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。
上传时间： 2013-08-04
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本文首先简述了交流调速系统的发展和研究重点，介绍了异步电机调速系统的不同控制策略，详细论述了异步电机矢量控制系统的基本原理：异步电机的数学模型和坐标变换、矢量控制的基本方程式、转子磁链的观测方法、矢量控制的系统结构等，并重点分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的实现方法。 从工程实际应用出发，本文设计和开发了一套以DSP芯片TMS320LF2407为核心的有速度传感器异步电机矢量控制系统，并给出了硬件和软件的实现方法。该系统的功率电路采用电压型的交-直-交变压变频结构，由整流电路、滤波电路及智能功率模块IPM(PM15RSH120)逆变电路构成；控制电路以DSP芯片TMS320LF2407为核心，加上PWM信号发生电路、定子电流检测电路、直流母线电压检测电路、智能功率模块驱动电路、速度检测电路、系统保护电路等，构成了功能齐全的异步电机全数字化矢量控制系统。 在此基础上，本文对无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了有益的探索。提出了改进的电压型转子磁链估算模型，消除了电压型转子磁链估算模型中纯积分环节所固有的漂移问题和积累误差对实际系统性能的影响。在传统型参考自适应系统基础上，将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代，提出一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法，并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。最后对基于模糊神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真，结果表明该系统具有良好的性能。
上传时间： 2013-07-02
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·基于BP神经网络的字符识别
上传时间： 2013-06-17
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·鲁棒控制7本.神经网络10本
上传时间： 2013-05-20
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·基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别
上传时间： 2013-04-24
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神经网络控制算法作为一种比较成熟的智能控制算法，在空空导弹的理论研究中也得到了很多应用，但它的实际应用通常是通过软件实现的，而软件实现是串行执行指令，运行速度慢，可靠性低，很难满足实际导弹制导系统实时性的要求。控制算法硬件实现的最大特点就是可提高控制算法的实时运算速度和可靠性。本课题针对导弹制导系统，以FPGA为硬件平台研究神经网络控制算法的硬件实现。本文首先对BP神经网络算法思想进行了深入分析，并对BP网络的各个阶段进行了理论推导，最后对BP神经网络PID飞行控制算法进行了研究和总结，为硬件实现提供了理论基础。基于对上述理论的深入研究和分析，本文提出了一种适合FPGA实现该神经网络控制算法的硬件实现模型。在该模型中，神经网络各层之间采用串行执行数据方式，层间则采用并行运行方式，可有效提高系统的运算速度。由于模块化、层次化的自顶向下的模块化设计方法可有效减少错误的产生，是设计复杂大规模系统的理想设计方法。本文采用了此设计方法，通过把系统模块化，对各个子模块分别用VHDL硬件描述语言进行描述，并基于QUARTUS II软件开发平台进行综合和仿真，直到达到研究设计要求。最后将仿真程序源代码下载配置到具体的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,应用于某实际导弹控制系统的研究。理论分析和实验结果表明该神经网络飞行控制算法的FPGA硬件实现是有效可行的，可满足系统实时性的要求，为制导系统的实际工程实现提供了基础。
上传时间： 2013-04-24
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·详细说明：基于概率神经网络的数字语音识别matlab程序文件列表: newpnn ......\demopnn1.m ......\ENFRAME.M ......\MELBANKM.M ......\mfcc.m ......\testpnn.asv ......\testpnn.m
上传时间： 2013-06-22
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·人工神经网络与模拟进化计算.pdf人工神经网络与盲信号处理.pdf人工神经网络实用教程.pdf人工神经网络理论及应用.pdf人工神经网络建造.pdf人工神经网络技术及应用.pdf人工神经网络的模型及其应用.pdf人工神经网络导论.pdf人工神经网络——第六代计算机的实现.pdf基于神经网络的智能诊断.pdf二进前项人工神经网络----理论及应用.pdf电脑人脑化 神经网络.pdf大脑设计
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上传时间： 2013-04-24
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神经网络经典教材。使大家更快的学习神经网络
标签： 神经网络
上传时间： 2013-08-04
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基于FPGA的神经网络硬件实现中的关键问题研究，适合用fpga研究神经网络的工程人员参考
上传时间： 2013-08-07
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