基于FPGA 的神经网络自整定PID控制器设计
本文基于FPGA(现场可编程门阵列)技术实现了改进的BP 网络自整定PID 控制器的设计。首先,采用MATLAB 设计控制器,针对特定被控对象模型,在闭环控制系统中通过改进的BP 网络算法训练神经网络
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本文基于FPGA(现场可编程门阵列)技术实现了改进的BP 网络自整定PID 控制器的设计。首先,采用MATLAB 设计控制器,针对特定被控对象模型,在闭环控制系统中通过改进的BP 网络算法训练神经网络
本文以Buck(降压型)DC-DC变换器为例,提出了对数字PWM的PID控制器的两种修正方式:死区控制方式,平均数字滤波控制方式。数字控制器根据输出电压误差决定是否用该修正方式计算下一个占空比。对系统
将模糊控制理论应用于冻干试验机的温度控制系统中,有助于提高温度响应曲线的跟随性及加快反应时间,从而可以提高温度的控制精度。通过PID 控制与参数自适应模糊PID 控制的对比的MATLAB 仿真
针对工业对象中普遍存在的大滞后、非线性、时变等复杂特性,本文结合PID 与神经网络的特点,设计了PID 神经元网络控制器,仿真结果表明, 该控制器具有很高的灵活性与鲁棒性,能取得较好的
资料->【C】嵌入系统->【C3】自动化控制->【1】控制算法->【PID算法】->基于积分分离PID控制的交流伺服系统.doc
资料->【C】嵌入系统->【C3】自动化控制->【1】控制算法->【PID算法】->基于SMEC的PID控制器参数优化整定方法.pdf
·摘 要:从改善步进电机动静态性能的角度出发,给出了基于AT89C51的二相混合式步进电机驱动器的优化设计方案,主要介绍了该驱动器的控制策略和硬件结构等。试验结果表明,驱动器的动静态性能、鲁棒性和控制精度都有了明显的改善。[著者文摘]&nb...