单片机模糊模糊控制是目前在控制领域所采用的三种智能控制方法中最具实际意义的方法。模糊控制的采用解决了大量过去人们无法解决的问题，并且在工业控制、家用电器和各个领域已取得了令人触目的成效。本书是一本系统地介绍模糊控制的理论、技术、方法和应用的著作；内容包括模糊控制基础、模糊控制器、模糊控制系统、模糊控制系统的稳定性、模糊控制系统的开发软件，用单片微型机实现模糊控制的技术和方法，模糊控制在家用电器和工业上应用的实际例子；反映了模糊控制目前的水平。 单片机模糊模糊控制目录 ： 第一章 模糊逻辑、神经网络集成电路的发展 1.1 模糊逻辑及其集成电路的发展1.1.1 模糊逻辑的诞生和发展1.1.2 模糊集成电路的发展进程1.2 神经网络及其集成电路的发展1.2.1 神经网络的形成历史1.2.2 神经网络集成电路的发展1.3 模糊逻辑和神经网络的结合1.3.1 模糊逻辑和神经网络结合的意义1.3.2 模糊逻辑和神经网络结合的前景第二章 模糊逻辑及其理论基础 2.1 模糊集合与隶属函数2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隶属函数2.1.3 分解定理与扩张定理2.1.4 模糊数2.2 模糊关系、模糊矩阵与模糊变换2.2.1 模糊关系2.2.2 模糊矩阵2.2.3 模糊变换2.3模糊逻辑和函数2.3.1模糊命题2.3.2模糊逻辑2.3.3模糊逻辑函数2.4模糊语言2.4.1 语言及语言的模糊性2.4.2 模糊语言2.4.3 语法规则和算子2.4.4 模糊条件语句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 模糊推理的精确值法2.5.5 模糊推理的强度转移法第三章 模糊控制基础 3.1 模糊控制的系统结构3.2 精确量的模糊化3.2.1 语言变量的分档3.2.2 语言变量值的表示方法3.2.3 精确量转换成模糊量3.3 模糊量的精确化3.3.1 最大隶属度法3.3.2 中位数法3.3.3 重心法3.4 模糊控制规则及控制算法3.4.1 模糊控制规则的格式3.4.2 模糊控制规则的生成3.4.3 模糊控制规则的优化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神经网络方法3.5.1 神经元和神经网络3.5.2 神经网络的分布存储和容错性3.5.3 神经网络的学习算法3.5.4 神经网络实现的模糊控制3.5.5 神经网络构造隶属函数3.5.6 神经网络存储控制规则3.5.7 神经网络实现模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器结构4.2 模糊控制器设计4.2.1 常规模糊控制器设计4.2.2 变结构模糊控制器设计4.2.3 自组织模糊控制器设计4.2.4 自适应模糊控制器设计4.3 模糊控制器的数学模型4.3.1 常规模糊控制器的数学模型4.3.2 模糊控制器数学模型的建立第五章 模糊控制系统 5.1 模糊系统的辨识和建模5.1.1 模糊系统辨识的数学基础5.1.2 基于模糊关系方程的模糊模型辨识5.1.3 基于语言控制规则的模糊模型辨识5.2 模糊控制系统的设计5.2.1 模糊控制系统的一般设计过程5.2.2 模糊控制系统的典型设计5.3 模糊控制系统的稳定性5.3.1 稳定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 语言规则描述的模糊控制系统的稳定性5.3.3 关系方程描述的模糊控制系统的稳定性第六章 数字单片机与模糊控制6.1 数字单片机MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9单片机性能概论6.1.2 MC68HC705P9单片机基本结构6.1.3 MC68HC705P9指令系统6.2 数字单片机模糊控制方式6.2.1 数字单片机与模糊控制关系6.2.2 数字单片机模糊控制方式第七章 模糊单片机与模糊控制7.1 模糊单片机NLX2307.1.1 模糊单片机NLX230性能概况7.1.2 NLX230的结构及引脚7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的内部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技术7.2 NLX230开发系统7.3 NLX230应用例子第八章 模糊控制的开发软件8.1 模糊推理机原理8.2 模糊推理机的算法8.3 模糊推理机结构和清单8.4 模糊逻辑知识基发生器8.5 模糊推理开发环境8.5.1 FIDE的工作条件8.5.2 FIDE的结构8.5.3 FIDE的工作过程第九章 模糊控制在家用电器中的应用9.1 模糊控制的电冰箱9.1.1 电冰箱模糊控制系统结构9.1.2 模糊控制规则和模糊量9.1.3 控制系统的电路结构9.1.4 控制规则的自调整9.2 模糊控制的电饭锅9.2.1 煮饭的工艺过程曲线9.2.2 模糊控制的逻辑结构9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制软件框图9.3 模糊控制的微波炉9.3.1 控制电路的结构框图9.3.2 微波炉的模糊量与推理9.3.3 微波炉控制电路结构原理9.3.4 控制软件原理及框图9.4 模糊控制的洗衣机9.4.1 模糊洗衣机控制系统逻辑结构9.4.2 模糊洗衣机的模糊推理9.4.3 洗衣机物理量检测方法9.4.4 布质和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的应用10.1 模糊参数自适应PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊参数自适应PID控制系统结构10.1.3 模糊控制规则的产生10.1.4 模糊推理机理及运行结果10.2 恒温炉模糊控制10.2.1 恒温炉模糊控制的系统结构10.2.2 模糊控制器及控制规则的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感应电机模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系统结构10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊电阻观测器10.3.4 模糊控制器及运行
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为了实现对直流电机快速、准确调速的要求，提出了一种基于串口通信的直流电机PID调速系统设计方案，并实现系统的软硬件设计。采用按键、OLED显示屏等人机交互工具进行参数设置及显示，通过PID控制器闭环反馈控制调节PWM信号，串口与上位机通信实现对数据的客观分析。测试结果表明，该系统具有运行稳定、调速准确、响应时间短等特点，达到了系统设计要求。
上传时间： 2013-10-13
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文中将BP神经网络的原理应用于参数辨识过程，结合传统的 PID控制算法，形成一种改进型BP神经网络PID控制算法。该算法利用BP神经网络建立系统参数模型，能够跟踪被控对象的变化，取得较高的辨识精度。针对BP神经网络对权系初始值敏感的缺点，优化BP神经网络的初始权系数。通过BP算法修正BP网络自身权系数，实现PID参数的在线调整。仿真结果显示了该算法收敛速度快、精度高、鲁棒性强、稳定性好，表明了该算法的可行性与有效性。
上传时间： 2013-10-08
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传统的PID控制对于控制模型不确定并具有非线性特性的对象时，存在参数难以整定、控制效果不好的缺点，文中提出了一种基于蚁群算法的PID调节算法，即利用蚁群算法动态调节PID的参数，实现对配料系统的控制，通过实验仿真的方式证明了该方法具有良好的控制效果及适应性。
上传时间： 2013-10-09
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介绍了一种先进的参数可调的数控、数显智能数字式PID温度调节器的特点、性能、结构原理。应用该调节器对梭式窑进行控制，取得了很好的效果。该调节器的性能价格比高，有很大的发展前景。关键词：调节器；数字式 PID 调节器；设计；应用 现代控制领域中温度控制是最重要的课题之一。当今时代，对温度调节器尤其是高性能的温度调节器，各行各业的需求与日俱增，然而国内生产的温控仪大多精度低，参数固定，对上位工控机依赖严重，可扩充性差。针对这种情况，研制开发了一种数字式234温度调节器，并在实际应用中得到了良好的结果。
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第八章 labview的编程技巧 本章介绍局部变量、全局变量、属性节点和其他一些有助于提高编程技巧的问题，恰当地运用这些技巧可以提高程序的质量。 ８．１ 局部变量 严格的语法尽管可以保证程序语言的严密性，但有时它也会带来一些使用上的不便。在labview这样的数据流式的语言中，将变量严格地分为控制器（Control）和指示器（Indicator），前者只能向外流出数据，后者只能接受流入的数据，反过来不行。在一般的代码式语言中，情况不是这样的。例如我们有变量a、b和c，只要需要我们可以将a的值赋给b，将b的值赋给c等等。前面所介绍的labview内容中，只有移位积存器即可输入又可输出。另外，一个变量在程序中可能要在多处用到，在图形语言中势必带来过多连线，这也是一件烦人的事。还有其他需要，因此labview引入了局部变量。
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针对传统方法难以整定船载雷达伺服系统PID参数的问题，将模糊参数自整定PID控制技术应用到伺服系统位置回路中，通过仿真实验表明该方法可以不依赖系统的数学模型，而根据输入输出关系对PID参数进行在线调整，自动调整环路带宽，调高系统的动态性能和稳态性能，具有很强的鲁棒性和自适应性。
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由于光伏电池在外界条件发生变化时，其输出特性也随之变化。为了提高光伏系统的效率，需要对其进行最大功率跟踪。针对光伏系统为非线性被控对象，以及存在不确定未知扰动的特性，采用模糊控制器实时调整PID控制器参数的模糊PID控制方法，将其运用到光伏系统中，以满足光伏系统的快速响应，有效消除光伏电池输出功率在最大功率点的振荡，减少能量损失。仿真结果证明，该控制器能快速、准确的跟踪光伏电池的最大功率点，减少稳态时振荡，提高光伏电池工作效率。
上传时间： 2013-11-14
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由入门到精通－－－－吃透PID
上传时间： 2013-11-16
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一种基于LabVIEW_的PID_控制器设计的方法
上传时间： 2013-12-27
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