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自整定<b>控制</b>

  • 从新手到高手_自动调节系统解析与PID整定

    关于pid参数整定有效理解和计算对于新手有很大帮助

    标签: 自动调节系统 PID参数整定

    上传时间: 2022-07-28

    上传用户:ttalli

  • 基于蚁群算法PID控制器的应用研究

    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。

    标签: PID 蚁群算法 控制器 应用研究

    上传时间: 2013-10-09

    上传用户:ccccccc

  • 电动舵机模糊自适应PID控制研究

    电动舵机(EMA)由于具有结构简单、重量轻、负载特性好和可靠性高等优点,因而在 无人驾驶飞机(UAV)、导弹、航天器等飞行器中得到越来越广泛的应用。 传统 PID 控制以其实时性好、易于实现等特点广泛应用于控制系统,只要正确设定参 数,PID 控制器便可实现其作用,但由于舵机系统存在着非线性、时变性等不确定因素,此 时,PID 的控制效果将难于达到预期的目标。而模糊控制对控制对象的非线性、时变性等具 有较强的适应能力,其灵活性和鲁棒性较好,并且控制简单,在电机控制领域应用非常广 泛。但在模糊控制的系统中很难完全消除稳态误差,一般情况下,控制精度不太理想。 针对上述两种控制器的特点,为了提高舵机位置伺服系统的控制性能,本文设计了一 种模糊自适应 PID 控制器,兼顾了两种控制方法的优点,通过模糊规则进行推理和决策, 在线整定 PID 控制器的三个参数,实验结果表明,该控制器结构简单,效果良好。 

    标签: PID 电动舵机 模糊自适应 控制研究

    上传时间: 2016-04-27

    上传用户:547453159

  • 行波超声波电机伺服控制特性理论与实践研究.rar

    超声波电机(Ultrasonic Motor简称USM)是八十年代发展起来的新型微电机。本文针对超声波电机及其控制技术的研究现状和发展趋势,以我国研究技术相对比较成熟并有产业化前景的行波超声波电机(Traveling-wave Ultrasonic Motor简称TUSM)的伺服控制技术为研究对象,以直径60mm的行波超声波电机TUSM60为研究实例,在特性测试、动稳态性能分析,辨识模型建立、控制策略与控制算法的选择与实现等方面展开研究。本论具体的研究内容为: 在分析超声波电机研究历史和现状的基础上,结合国内外超声波电机特别是行波超声波电机控制技术的发展趋势,重点论述了行波超声波电机及其驱动控制技术的研究进展。 介绍行波超声波电机的基本结构,并从该电机的主要理论基础--压电原理、行波合成、接触模型出发,分析了行波超声波电机定子质点的运动方程.并结合定转子摩擦接触特点,分析了行波超声波电机的运行机理。 根据对行波超声波电机测试和高精度控制的要求,研制出基于双DSP和FPGA的超声波电机高性能测试控制平台。其中控制核心采用了双DSP结构,可以在对行波超声波电机进行控制的同时,将必要的参数读取出来进行分析和研究。为行波超声波电机瞬态特性分析以及控制策略、控制算法的深入研究打下了基础。 对电机的瞬态、稳态特性进行的测试,可以分析驱动频率、电压以及相位差等调节量对电机输出的影响。在此基础上进一步对行波超声波电机的调节方式、控制算法选择方面进行分析,并得到相应结论。 通过对实验数据的总结和归纳,利用系统辨识中的非参数方法,建立在特定频率条件下的近似线性模型。在行波超声波电机工作范围内,辨识若干组不同频率条件下的近似线性模型,将这些模型的参数进行二维或三维拟合,可以得到一个关于行波超声波电机传递函数的模型。辨识模型的建立为合理的选择和优化控制参数,控制效果的验证等提供了行之有效的手段。 在对行波超声波电机的速度控制、位置控制展开的研究中.首先利用遗传算法对常规PI恒转速控制的控制参数整定及修正方法进行了研究;利用神经元的在线自学习能力,研究和设计单神经元PID-PI转速控制器,提高控制系统对电机非线性和时变性的适应能力;为了消除在伺服控制中,单一调节量(驱动频率)情况下,低转速的跳跃问题,研究和讨论了多调节量分段控制方法,并利用模糊控制对控制方法的有效性进行了验证;在位置控制中,利用转速控制研究的结果,研究和设计了位置--速度双环(串级)控制器,实现了电机高精度位置伺服控制。 通过对已有控制系统的改进和简化,设计和研制了具有实用化价值行波超声波电机控制器:并将研究成果应用于针对核磁成像设备而设计的行波超声波电机随动控制系统中,同时尝试了将该控制器用于高精度X-Y两维定位平台。

    标签: 行波 电机伺服 控制

    上传时间: 2013-07-13

    上传用户:mpquest

  • 基于ARM的智能PID控制系统

    比例-积分-微分(PID)是过程控制中最常用的一种控制算法。算法简单而且容易理解,应用十分广泛。但由于应用领域的不同,功能上差别很大,系统的控制要求及关心的控制对象也不相同。数字PID控制比连续PID控制更为优越,因为计算机程序的灵活性,很容易克服连续PID控制中存在的问题,经修正而得到更完善的数字PID算法。本文以三相全控整流桥阻性负载为实际电路,控制主电路电压,旨在提出一种智能数字PID控制系统的设计思路,并给出了详细的硬件设计及初步软件设计思路。 PID控制系统采用高性能、低功耗的ARM微处理器S3C44BO作为核心处理单元,内部的10位ADC作为信号采集模块,采用了矩阵键盘和640*480的液晶作为人机接口;串口作为通信模块实现了上位机的监控。采用芯片内部自带的PWM模块,输出16M Hz PWM信号并经过一阶低通滤波器得到0~5V的控制信号用于触发主电路控制器,实现PID整定。 软件方面,分析和研究了uC/OSⅡ的内核源码,实现了其在32位微处理器上的移植,作为管理各个子程序执行的系统软件。选用了图形处理软件uC/GUI用于完成LCD显示及控制。PID算法采用了增量式数字PID算法,采用规一化算法进行参数选取。上位机部分采用了C#语言进行编写。另外,采用了RTC(Real Time Clock)作为系统时钟,可以实现系统的定时运行、定时模式切换等。在上位机上也可以方便的控制程序的执行,实现远程监控。 在论文的最后详细的介绍了智能PID控制系统在三相全控桥主电路中的具体应用。总结了调试中遇到的问题,对今后工作中需要进一步改善和探索的地方进行了展望。

    标签: ARM PID 控制系统

    上传时间: 2013-08-01

    上传用户:lvzhr

  • Smith控制算法仿真与控制

    Smith控制算法仿真与控制:了解计算机控制过程,及用不同种高级语言编写实验程序的方法与特点。了解Smith算法和程序设计。掌握阶跃信号、自定义信号下,Smith算法的参数整定及被控对象的仿真与控制。了解组态软件在工业自动化方面的应用和基本使用方法。 单回路温度控制箱A/D、DA转换板温度检测元件XMZ数字显示仪万用表  1  Smith控制算法的参数整定仿真,绘制仿真曲线。2  Smith控制算法实时控制的参数整定,绘制实时控制曲线。

    标签: Smith 控制算法 仿真 控制

    上传时间: 2013-11-25

    上传用户:europa_lin

  • 数学实验中的最速落径问题 A,B是不在一条铅垂线上的两点

    数学实验中的最速落径问题 A,B是不在一条铅垂线上的两点,在链接A,B两点的所有光滑曲线中,找出一条曲线,使得初速度为零的质点,在重力的作用下,自A点下滑到B点所需的时间最短

    标签: 实验

    上传时间: 2013-12-18

    上传用户:bruce

  • 模糊pid仿真

    模糊pid仿真,先运行模糊推理系统设计程序a.m,并调入内存,然后运行模糊控制程序b.m,对pid控制参数进行整定。

    标签: pid 模糊 仿真

    上传时间: 2013-12-23

    上传用户:yzy6007

  • 本文讨论了神经网络PID控制策略

    本文讨论了神经网络PID控制策略,提出了一种单神经元自适应PID控制器,给出了控制模型,探讨了单神经元自适应PID控制学习算法,通过修改神经元控制器连接加权系数 ,构成了自适应PID控制器。利用神经网络的自学习能力进行PID控制参数的在线整定,并使用了MATLAB软件进行了仿真研究。比较传统PID控制器与单神经元自适应PID控制器两者的仿真结果表明,神经网络PID控制器参数调节简单,具有很高的精度和很强的适应性,可以获得满意的控制效果。

    标签: PID 神经网络 控制策略

    上传时间: 2014-01-25

    上传用户:zhaiyanzhong

  • 基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar

    本文拟借助于神经网络良好的逼近能力,实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射,具有很强的自学习自适应能力,十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中,BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一,得到了较为深入的研究,其结构简单,需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强,采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略,建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整,控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明,该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后,将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明,该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度,且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统,并进行了相应的软硬件设计,为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本,为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。

    标签: BP神经网络 永磁同步电机 自适应控制

    上传时间: 2013-05-23

    上传用户:1101055045