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微处理器控制

  • 基于ARM的大滞后控制系统研究

    在工业过程中,许多对象具有滞后特性,由于纯滞后的存在,使得系统的超调量变大,调节时间变长。因此滞后过程被公认为较难控制的对象,而且纯滞后占整个动态过程的时间越长,难控的程度越大。所以大纯滞后对象的控制一直是困扰自动控制和计算机应用领域的一大难题。而这类对象又广泛存在于石油、化工、酿造、制药、冶金等工业生产过程中。因此对该问题的研究具有重大的实际意义。 传统的PID配合Smith预估补偿器的控制方法,对模型误差反映比较灵敏,当存在建模误差或干扰时,控制效果并不能取得令人满意的效果。近年来随着模糊控制、神经网络控制等智能控制研究的不断深入,有些学者将它们与Smith预估控制、PID控制及预测控制等相结合,提出了针对不确定大滞后系统的新的控制方法。虽然有些控制方案效果不错,但系统的复杂程度和调试难度也随之增加。因此设计简单、快速、可靠的控制器,仍是一个重大课题。 本文首先介绍了大滞后过程的控制特点,概述了常用的大滞后过程的控制方法及其优缺点。接着概要地介绍了嵌入式系统的优点、发展历史、现状及前景。并针对性地介绍了ARM控制器的概况以及它的应用领域。然后本文针对大滞后对象提出了自抗扰控制器与Smith预估补偿器相结合的设计方案。通过仿真对比了本方案、PID配合Smith预估补偿器及单一的自抗扰控制器的控制效果,表明自抗扰控制器与Smith预估补偿器的结合有效地改善了大滞后对象的控制效果,增强了系统的鲁棒性和抗干扰能力。为验证该控制方案的实际控制效果,我们以PCT-II型过程控制实验装置中的具有大滞后特性的盘管内部的温度为被控对象,以JX44BO开发板作为主要的控制平台设计并完成大滞后控制实验。所以接下来本文介绍了实现这个嵌入式温度大滞后控制系统所涉及到的硬件平台、系统框图以及实验内容。然后本文介绍了嵌入式控制平台的控制界面以及各个主要功能的程序的实现,以及远程客户端程序在以太网通讯方面的程序实现和远程客户端程序的操作界面。最后本文给出了本次实验的参数设置以及最终的实验结果。实验结果表明在实际应用中本文所提出的方案对于大滞后对象具有较好的控制效果。

    标签: ARM 控制 系统研究

    上传时间: 2013-06-11

    上传用户:baitouyu

  • 基于ARM的多对象远程抄表系统集中器的设计与实现

    智能电表、水表、煤/燃气表、热量表等大量地出现在人们的生活中,同时这些仪表的抄录工作变得越来越烦琐,工作量大,工作效率低,不仅给用户带来不便,而且会存在漏抄、误抄、估抄的现象。随着电子技术、通信技术和计算机技术的飞速发展,人工抄表已经逐步被自动抄表所代替。 集中器是一个数据集中处理器,是多对象自动抄表系统的通信桥梁,负责对各智能表的数据进行采集、存储和管理,及时有效地向上位机传输数据并执行上位机发送的指令。提高多对象集中器数据处理能力,有效完成上下行通信是多对象自动抄表系统AMRS(Automation Meter Reading System)目前需要解决的关键问题。 本文针对多对象集中器这样一个较复杂的通信与控制系统,提出采用32位的高性能嵌入式微处理器。32位ARM9微处理器处理速度快、硬件性能高、低功耗、低成本,集成了相当多的硬件资源,硬件的扩展和设计大大简化,ARM9(S3C2410)为工业级芯片,抗干扰能力强,能够适应运行现场的较恶劣环境,8/16位微控制器运算能力有限,对于较复杂的通信与控制算法难以顺利完成;硬件平台依赖性强,不利于软件的开发、升级与移植;在缺乏多任务调度机制的情况下,应用软件不仅实现难度大,且可靠性难以保证。 本文首先对多对象远程抄表系统的总体结构进行研究,主要研究了多对象远程抄表系统中集中器的软件和硬件实现,对硬件资源进行了外围扩展,对S3C2410微处理器芯片的外围硬件进行了扩展设计,使之具备了满足使用需求的最小系统硬件资源,包括时钟、复位、电源、外围存储、LCD、RS-485通信模块、CAN通信模块等电路设计。实时时钟为多对象集中器定时抄表提供时间标准;电源电路为多对象集中器系统提供稳定电源;看门狗电路的设计保证多对象集中器系统可靠运行,防止系统死机;数据存储器主要用于存储参数、变量、集中器自身的参数,负责智能表的参数以及智能表用量等。上行通道即多对象集中器与上位机之间的通信线路,采用CAN现场总线进行通信;下行通道即多对象集中器与智能表之间的通信,采用RS-485总线进行通信。软件设计上,主要针对多对象集中器的数据存储功能和串行通讯功能进行程序编写。基于ARM的多对象远程抄表系统集中器可以实现多对象远程抄表,提高了数据处理能力,有效完成了上下行通信,可靠性强,稳定性高,结构简单。

    标签: ARM 对象 远程抄表系统 集中器

    上传时间: 2013-06-07

    上传用户:heminhao

  • 基于ARM的流体网络测控系统的设计与实现

    随着计算机、通信、电子技术的进步,嵌入式系统和以太网技术的融合将成为嵌入式技术未来的重要发展方向。基于ARM的嵌入式系统由于具有低功耗、高性能、低成本、可以进行多任务操作等优点,在控制领域得到了越来越广泛的应用。 本选题来自中山大学与北京航天五院合作研制的流体网络系统地面原理样机控制器设计项目。论文研究的主要目的是利用基于ARM920T内核的嵌入式微处理器AT91RM9200融合多传感器设计一种可以在地面实验室环境中可靠运行的数据采集与温度控制系统。 本文从嵌入式测控系统的硬件实现和软件设计两方面进行分析。在硬件设计上,主控制板以Atmel公司生产的AT91RM9200 CPU为核心,主要包括串口模块、存储模块、以太网接口模块、基于SPI串行接口设计的数据采集模块(A/D)、基于I2C接口设计的PID控制信号输出模块(D/A)和采用PIO接口设计的开关控制输出模块等电路,其中后三个模块承担了流体网络回路的传感器数据采集,关键点的温度控制和多路电磁阀的开关控制等任务,后文将重点介绍。在软件设计方面,主要分两个方面进行讨论,分别为主控制器上基于嵌入式Linux系统的软件和上位机采用Visual C++编写的监控软件。主控制器软件采用多线程进行设计,包括主线程、服务器子线程和数据采集子线程,三个线程同时运行,提高了系统的运行效率。上位机和主控制器通过接入以太网中,然后由服务器线程和上位机客户端利用socket套接字实现通信。同时上位机软件也提供形象美观的图形用户界面,配合主控制器实现特定的温度、流量和压力监控。 本论文设计的嵌入式测控系统充分利用了AT91RM9200内嵌的的强大功能模块,包括SPI接口模块和I2C接口模块等,可广泛应用于控制领域。对该系统的一些研究成果和设计方法具有一定的先进性和良好的实用性,具有良好的应用前景。

    标签: ARM 流体 网络测控

    上传时间: 2013-06-30

    上传用户:hmy2st

  • 基于ARM的煤矿安全系统设计

    本文提出的煤矿安全系统由基站、基站控制器、控制中心和安全信息终端组成。本系统能够实时动态监测瓦斯等有害气体浓度,能够人机联防监测矿道中可能存在的安全隐患。井下采用CAN有线网络和Zigbee无线网络相结合的混合组网方式,通过矿工携带的安全信息终端使监测网延伸到每个采掘工作面,实现动态跟踪。控制中心通过友好的人机界面可以查看瓦斯浓度、温度、湿度的最新数据与历史数据,还可以查看报警记录,并把这些数据以曲线图的形式直观的显示出来。 基站和基站控制器是以ARM系列LPC2119微处理器为核心设计的,完成安全信息终端和控制中心之间的通信任务。基站和安全信息终端采用了基于Zigbee技术的SZ05系列嵌入式无线收发模块进行组网通信,采用MC14LC5480语音芯片实现系统的语音功能,基于LPC2119内置的CAN控制器辅以P82C250收发器实现多基站间的网络连接。基站控制器通过CAN总线与基站组网通信,监测基站工作状态,协调各基站与移动终端之间的信息传输,通过RS232与控制中心PC机进行信息交互。在此硬件平台的基础上,给出了基于LPC2119微处理器下的软件设计过程,包括初始化、无线通信模块的通信协议制定和通信程序设计、语音功能的软件设计及编程、基站和基站控制器的通信协议制定和主程序设计、系统监控程序设计及控制中心PC机端人机界面设计等。 经多次调试,实现了控制中心PC机接收安全信息终端检测的环境参数数据并判断瓦斯浓度是否超限,还实现了通过人机界面查询数据、查看曲线图以及发送命令等。

    标签: ARM 煤矿安全 系统设计

    上传时间: 2013-07-14

    上传用户:hainan_256

  • 基于ARM的煤矿自动排水监控系统的研究

    目前,国内矿井的排水系统多采用传统的人工监测、继电器控制的方法。传统方法设备运行的自动化程度低、可靠性较差、工人劳动强度大、应急能力不足,存在一定的安全隐患,不适应数字化矿井发展的需要。本课题设计的自动排水系统采用嵌入式微控制器作为就地控制系统与上位机远程监控相结合的方式,提高了工作的可靠性和稳定性,具有运行成本低、调试方便等特点。 本文首先根据某矿井下排水的实际情况,对各种排水形式和相关设备进行了分析和比较,选择其中一种典型的排水系统形式作为模型。根据井下排水系统的运行原理展开研究和论证,制定了井下水位监控和水泵启动方案。在综合自动控制的相关理论和传感器应用技术的基础上分析了排水系统中需要监控的、能够反映排水系统工作特征的关键参数,并提出了这些参数的监测方法和这些方法的可行性。 全面分析了目前常用的微处理器和实时操作系统,详细研究了ARM和μC/OS-Ⅱ的性能和特点,充分利用ARM微处理器高性能、低功耗、低成本的优势,以及μC/OS-Ⅱ可移植性好、开发成本低的优点。选用以ARM7TDMI-S为CPU的LPC2220芯片作为就地控制系统,选用μc/OS-Ⅱ为实时操作系统。并根据排水系统工作方案和要求设计了系统和接口硬件电路,完成了系统运行程序代码的编写。 应煤矿信息化发展趋势的要求,选用LabVIEW作为上位机监控软件,以串行通讯协议与井下就地控制系统组成远程监控系统。从而实现工作人员能够在地面监控室轻松了解到井下水仓水位、各排水设备工作状态等信息,实现了排水系统运行的“避峰就谷”和水泵房的无人化值守。此项研究对矿井的安全生产、节能降耗和数字化建设等工作具有一定参考价值。

    标签: ARM 自动 排水 监控系统

    上传时间: 2013-06-04

    上传用户:Kecpolo

  • 基于ARM的汽车电动助力转向控制系统的设计及优化

    电动助力转向系统(EPS)是集节能、环保、安全为一体的前沿技术,是未来车辆转向系统的发展方向。本文研究了电动助力转向系统的构成和工作原理,自主研发设计了一套电动助力转向控制系统,并进行实车试验。 控制系统中采用了基于ARM7TDMI—S内核的高性能芯片LPC2131芯片(EasyARM2131开发板)进行控制器设计,分析和选择了系统的控制策略,完成了控制器的硬件和软件设计。系统的控制策略中采用了折线改进型助力曲线助力方式和模糊与数字PID相结合的控制方法,并进行相关补偿控制的分析;硬件设计过程中采用了抗干扰技术进行优化设计,完成了信号采集和处理电路、电机驱动电路、电源电路以及故障诊断等电路设计;软件设计采用了结构化的没计思想,完成了包括控制系统主程序、A/D采集子程序、车速和发动机信号的采集子程序、电机PWM控制驱动子程序以及故障诊断和信息显示子程序的设计,并在扭矩信号处理程序中应用容错技术进行了软件冗余优化设计。 本文对自主开发设计的EPS控制系统进行了实车试验和结果分析,试验结果表明,本文所设计的基于ARM的汽车电动助力转向控制系统在转向轻便性、稳定性和可靠性等方面性能良好,完全满足设计要求。

    标签: ARM 汽车 控制系统 电动助力转向

    上传时间: 2013-07-21

    上传用户:cuibaigao

  • 基于DSP的两相异步电动机SVPWM控制的系统研究

    该文研究了两相逆变器-异步电动机系统的SVPWM控制技术,该系统可以广泛应用于小功率、宽调速运行的场合.通过对电机基本方程进行Kron变换,建立了系统完整的数学模型.论文在分析国内外两相逆变器异步电动机的SVPWM控制基础上,提出四个电压矢量八个工作空间的SVPWM控制技术,推导了控制参数和计算公式,提出了使电机具有圆形旋转磁场的调制比优化方案,给出了实施该方案的逆变器功率管的导通顺序和逆变器的输出电压波形.编制了系统仿真程序,给出SVPWM控制,两相逆变器-异步电动机系统样机的电压、电流、转速、转矩仿真波形曲.并与采用其他控制方式,进行仿真结果比较.论证了该文提出的SVPWM控制技术在两相逆变器-异步电动机系统中明显地减小了电流谐波、转矩脉动.论文建立了基于DSP控制器的两相逆变器-异步电动机系统试验装置系统,系统由DSP控制器、控制电路、功率驱动电路、逆变器主电路、异步电动机等组成.完成了各工作区的SVPWM信号的生成,与理论实现一致.

    标签: SVPWM DSP 异步电动机 控制

    上传时间: 2013-07-27

    上传用户:tb_6877751

  • 基于DSP的无刷直流电动机双模控制及转矩波动研究

    永磁无刷直流电动机是一种性能优越、应用前景广阔的电动机,传统的理论分析及设计方法已比较成熟,它的进一步推广应用,在很大程度上有赖于对控制策略的研究.该文提出了一套基于DSP的全数字无刷直流电动机模糊神经网络双模控制系统,将模糊控制和神经网络分别引入到无刷直流电动机的控制中来.充分利用模糊控制对参数变化不敏感,能够提高系统的快速性的特点,构造适用于调节较大速度偏差的模糊调节器,加快系统的调节速度;由于神经网络既具有非线性映射的能力,可逼近任何线性和非线性模型,又具有自学习、自收敛性,对被控对象无须精确建模,对参数变化有较强的鲁棒性的特点,构造三层BP神经网络调节器,来实现消除稳态偏差的精确控制.以速度偏差率为判断依据,实现模糊和神经网络两种控制模式的切换,使系统在不同速度偏差段快速调整、平滑运行.此外充分利用系统硬件构成的特点,采用适当的PWM输出切换策略,最大限度的抑制逆变桥换相死区;通过换相瞬时转矩公式推导和分析,得出在换相过程中保持导通相功率器件为恒通,即令PWM输出占空比D=1,来抑制定子电感对换相电流影响的控制策略.上述抑制换相死区和采用恒通电压的控制方法,减小了换相引起的转矩波动,使系统电流保持平滑、转矩脉动大幅度减小、系统响应更快、并具有较强的鲁棒性和实时性.在这种设计下,系统不仅能实现更精确的定位和更准确的速度调节,而且可以使无刷直流电动机长期工作在低速、大转矩、频繁起动的状态下.该文选用TMS320LF2407作为微控制器,将系统的参数自调整模糊控制算法,BP神经网络控制算法以及PWM输出,转子位置、速度、相电流检测计算等功能模块编程存储于DSP的E2PROM,实现了对无刷直流电动机的全数字实时控制,并得到了良好的实验结果的结果.

    标签: DSP 无刷直流电动机 双模控制 转矩

    上传时间: 2013-06-01

    上传用户:zl123!@#

  • 基于PC管理及CNC控制的自动玻璃切割系统开发

    玻璃是一种重要的建筑和装饰材料,被广泛应用于楼房搭建、汽车生产、家具制造等各个领域,而玻璃切割是形成玻璃成品的一个重要工序.目前,国产的切割系统在精度、速度、可靠性方面与国外同类产品相比都还要有一定的差距,因此国内玻璃切割厂家的切割设备大多依赖于进口.同时,随着以计算机技术为代表的信息技术的发展,计算机集成制造(CIM)被逐渐应用于制造行业,企业的生产模式从生产过程的单一自动化到产品设计、加工制造、经营管理等全过程的综合自动化.参考国外切割系统的一些先进技术并遵循CIM中信息自动化的基本思想,该文针对开发一套基于PC管理和CNC控制的自动玻璃切割系统展开论述.论文首先简述了数控技术的发展趋势和CIM的思想,在此基础上分析了系统的上位机管理软件的功能以及下位机硬件配置,并形成系统总体框架.接着就软件实现的几个主要部分——系统数据库管理、任意形状产品图形信息的导入、产品排样优化以及上位机与下位机通信接口的实现分别作了详细的论述.而对下位机部分则主要介绍其电控系统设备的组成、强弱电控制系统的设计、控制过程中数据的相互传递等,并就系统运行时PC机、CNC及PLC三者如何相互配合实现回原点动作、手动操作、自动切割等关键过程作了完整的解释.同时,该文就玻璃切割系统的核心技术——型材的优化问题作了专门的研究,分别提出了一种基于直观启发式思维的实用算法和基于降维数学模型的近似算法,并对几种典型的现代化算法在本优化问题中的应用前景作了简要介绍.最后,该文简要介绍了系统调试过程,以及投入运行的主要操作界面及操作流程,并提出了一些针对系统改进和扩展的建议和方案.

    标签: CNC 控制 切割 自动

    上传时间: 2013-06-17

    上传用户:关外河山

  • 基于RBF神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制及单神经元PID控制

    开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor,SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点,在很多领域都显示出强大的竞争力,但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势,而且降低了系统高速运行的可靠性,增加了成本,探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive,SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难,而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络,具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法,所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入,转子位置作为输出,通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练,建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射,从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下,PID控制效果良好,但当被控对象具有高度非线性和不确定性时,仅靠PID调节效果不好。对于SRM,它的电磁关系高度非线性,固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性,利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,从而实现控制器参数的在线调整,能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明,自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相,从而实现了电机的无位置传感器控制;基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的,控制精度高,动态特性好,具有较好的自适应性和鲁棒性。

    标签: RBF PID 控制 神经网络

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:skfreeman