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.
上传时间： 2013-06-01
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这篇论文在系统分析国内外雷达伺服控制系统研究现状的基础上，选定以ARM为内核的基于ARM+FPGA的雷达伺服控制器为研究对象。 首先，根据雷达伺服控制系统功能要求与性能指标，进行系统的硬件设计：选择基于ARM920T的S3C2410和Altera公司的FPGA芯片EP1C12Q240作为主控芯片，ARM与FPGA的连接形式采用中断+存储器的形式；将ARM与FPGA上多余的引脚引出作为将来升级的需要；还画出ARM+FPGA的雷达伺服控制器的系统图并制作了PCB板。 其次，选用PID对伺服系统进行控制，模糊神经网络综合了模糊控制和神经网络的优点，并利用模糊神经网络算法对PID参数进行在线调整。用Matlab7.1进行仿真，其结果表明：该控制算法对系统具有良好的控制效果，性能较常规PID得到较大改善。 最后，根据FPGA在伺服系统主要任务，用VHDL语言和原理图在FPGA芯片中分别编制实现DAC0832接口控制功能、光电编码器与脉冲发生电路的程序代码；并在Quartus II6.0环境下通过仿真，且得到仿真的波形符合系统功能要求。采用C语言编写在ARM中实现模糊神经网络PID控制算法的代码，通过CodeWarrior for ARM的编译无误后，生成可执行文件.axf,，调用AXD进行在线仿真调试。仿真结果表明：模糊神经网络PID算法对伺服系统能够进行有效控制。 结果表明：ARM作为伺服控制器的内核，其性价比与集成度高：用FPGA芯片实现接口电路使伺服控制器的可靠性高、速度快、可配置及连接方式灵活。因此采用基于ARM+FPGA的雷达伺服控制器，提高了系统的开放性、实时性、可靠性，降低了系统功耗，具有重要的应用价值。
上传时间： 2013-06-30
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国内中介数学系统的最新研究，用中介真值程度函数替代模糊数学的隶属函数，能够更加自然的表示模糊现象，如果与神经网络结合其性能会优于模糊神经网络。此为论文1。
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上传时间： 2014-08-05
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国内中介数学系统的最新研究，用中介真值程度函数替代模糊数学的隶属函数，能够更加自然的表示模糊现象，如果与神经网络结合其性能会优于模糊神经网络。此为论文2。
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上传时间： 2014-01-02
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发表于一个核心刊物的博士论文，利用模糊神经网络构建了一个表面粗糙度的辨识系统
上传时间： 2014-02-13
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主要内容： 【1】随机序列产生程序 【2】白噪声产生程序 【3】M序列产生程序 【4】二阶系统一次性完成最小二乘辨识程序 【5】实际压力系统的最小二乘辨识程序 【6】递推的最小二乘辨识程序 【7】增广的最小二乘辨识程序 【8】梯度校正的最小二乘辨识程序 【9】递推的极大似然辨识程序 【10】Bayes辨识程序 【11】改进的神经网络MBP算法对噪声系统辨识程序 【12】多维非线性函数辨识程序的Matlab程序 【13】模糊神经网络解耦Matlab程序 【14】F-检验法部分程序
上传时间： 2014-01-04
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以嘉陵江水质评价为例。采取嘉陵江水体样本对嘉陵江水质进行评价，采样取水口为重庆市嘉陵江上游红水工厂、中游高家花园水厂和下游大溪沟水厂，采样时间跨度为2003年到2008年，采样频率为每季度一次。
上传时间： 2016-10-24
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系统辨识与自适应控制Matlab仿真 含pdf书和源代码-北航版 《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》从MATLAB仿真角度出发，系统地介绍系统辨识与自适应控制的基本理论和方法。 《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》内容主要分为三部分：第1部分为绪论；第二部分为线性系统辨识与自适应控制，包括系统辨识（如*小二乘法、梯度校正法和极大似然法）、模型参考自适应控制、自校正控制和基于常规控制策略的自校正控制；第三部分为非线性系统辨识与自适应控制，包括神经网络辨识与控制、模糊控制与模糊神经网络辨识和无模型自适应控制。
上传时间： 2022-06-24
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·模糊控制.神经控制和智能控制论
上传时间： 2013-07-18
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模糊技术与神经网络技术选编
上传时间： 2014-01-24
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