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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隨著電力電子技術、微處理器技術、控制理論及永磁材料等技術的快速發展，以永磁同步電機作為控制對象的傳動領域得到了越來越廣泛的關注，隨著FPGA的技術的普及和廣泛應用，使得各種先進的控制算法得以實現，于是數字化、智能化的永磁交流控制器成為必然的發展趨勢和當前的研究熱點。本文的主要工作就是圍繞數字化的永磁同步電機控制器研究來展開。首先深入研究了永磁同步電機的數學建模方法及電機控制策略問題。在對永磁同步電機的數學模型進行了推導的基礎上，在PSIM仿真軟件中建立了永磁同步電機的電機模型，提出了一種永磁同步電機傳統控制系統仿真建模的新方法。其次對常用的數字脈寬調制方法進行了數學推導，并對滑模控制理論和矢量控制進行了深入的研究分析，將滑模變結構控制應用于永磁同步電機的調速系統中，改善了傳統PI控制器參數整定繁瑣、系統魯棒性差的缺點，仿真結果驗證了該系統設計方案的優越性。最后在永磁同步電機建模仿真的基礎上，根據永磁同步電機控制器的設計要求及FPGA的特點，提出永磁同步電機控制器的的設計方案。按照FPGA模塊化設計思想，將整個系統進行了合理的劃分，分別對SVPWM、Park變換、SMC、反饋速度測量等重要模塊的FPGA硬件實現算法進行了深入的研究。各模塊在Modelsim平臺上完成功能仿真后并下載到Spartan-3E開發板上完成硬件驗證，驗證結果表明：永磁同步電機在低速和高速時都能穩定運行，從而證實了本設計方案的可行性。
上傳時間： 2013-04-24
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在工業過程中，許多對象具有滯后特性，由于純滯后的存在，使得系統的超調量變大，調節時間變長。因此滯后過程被公認為較難控制的對象，而且純滯后占整個動態過程的時間越長，難控的程度越大。所以大純滯后對象的控制一直是困擾自動控制和計算機應用領域的一大難題。而這類對象又廣泛存在于石油、化工、釀造、制藥、冶金等工業生產過程中。因此對該問題的研究具有重大的實際意義。 傳統的PID配合Smith預估補償器的控制方法，對模型誤差反映比較靈敏，當存在建模誤差或干擾時，控制效果并不能取得令人滿意的效果。近年來隨著模糊控制、神經網絡控制等智能控制研究的不斷深入，有些學者將它們與Smith預估控制、PID控制及預測控制等相結合，提出了針對不確定大滯后系統的新的控制方法。雖然有些控制方案效果不錯，但系統的復雜程度和調試難度也隨之增加。因此設計簡單、快速、可靠的控制器，仍是一個重大課題。 本文首先介紹了大滯后過程的控制特點，概述了常用的大滯后過程的控制方法及其優缺點。接著概要地介紹了嵌入式系統的優點、發展歷史、現狀及前景。并針對性地介紹了ARM控制器的概況以及它的應用領域。然后本文針對大滯后對象提出了自抗擾控制器與Smith預估補償器相結合的設計方案。通過仿真對比了本方案、PID配合Smith預估補償器及單一的自抗擾控制器的控制效果，表明自抗擾控制器與Smith預估補償器的結合有效地改善了大滯后對象的控制效果，增強了系統的魯棒性和抗干擾能力。為驗證該控制方案的實際控制效果，我們以PCT-II型過程控制實驗裝置中的具有大滯后特性的盤管內部的溫度為被控對象，以JX44BO開發板作為主要的控制平臺設計并完成大滯后控制實驗。所以接下來本文介紹了實現這個嵌入式溫度大滯后控制系統所涉及到的硬件平臺、系統框圖以及實驗內容。然后本文介紹了嵌入式控制平臺的控制界面以及各個主要功能的程序的實現，以及遠程客戶端程序在以太網通訊方面的程序實現和遠程客戶端程序的操作界面。最后本文給出了本次實驗的參數設置以及最終的實驗結果。實驗結果表明在實際應用中本文所提出的方案對于大滯后對象具有較好的控制效果。
上傳時間： 2013-06-11
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永磁無刷直流電動機是一種性能優越、應用前景廣闊的電動機,傳統的理論分析及設計方法已比較成熟,它的進一步推廣應用,在很大程度上有賴于對控制策略的研究.該文提出了一套基于DSP的全數字無刷直流電動機模糊神經網絡雙模控制系統,將模糊控制和神經網絡分別引入到無刷直流電動機的控制中來.充分利用模糊控制對參數變化不敏感,能夠提高系統的快速性的特點,構造適用于調節較大速度偏差的模糊調節器,加快系統的調節速度;由于神經網絡既具有非線性映射的能力,可逼近任何線性和非線性模型,又具有自學習、自收斂性,對被控對象無須精確建模,對參數變化有較強的魯棒性的特點,構造三層BP神經網絡調節器,來實現消除穩態偏差的精確控制.以速度偏差率為判斷依據,實現模糊和神經網絡兩種控制模式的切換,使系統在不同速度偏差段快速調整、平滑運行.此外充分利用系統硬件構成的特點,采用適當的PWM輸出切換策略,最大限度的抑制逆變橋換相死區;通過換相瞬時轉矩公式推導和分析,得出在換相過程中保持導通相功率器件為恒通,即令PWM輸出占空比D=1,來抑制定子電感對換相電流影響的控制策略.上述抑制換相死區和采用恒通電壓的控制方法,減小了換相引起的轉矩波動,使系統電流保持平滑、轉矩脈動大幅度減小、系統響應更快、并具有較強的魯棒性和實時性.在這種設計下,系統不僅能實現更精確的定位和更準確的速度調節,而且可以使無刷直流電動機長期工作在低速、大轉矩、頻繁起動的狀態下.該文選用TMS320LF2407作為微控制器,將系統的參數自調整模糊控制算法,BP神經網絡控制算法以及PWM輸出,轉子位置、速度、相電流檢測計算等功能模塊編程存儲于DSP的E2PROM,實現了對無刷直流電動機的全數字實時控制,并得到了良好的實驗結果的結果.
上傳時間： 2013-06-01
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開關磁阻電機(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有結構簡單、工作可靠、效率高和成本較低等優點，在很多領域都顯示出強大的競爭力，但是位置傳感器的存在不僅削弱了SRM結構簡單的優勢，而且降低了系統高速運行的可靠性，增加了成本，探索實用的無位置傳感器檢測轉子位置的方案成為開關磁阻電機驅動系統(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的熱點。SRM高度非線性的電磁特性決定了在精確的數學模型基礎上實現無位置傳感器控制十分困難，而人工神經網絡的出現為解決這個問題提供了新的思路。徑向基函數(RadialBasisFunction，RBF)神經網絡是一種映射能力極強的前向型神經網絡，具有收斂速度快、全局逼近能力強等優點。本文提出一種利用自適應RBF神經網絡對SRM進行控制的新方法，所采用的RBF神經網絡以電機繞組的相電流、磁鏈作為輸入，轉子位置作為輸出，通過離線和在線相結合的方法對網絡進行訓練，建立SRM電流、磁鏈與轉子位置之間的非線性映射，從而實現SRM的無位置傳感器控制。 常規的PID控制以其結構簡單、可靠性高、易于工程實現等優點至今仍被廣泛采用。在系統模型參數變化不大的情況下，PID控制效果良好，但當被控對象具有高度非線性和不確定性時，僅靠PID調節效果不好。對于SRM，它的電磁關系高度非線性，固定參數的PID調節器無法得到很理想的控制性能指標。論文提出了一種基于RBF神經網絡在線辨識的SRM單神經元PID自適應控制新方法。該方法針對開關磁阻電機的非線性，利用具有自學習和自適應能力的單神經元來構成開關磁阻電機的單神經元自適應控制器，不但結構簡單，而且能適應環境變化，具有較強的魯棒性。同時構造了一個RBF網絡對系統進行在線辨識，建立其在線參考模型，由單神經元控制器完成控制器參數的自學習，從而實現控制器參數的在線調整，能取得更好的控制效果。 仿真及實驗結果表明，自適應RBF神經網絡能夠實現電機的準確換相，從而實現了電機的無位置傳感器控制；基于RBF神經網絡在線辨識的單神經元自適應控制能夠達到在線辨識在線控制的目的，控制精度高，動態特性好，具有較好的自適應性和魯棒性。
上傳時間： 2013-04-24
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永磁同步電機(PMSM)是一種性能優越、應用前景廣闊的電機。永磁同步電機調速系統是以永磁同步電機為控制對象，采用變壓變頻技術對電機進行調速的控制系統。因其具有能耗低、可靠性高、控制精確等優點，在許多領域得到廣泛的應用。然而，轉子無阻尼繞組的PMSM的采用變頻技術開環運行時，系統不太穩定，電機效率有所下降，轉子溫升高，易造成釹鐵硼永磁體退磁，危及電機安全運行，有時甚至還會出現失步現象，系統無法運行。PMSM控制系統穩定運行控制都是建立在閉環控制基礎之上的，因此如何獲取轉子位置和速度信號是整個系統中相當重要的一個環節。當前，在大多數調速驅動系統中，最常用的方法是在轉子軸上安裝位置傳感器。但這些傳感器增加了系統的成本，降低了系統的可靠性和耐用性。因此，在一些特殊及控制精度要求不很高的場合，無傳感器控制將會得到廣泛的應用。它通過測量電動機的電流、電壓等可測量的物理量，通過特定的觀測器策略估算轉子位置，提取永磁轉子的位置和速度信息，完成閉環控制。本文以無位置傳感器PMSM控制系統作為研究對象，介紹了永磁同步電機的結構及其數學模型，詳細地闡述了空間矢量脈寬調制(SVPWM)技術的理論基礎及其波形的產生機制，并對閉環控制策略進行了研究。鑒于數字信號處理器(DSP)TMS320LF2407控制芯片出色的性能和豐富的外設資源，使用該芯片設計了控制系統的硬件系統和軟件系統，通過對整個控制系統的試驗調試，實現了永磁同步電機的無位置傳感器控制。 本文借助于MATLAB建立了永磁同步電機的仿真數學模型，并根據空間矢量脈寬調制的工作原理，構建了永磁同步電機調速控制系統的仿真模型。系統采用αβ定子靜止坐標系下的數學模型，依據滑模變結構控制原理，對永磁電機的轉子位置角θe和轉速ωe進行實時在線估算，不斷修正估算位置^θe，控制定子旋轉磁場與轉子磁場垂直并保持與轉子同步旋轉，實現電機的閉環調速運行。理論分析和仿真結果表明，所提出的永磁同步電機無傳感器控制方法具有較強的魯棒性和令人滿意的性能。
上傳時間： 2013-04-24
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在交流伺服系統中,永磁同步電動機(PMSM)作為執行元件具有高效、節能、便于維修的特點,廣泛應用于數控機床的進給伺服單元及機器人等需精確定位的裝置中.由于PMSM驅動系統受電機參數變化、外部負載擾動、對象未建模和非線性動態特性等不確定性的影響,因此,采用并發展先進的控制技術,不斷改善與提高位置伺服系統的穩態精度、動態響應特性及對系統參數變化的自適應性和抗干擾性是一個必然趨勢.該文對PMSM的控制機理和特性作了較為深入的分析;建立了PMSM的數學模型,并采用了id=0的矢量控制策略;對控制系統組成及控制方式作了分析和比較,在此基礎上建立了電流環、速度環和位置環的三閉環控制系統,對作為反饋主回路的位置環采用了模糊CMAC神經網絡控制方法,該方法兼具模糊控制器的快速性和神經網絡的自學習能力;構建了針對PMSM位置伺服系統的模糊CMAC控制器結構及其相應的算法;利用先進的計算機仿真工具(Matlab下的Simulink)對所提出的控制策略進行了數字仿真和分析;仿真和實驗結果表明本文所提出的控制策略對PMSM位置伺服系統進行控制具有良好的魯棒性能和快速性.該文首次提出將兼具快速性和自學習能力的模糊CMAC神經網絡控制器應用于PMSM位置伺服系統中,可以說該文為發展高性能PMSM位置伺服系統提供了充分的技術資料,也為今后進一步提高其性能提出了新的思路和方法.
上傳時間： 2013-04-24
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無刷直流電機具有輸出轉矩大、調速性能好、運行可靠等一系列優點，具有廣泛的應用前景，其傳統的理論分析及設計方法已經比較成熟。它的進一步推廣和應用，在很大程度上有賴于對其控制策略的研究。本文主要研究了無刷直流電機的速度控制問題。 無刷直流電機是一種多變量和非線性的控制系統，傳統的控制方法很難滿足對它的精確控制。近代模糊控制理論在無刷直流電機的控制中得到了廣泛的應用，提高了控制系統的性能。但是，在模糊控制器控制規則優化和參數在線調整方面還存在著許多不足。針對這些問題，本文提出了一種使用遺傳算法優化的模糊控制器，并且應用到無刷直流電機的控制中。系統采用雙閉環控制，內環采用電流負反饋對電機轉矩進行調節；外環應用模糊控制器進行速度控制，通過遺傳算法離線優化模糊控制規則和在線調節模糊控制器的參數以提高系統的動態性能。同時本文使用Matlab和電機仿真軟件VisSim對無刷直流電機的速度控制進行了軟件仿真。 數字信號處理器(DSP)是一種高速的信號處理芯片，近幾年在電機控制領域得到了廣泛的應用。本文以TI公司的TMS320LF2407控制器為基礎，介紹了DSP在無刷直流電機控制中常用的應用技術。同時為了降低系統開發設計的復雜性，提高控制系統的可靠性以及軟件開發的快速性，本文將嵌入式操作系統移植到DSP中，并在該操作平臺上開發出高效的控制算法。 實驗結果表明，通過遺傳算法優化的模糊控制器對無刷直流電機模型的不確定性和負載變化具有較強的適應性和魯棒性，而且控制系統具有較好的動態性能。
上傳時間： 2013-06-12
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永磁同步電機(PMSM)是一種性能優越、應用領域廣闊的電機，其傳統的理論分析與設計方法已比較成熟。它的進一步推廣應用，在很大程度上有賴于對控制策略的研究。實踐中，使用通用變壓變頻(VVVF)變頻器來驅動沒有阻尼繞組的永磁同步電動機開環運行時，有時電機的運行頻率超過某一頻率，系統就會變得不穩定，甚至導致系統失步。本文研究了無位置傳感器的永磁同步電機的速度控制問題。 論文提出了一種將推廣卡爾曼濾波(EKF)原理應用于永磁同步電機無位置傳感器調速系統的方法。對永磁同步電機的數學模型和卡爾曼濾波原理作了詳細的分析，在dq轉子同步坐標系中應用推廣卡爾曼濾波算法，對永磁同步電機的轉角和轉速進行實時在線估計。所選取的濾波算法只需測量電流和逆變器直流母線電壓，具有不改造電機、可靠性高和經濟耐用的優點。利用在線估計出的轉速和電流實現轉速電流雙閉環的永磁同步電機矢量控制。同時還提出了基于磁飽和原理的永磁轉子初始位置的檢測方法。針對轉子磁場定向方式及矢量控制方案，采用了空間矢量脈寬調制方法對系統進行控制，此方法可以輸出任意給定位置的電壓矢量，在不增加功率管開關頻率和不增加系統復雜性的前提下，明顯提高電機的調速性能。 在Matlab6.5環境下進行的系統仿真實驗表明，所提出的位置估計算法和控制方法具有優良的轉角跟蹤特性和速度控制性能，同時系統具有較強的抗負載擾動性能和較好的魯棒性。實驗結果表明本文的方法達到了預期的效果。
上傳時間： 2013-04-24
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磁共振成像（MRI）由于自身獨特的成像特點，使得其處理方法不同于一般圖像.根據不同的應用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先，該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點，首先對與噪聲和邊緣相關的小波系數進行建模，然后利用最大似然估計來進行參數估計，同時利用連續尺度間的尺度相關性特點來進行函數升級，以便獲得最佳萎縮函數，進一步提高圖像的質量，最終取得了一定的效果.與此同時，該文對MRI圖像的進一步的分析與應用展開了一定研究，提出了一種改進的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點，同時考慮鄰域對分割結果的影響，對目標函數加以改進，用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響，達到魯棒分割的目的，為進一步圖像處理和分析打下基礎.通過實驗，我們發現，無論是針對模擬圖像還是實際圖像，該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果，達到了預期的目的.
上傳時間： 2013-04-24
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