介紹一種用單片機控制的光電跟蹤控制系統。闡述了該系統的硬件設計及智能Fuzzy-Pi控制策略。實際應用表明該系統具有良好動態性能和穩態控制精度，具有很強的魯棒性。關鍵詞: 跟蹤，模糊控
上傳時間： 2013-04-24
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LED照明具有節能、安全、環保的特性，作為一個新興的技術領域，在最近幾年得到很大發展。LED是典型的電流驅動器件，精確控制驅動電流，可決定光效、電源效率、散熱等許多參數。為了降低電流紋波系數，在高頻反激式開關電源中，采用梯形積分Pi控制方法。通過搭建基于MATLAB/Simulink 的反激式開關電源模型，對梯形積分Pi控制方法進行了仿真。仿真結果表明， 梯形積分Pi控制方法能有效的減小電源的紋波電流，電流紋波系數降低到1.5%，達到了控制目的。
上傳時間： 2013-10-20
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對BOOST電路采用Pi控制，使輸出恒定
上傳時間： 2014-01-04
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介紹單相全橋逆變器的工作原理, 闡述產生SPWM波和實現PI 控制的算法, 給出以DSP( 數 字信號處理器) 實現控制的軟件流程。實驗表明利用軟件完成逆變器控制是可行的。 關鍵詞: 正弦逆變器
上傳時間： 2014-11-22
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本程序為ad的dsp21990控制芯片程序,其功能是通過傳統的Pi控制算法來實現對電源的控制,控制程序可以采用.asm也可以采用.C。程序的具體算法和介紹在軟件壓縮
上傳時間： 2015-12-16
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proteus下仿真Pi控制的電路圖和源代碼
上傳時間： 2013-12-02
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boost pfc 雙閉環Pi控制的simulink仿真AC220V/DC400V
上傳時間： 2022-06-17
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將一種根據誤差的大小來調節比例系數K值的單神經元Pi控制器引入到逆變器的控制回路中，可以實現在線調整參數，在一定程度上不依賴于系統的模型。仿真結果表明：與常規的Pi控制器相比該控制器的輸出超調量較小，有一定的自適應能力，可以提高逆變電源系統的動態性能。
上傳時間： 2013-10-16
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本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與Pi控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
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介紹了單相全橋逆變器的工作原理, 闡述產生SPWM波和實現PI 控制的算法, 給出以DSP(數字信號處理器) 實現控制的軟件流程。實驗表明利用軟件完成逆變器控制是可行的
上傳時間： 2013-06-30
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