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PID调节控制仪

PID调节控制仪是一种的智能数显调节仪表。它采用专家pid控制算法,控制精确稳定,无超调,无欠调现象,能用于温度、压力、液位、流量的定值控制,适用于热电阻、热电偶、电压、电流、远传压力表信号。
  • 用STC单片机作为控制芯片,运用PID算法控制可控硅来控制温度输出.rar

    用STC单片机作为控制芯片,运用PID算法控制可控硅来控制温度输出.rar

    标签: stc单片机 pid

    上传时间: 2022-06-28

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  • Buck变换器的闭环回路设计之PID调节教程

    Buck变换器的闭环回路设计之PID调节教程         

    标签: buck变换器 pid调节

    上传时间: 2022-07-09

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  • C8051F020单片机的PID帆板控制系统

    基于C8051F020单片机的PID帆板控制系统                   

    标签: c8051f020 单片机 pid 帆板控制系统

    上传时间: 2022-07-10

    上传用户:kingwide

  • 有关PID调节的经验之谈

    有关PID调节的经验之谈                        

    标签: PID调节

    上传时间: 2022-07-11

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  • 数字显示调节仪XMT

    XM系列数字式显示调节仪按国家标准《工业过程测量和控制系统用数字式指示仪》生产,并采用了新颖、独特的线路设计原理,独创的结构形式。便其结构和线路均非常简单,因此可靠性高,抗震性好,使用维护方便。本仪表具有0~10mA或4~20mA恒流输出功能,可与执行机构组成简介的调节系统,或直配计算机组成自控系统无须再配变送器,为工业过程多参数控制提供了便利,同时具有二位式,三位式时间比例PID调节功能。本仪表适用于工业过程多种参数测量和控制系统。可与下列传感器、变送器配合使用或接受下列信号。用数字直接显示被测物理量。

    标签: XMT 数字显示 调节仪

    上传时间: 2014-01-23

    上传用户:南国时代

  • 基于RBF神经网络的开关磁阻电机无位置传感器控制及单神经元PID控制

    开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor,SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点,在很多领域都显示出强大的竞争力,但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势,而且降低了系统高速运行的可靠性,增加了成本,探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive,SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难,而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction,RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络,具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法,所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入,转子位置作为输出,通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练,建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射,从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下,PID控制效果良好,但当被控对象具有高度非线性和不确定性时,仅靠PID调节效果不好。对于SRM,它的电磁关系高度非线性,固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性,利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器,不但结构简单,而且能适应环境变化,具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识,建立其在线参考模型,由单神经元控制器完成控制器参数的自学习,从而实现控制器参数的在线调整,能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明,自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相,从而实现了电机的无位置传感器控制;基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的,控制精度高,动态特性好,具有较好的自适应性和鲁棒性。

    标签: RBF PID 控制 神经网络

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:skfreeman

  • PID控制PWM调节直流电机速度

    通过PID来控制电机转速,不错的分析和介绍

    标签: PID PWM 控制 调节

    上传时间: 2013-12-15

    上传用户:zjf3110

  • 采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中

    采用将BP神经网络的学习算法应用于PID控制中,使BP神经网络与PID控制算法结合起来,通过吸收两者的优势,使系统具有自适应性。这样系统可自动调节控制参数,更好地适应输入变量的变化,提高控制性能和可靠性。本文从BP神经网络的基本构成原理、学习规则和学习算法出发,设计了基于BP神经网络的PID控制器,并对其进行了仿真分析,结果表明,该控制方案可行、有效。

    标签: PID BP神经网络 学习算法 应用于

    上传时间: 2014-02-27

    上传用户:源码3

  • 基于BP神经网络的无刷直流电机PID控制方法的研究.rar

    无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点,又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点,在很多场合有广泛的应用前景,成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟,因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下,PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象,若采用传统的PID进行控制的话,那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言,它是一个多变量、强耦合的非线性系统,固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因,本文以无刷直流电机为控制对象,通过分析无刷直流电机的数学模型,以BP神经网络为基础,设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上,先利用神经网络PID控制器,给出相应的控制算法,对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明,同传统PID控制器相比,神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性,有效的改善了系统的控制结果,达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性,并证明了神经网络控制的优越性。

    标签: PID BP神经网络 无刷直流电机

    上传时间: 2013-08-04

    上传用户:YYRR

  • 同步发电机励磁控制系统的仿真研究.rar

    励磁控制系统是同步发电机的重要组成部分,它的特性好坏直接影响电机及电力系统运行的可靠性和稳定性。 基于此,利用仿真的方式对励磁控制系统进行了研究并给出了相关结论,同时提出了一些新的控制算法,并建立了一个励磁控制系统仿真平台。 首先,从同步电机和励磁系统的模型入手,根据研究需要修改了同步电机的仿真模型,详细地介绍了检测单元、控制单元和励磁系统主回路模型,在总结普通PID调节方式不足的基础上提出了一种性能优越的非线性PID控制方式。 其次,分别在有刷和无刷励磁系统下,对普通PID、非线性PID和模糊自适应PID三种控制方式在阶跃响应和突变负载的情况下进行仿真,对输出的机端电压进行分析并得出相关结论。 除了对通用的励磁控制算法进行仿真分析外,提出了一种基于同步电机本身的励磁控制算法,这种控制方式是对励磁电流进行闭环控制,并辅以非线性的PID控制进行进行精度调节。针对这种方式,提出了两种实现方案。同样在有刷和无刷励磁系统下进行阶跃响应和突变负载的仿真分析研究。仿真测试表明,这种控制算法在控制的快速性和稳定性方面优于通用的控制方式。 最后,鉴于励磁控制系统仿真的重复性及操作的繁琐性,建立了一种基于MATLAB GUI的励磁控制仿真平台,借助此平台对SIMULINK模型操作,可以方便地实现对参数的设置与修改、模型的查看和修正、仿真的显示及相关的辅助操作等等,可以极大地简化仿真的操作过程,提高仿真的效率。另外,此平台的实现也为其它系统类型仿真界面的建立提供了重要的参考。

    标签: 同步发电机 励磁控制 仿真研究

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:lwt123