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PID电机转速

  • 基于DSP的无刷直流电机控制系统的设计与仿真研究

    基于DSP的无刷直流电机控制系统的设计与仿真研究

    标签: DSP 无刷直流电机 控制系统 仿真研究

    上传时间: 2013-10-19

    上传用户:tian126vip

  • FPGA与ARM EPI通信,控制16路步进电机和12路DC马达 VHDL编写的

    FPGA与ARM EPI通信,控制16路步进电机和12路DC马达 VHDL编写的,,,,,

    标签: FPGA VHDL ARM EPI

    上传时间: 2013-10-21

    上传用户:zhyfjj

  • 基于Xilinx FPGA的温控风扇的设计(原文设计、源代码及视频地址)

      本设计的整体思路是:以XILINX FPGA作为控制中心,通过提取热释电红外传感器感应到的人体红外线信息,并利用温度传感器DS18B20检测环境温度并直接输出数字温度信号给FPGA 进行处理,在LED数码管上显示当前环境温度值以及预设温度值。通过独立键盘输入预设温度值,其中预设温度值只能为整数形式,检测到的当前环境温度可精确 到小数点后一位。同时采用PWM脉宽调制方式来改变直流风扇电机的转速。并通过两个按键改变预设温度值,一个提高预设温度,另一个降低预设温度值。系统结 构框图如下:

    标签: Xilinx FPGA 温控 地址

    上传时间: 2013-11-14

    上传用户:dianxin61

  • FPGA在多轴步进电机控制器中的应用

    电机控制

    标签: FPGA 步进电机 控制器 中的应用

    上传时间: 2013-10-28

    上传用户:363186

  • 基于NiosII软核处理器的步进电机接口设计

        NiosII软核处理器是Altera公司开发,基于FPGA操作平台使用的一款高速处理器,为了适应高速运动图像采集,提出了一种基于NiosII软核处理的步进电机接口设计,使用verilog HDL语言完成该接口设计,最后通过QuartusII软件,给出了实验仿真结果。

    标签: NiosII 软核处理器 步进电机 接口设计

    上传时间: 2014-12-28

    上传用户:jiwy

  • 用Xilinx CPLD作为电机控制器

    用Xilinx CPLD作为电机控制器

    标签: Xilinx CPLD 电机控制器

    上传时间: 2013-10-27

    上传用户:lanhuaying

  • BP神经网络的液位PID控制及仿真

    针对硫化镍矿选矿浮选工业过程中液位控制进行数学分析,建立 BP预测模型并实施多浮选槽液位控制方法,利用目前工程领域流行的 MATLAB 7.0中提供的神经网络工具箱,对网络模型进行训练和仿真,为有效抑制各槽液位扰动、实时调整各浮选槽液位和实现浮选指标的提高提供了有效的途径。仿真结果证明了BP神经网络对解决硫化镍矿浮选过程液位PID控制的有效性,具有广泛应用和推广的价值。

    标签: PID BP神经网络 液位 控制

    上传时间: 2014-12-29

    上传用户:凌云御清风

  • 支持Modbus RTU协议的步进电机控制器设计

    针对在设备中需要控制多个步进电机的需求,设计了基于RS-485网络的步进电机控制系统。使用STM32单片机实现了Modbus RTU协议,有效解决了单个处理器不能同时控制大量步进电机的问题和多步进电机驱动系统中零点位置、极限位置信号处理的实时性的问题。该方法在多个项目中得到了应用,既能满足实时性要求,又具有很好的扩展性能。步进电机的驱动使用了集成驱动芯片,详细分析了该芯片的使用中的关键技术。

    标签: Modbus RTU 协议 制器设计

    上传时间: 2013-10-26

    上传用户:cursor

  • 基于BP神经网络算法PID控制器的研究与仿真

    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。

    标签: PID BP神经网络 算法 控制器

    上传时间: 2013-10-08

    上传用户:cxl274287265

  • 基于BP神经网络的PID控制器参数优化方法

     针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题,结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点,提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次,为了加快BP神经网络学习收敛速度,防止其陷入局部极小点,提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后,给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图,并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。

    标签: PID BP神经网络 控制器 参数优化

    上传时间: 2014-03-21

    上传用户:diets