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数字<b>pid控制器</b>

  • crc任意位生成多项式 任意位运算 自适应算法 循环冗余校验码(CRC

    crc任意位生成多项式 任意位运算 自适应算法 循环冗余校验码(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多项式的 编码方式,这种方法把要发送的数据看成是一个多项式的系数 ,数据为bn-1bn-2…b1b0 (其中为0或1),则其对应的多项式为: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:数据“10010101”可以写为多项式 X7+X4+X2+1。 循环冗余校验CRC 循环冗余校验方法的原理如下: (1) 设要发送的数据对应的多项式为P(x)。 (2) 发送方和接收方约定一个生成多项式G(x),设该生成多项式 的最高次幂为r。 (3) 在数据块的末尾添加r个0,则其相对应的多项式为M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),获得商Q(x)和余式R(x),则 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2运算,T(x)所对应的数据是在原数 据块的末尾加上余式所对应的数据得到的。 (6) 发送T(x)所对应的数据。 (7) 设接收端接收到的数据对应的多项式为T’(x),将T’(x)除以G(x) ,若余式为0,则认为没有错误,否则认为有错。

    标签: crc CRC 多项式 位运算

    上传时间: 2014-11-28

    上传用户:宋桃子

  • 在某初教机的线性模型基础上

    在某初教机的线性模型基础上,建立了飞机的纵向和横向传递函数,分析了模型参数的不确定性,通过使用MATLAB中的NCD模块对飞行控制系统及PID控制器等参数进行优化,设计出了飞机的自动驾驶仪高度保持和航向保持模式。这种方法既避免了复杂的计算和编程,又使系统具有较好的稳定,陛、动态性能和鲁棒性,克服了飞机模型参数随着高度和速度的变化(即模型参数存在不确定性)而需要按照多个不同高度和速度的飞行区域设计一系列控制器的缺点

    标签: 线性模型

    上传时间: 2015-10-12

    上传用户:lingzhichao

  • crc任意位生成多项式 任意位运算 自适应算法 循环冗余校验码(CRC

    crc任意位生成多项式 任意位运算 自适应算法 循环冗余校验码(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多项式的 编码方式,这种方法把要发送的数据看成是一个多项式的系数 ,数据为bn-1bn-2…b1b0 (其中为0或1),则其对应的多项式为: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:数据“10010101”可以写为多项式 X7+X4+X2+1。 循环冗余校验CRC 循环冗余校验方法的原理如下: (1) 设要发送的数据对应的多项式为P(x)。 (2) 发送方和接收方约定一个生成多项式G(x),设该生成多项式 的最高次幂为r。 (3) 在数据块的末尾添加r个0,则其相对应的多项式为M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),获得商Q(x)和余式R(x),则 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2运算,T(x)所对应的数据是在原数 据块的末尾加上余式所对应的数据得到的。 (6) 发送T(x)所对应的数据。 (7) 设接收端接收到的数据对应的多项式为T’(x),将T’(x)除以G(x) ,若余式为0,则认为没有错误,否则认为有错

    标签: crc CRC 多项式 位运算

    上传时间: 2014-01-16

    上传用户:hphh

  • 采用模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置进行控制

    采用模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置进行控制,介绍了电液调速执行器的动态特性,设计了电液调速控制回路,本文将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制当中,详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程,它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小,且适应性强,具有推广价值。

    标签: RBF 模糊 柴油机 控制

    上传时间: 2015-11-11

    上传用户:hfmm633

  • 基于BP神经网络整定的PlD控制

    基于BP神经网络整定的PlD控制,神经网络,根据系统的运行状态,调节PID控制器的参数,以期达到某种性能指标 的最优化,使输出层神经元的输出状态对于控制器的三个可调参数

    标签: PlD BP神经网络 整定 控制

    上传时间: 2013-12-17

    上传用户:李彦东

  • 基于BP神经网络的 参数自学习控制 (1)确定BP网络的结构

    基于BP神经网络的 参数自学习控制 (1)确定BP网络的结构,即确定输入层节点数M和隐含层节点数Q,并给出各层加权系数的初值 和 ,选定学习速率 和惯性系数 ,此时k=1; (2)采样得到rin(k)和yout(k),计算该时刻误差error(k)=rin(k)-yout(k); (3)计算神经网络NN各层神经元的输入、输出,NN输出层的输出即为PID控制器的三个可调参数 , , ; (4)根据(3.34)计算PID控制器的输出u(k); (5)进行神经网络学习,在线调整加权系数 和 ,实现PID控制参数的自适应调整; (6)置k=k+1,返回(1)。

    标签: BP神经网络 参数 BP网络 学习控制

    上传时间: 2016-04-26

    上传用户:无聊来刷下

  • 在过程控制中

    在过程控制中,按偏差的比例(P)、积分(I)和微分(D)进行控制的PID控制器(亦称PID调节器)是应用最为广泛的一种自动控制器。它具有原理简单,易于实现,适用面广,控制参数相互独立,参数的选定比较简单等优点;而且在理论上可以证明,对于过程控制的典型对象──“一阶滞后+纯滞后”与“二阶滞后+纯滞后”的控制对象,PID控制器是一种最优控制。PID调节规律是连续系统动态品质校正的一种有效方法,它的参数整定方式简便,结构改变灵活(PI、PD、…)。

    标签: 过程控制

    上传时间: 2014-01-18

    上传用户:561596

  • 针对纯时滞系统

    针对纯时滞系统,自己用Simulink编写了一个双模糊PID控制器,其中模糊预估器能补偿时滞,模糊PID有良好的自适应性,可以得到了一个堪称"优美"的控制效果图。

    标签: 时滞系统

    上传时间: 2016-05-20

    上传用户:chongcongying

  • 用游标的方法实现对称差的计算

    用游标的方法实现对称差的计算,即 (A-B)+(B-A)

    标签: 对称 计算

    上传时间: 2016-05-23

    上传用户:远远ssad

  • 词法分析器 对输入一个函数

    词法分析器 对输入一个函数,并对其分析main() { int a,b a = 10 b = a + 20 }

    标签: 分析器 函数 输入

    上传时间: 2013-12-20

    上传用户:hfmm633