的控制性能。
上傳時間： 2013-04-24
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減搖鰭是船舶與海洋工程中的一種重要系統，目前已在多種船舶中廣泛應用。減搖鰭對于提高船舶耐波性，增加船舶使用壽命，改善設備與人員的工作條件，提高艦艇的戰斗力具有重要作用。減小船舶橫搖是目前船舶運動控制領域的重要課題之一。本文以船舶減搖鰭系統作為研究對象，重點講述了基于ARM處理器的減搖鰭控制器的設計與實現方案。 減搖鰭系統目前大多采用基于力矩對抗原理的PID控制器。控制器的性能對船舶自然橫搖周期和無因次橫搖衰減系數有著很大的依賴關系。由于船舶橫搖運動的復雜性、非線性、時變性和海況的不確定性，經典PID控制難以獲得滿意的控制效果。采用先進的控制策略是解決這一問題的有效方法。本論文將模糊控制與PID控制相結合，實現了無須精確的對象模型，只須將操作人員和專家長期實踐積累的經驗知識用控制規則模型化，然后用模糊推理在線辨識對象特征參數，便可對PID參數實現自整定。另外，浪級調節器做為減搖鰭控制器的一個重要組成部分，本論文也對其設計進行了研究，提出了一種基于海浪譜估計的浪級調節器的設計方法，彌補了傳統浪級調節器不能充分利用海浪信息的不足。 目前大多數的減搖鰭控制器使用單片機作為主處理器或者以工控機為基礎開發而來的，前者集成度不高，穩定性也不好，而后者成本較高。因此，本課題設計了一款新型的基于ARM處理器的減搖鰭控制器，解決了上述問題。該系統主要由硬件平臺和軟件平臺兩部分組成。硬件平臺主要包括基于飛利浦公司的LPC2214的控制器核心電路和輔助實現控制的驅動電路；軟件平臺主要是基于ARM的軟件，包括啟動代碼和應用程序。 研究結果表明：開發的嵌入式減搖鰭控制系統不僅具有集成度高、性價比高、性能優越、抗干擾能力強、穩定性好、實時性高等優點。同時更能夠適應減搖鰭控制系統智能化的發展趨勢，所以該減搖鰭控制器具有很好的使用價值及意義。
上傳時間： 2013-07-10
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本文主要介紹了`加熱爐混合模糊控制的方案。該方案采用了“短周期”預測爐溫的模糊控制策略，將模糊控制和PID 控制結合在一起，利用協調因子的在線自整定來確定重油流量，實現了空燃比的自尋優模糊控制。該系統
上傳時間： 2013-06-25
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摘要:本文在對傳統PID調節器在液壓伺服控制系統中的控制效果分析的基礎上,采用了新型的模糊控制技術,通過單片機實現了智能PID控制,取得了比較好的控制效果。關鍵詞:電液伺服控制;智能控制;模糊控制;單片機;智能PID
上傳時間： 2013-10-22
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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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該系統采用自校正控制原理和常規PID控制相結合的算法!能快速整定出PID控制器的參數
上傳時間： 2013-10-21
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