一台数控机床的先进程度衡量着一个国家制造业的先进水平，而数控机床最核心的部分就是数控机床控制系统。近年出现的ARM数入式系统具有硬件资源丰富、性能好、成本低和功耗低等优点，FPGA技术具有可重复编程、在线升级、实时性好、可靠性高等优点。为了克服传统的数控机床成本高、控制精度低、实时性差，可靠性低等缺点，研究基于ARM+FPGA架构的新型数控机床系统，具有重要的社会经济意义和重大的经济价值本文以数控机床为工程背景，以何服电机PMSM为具体对象以ARM+FPGA作为数控系统的实现平台，从提高何服系统位置环控制的自适应能力，提高位置环、速度环和电流环等复杂运算的处理速度，提高系统管理与控制程序开发的简单性、界面的美观性等方面开展了深入的研究。其主要研究工作和结论如下：（1）在对比分析了几种控制系统架构基础上，提出了一种基于ARM+FPGA的数控机床自适应模糊控制何服系统的设计方案。该系统采用以ARM作为系统主控与运动轨迹计算芯片，FPGA作为何服系统运动控制芯片，而其中的FPGA运动控制系统包括自适应位置控制模块、速度控制模块、电流变换模块三大部分（2）针对提出的 ARM+FPGA的数控机床自适应模糊控制何服系统的设计方案，进行了有关数学模型的建立占推导，并借助MATLAB工具建立系统仿真模型进行仿真。系统仿真结果表明，该系统位置响应超调量小，响应时间短，系统性能优越（3）为了提高运动控制的实时性、可靠性、灵活度，根据运动控制系统的模型，提出了一种FPGA实现的运行控制系统的结构，井详细进行了自适应位置控制模块、速度控制模块、电流变换模块等内部各模块的设计，之后利用HDL进行了有关模块的程序设计和PGA实现仿真（4）针对基于ARM微处理器的主挖与运动轨迹计算系统，进行了系统控制界面的设计，FPGA与ARM芯片、FPGA与上位机等通信程序设计，进行了运动控制中加减速、插补方法的分析与设计关键字：数控机床：水磁同步电机：自适应模糊控制：ARM:FPGA
上传时间： 2022-03-11
上传用户：20125101110
自抗扰控制是一种以PID控制为基础，并对其做出改进的环路控制方式。理论上控制效果好于PID，且能够替代PID控制
标签： 自抗扰控制
上传时间： 2022-04-19
上传用户：bluedrops
电力电子和电力拖动控制系统的MATLAB仿真 很经典的一本电力电子仿真的书籍
上传时间： 2022-04-23
上传用户：wangshoupeng199
自抗扰控制入门的资料，可以好好看一看了。。。。。。。。。。。。
标签： 自抗扰控制
上传时间： 2022-04-29
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文档为模糊自适应PID控制系统的研究及MATLAB仿真总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
上传时间： 2022-06-28
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文档为基于ADAMS和MATLAB的Stewart并联机器人-模糊自适应PID控制仿真总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
上传时间： 2022-06-29
上传用户：ttalli
ADRC自抗扰控制simulink仿真程序，包含simulink仿真框图及代码，可以运行。
上传时间： 2022-07-01
上传用户：jiabin
温度是一个很重要的物理量，它直接影响化学反应、发酵、煅烧、浓度、蒸馏、结晶以及空气流动等物理及化学过程。温度控制失误就可能引起生产安全、质量和产量等一系列问题。温度测量无论是在工业生产过程中，还是在日常生活中都起着非常重要的作用。传统的温度采集方法不仅费时费力，而且精度差，而单片机的出现使得温度的采集和数据处理问题能够得到很好的解决。特别是在环境恶劣或温度较高等场合下，为了保证生产过程正常安全地进行，提高产品的质量和数量，以及减轻工人的劳动强度、节约能源，要求对加热炉内温度进行测量、显示、报警及控制，使之达到工艺标准，以单片机为核心设计的温度测量系统，可以对温度进行实时测量，并将温度数据进行显示和报警以及进行相应控制。1.2温度测量及其报警系统的国内外情况温度检测系统在国内各行各业的应用虽然已经十分广泛，但从国内生产的温度控制器来讲，总的发展水平仍然不高，和日本、德国、美国等先进国家相比有着较大的差距。采用51单片机来对温度进行检测和控制，不仅具有成本低廉、控制方便和灵活性大等优点，而且可以提高被控温度的技术指标，从而提高产品的质量和数量。因此，单片机对温度的处理问题是一个工业生产中经常会遇到的问题。
上传时间： 2022-07-01
上传用户：aben
《电力电子和电力拖动控制系统的MATLAB仿真》这本书对于初学MATLAB的朋友来说是很好的入门书籍
上传时间： 2022-07-02
上传用户：aben
工业生产过程中，时滞对象普遍存在，同时也是较难控制的，尤其是大时滞对象的控制一直都是一个难题。而很多温度控制系统都是属于大时滞系统，常见的智能温度控制器虽然在温度控制的实际应用中表现了比较理想的控制效果，但它仍然属于将参数整定与系统控制分开处理的离线整定方法，如果工况发生变化就必须重新调整参数。针对这一问题，为了实现时滞系统参数自整定的控制，本文将神经网路控制、模糊控制和PID控制结合起来，设计了基于神经网路的模糊自适应PID控制器。 首先，本论文分析了时滞系统的特点，讨论了几种时滞系统较为成熟的常规控制算法：微分先行控制算法、史密斯预估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它们的控制性能；并且通过仿真对这三种控制方法在温控系统中的控制性能进行了比较。 其次，在分析PID参数自整定传统方法的基础上，设计了一种改进方法，并设计了相应的控制器。该控制器综合了模糊控制、神经网络控制和PID控制各自的长处，既具备了模糊控制简单有效的控制作用以及较强的逻辑推理功能，也具备了神经网络的自适应、自学习的能力，同时也具备了传统PID控制的广泛适应性。该方法不需要离线整定参数，实现了在线自整定参数。仿真实验表明了该控制器对模型和环境都具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 最后将基于神经网路的模糊自适应PID控制器应用于贝加莱PID温控装置，能够出色地实现参数的在线自整定。理论分析、系统仿真、实验结果都证实了这种控制策略能有效地减少系统超调量，并减少了调节时间，提高了系统的实时性和控制精度。
上传时间： 2013-07-05
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