双足机器人是一个多自由度、多变量、非线性的复杂动力学系统。其控制平台的研究往往涉及嵌入式技术、传感器技术、步态规划、路径导航、人工智能、自动化控制等多种理论与技术，体现了信息科学和人工智能技术的最新成果，应用领域广大，具有重要的研究价值。其中，双足机器人导航控制系统是双足机器人控制平台研究中的重点和难点，将在自动驾驶、未知区域的探索、危险环境作业、核电站的维护等领域中发挥极大的作用。 本文以双足机器人导航控制系统的设计为研究背景，结合嵌入式系统开发的关键技术，主要论述了两个核心内容：一是双足机器人导航决策系统的设计。该系统是基于一种新式的ARM&DSP主从控制模式下的设计。该设计借助内外传感器系统的反馈，通过对多传感器信息的融合与处理，在导航决策算法的作用下，实现双足机器人在未知环境下平滑的自主导航。二是为增强双足机器人导航的人机交互性和控制系统对突发事件的处理能力，在基于MiniGUI的系统平台上设计了双足机器人的导航控制系统界面。论文的主要内容包括： 首先，设计了双足机器人的本体模型，并对双足机器人的步态规划做了理论研究，为步态控制获得理论上的支持。 然后，就双足机器人导航控制平台的搭建做了详细的介绍，并着重对主从控制器间通讯的CAN接口做了详细的设计。 接着，从两个层面设计了导航决策系统，一是根据内部传感器得到的关节信息，比对决策层中的步态规划算法，对关节的运动进行实时的补偿和调整，实现各关节动作的协调，得到标准的步态，保证每一步的稳定和准确。二是对外部传感器获得的外界环境信息进行处理，构建出供决策层使用的外部环境模型，之后在基于模糊神经网络的导航算法的指引下，实现双足机器人对外界环境做出合理、平滑的响应。 最后，介绍了导航控制界面的设计与实现。重点介绍了MiniGUI开发平台的搭建、基于MiniGUI的界面程序的设计以及程序在开发板上的移植，实现了控制界面在双足机器人导航上的应用。
上传时间： 2013-04-24
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生物发酵作为现代生物技术工业的重要组成部分，已被广泛用于食品、制药等各个领域，并显示出良好的发展前景和巨大的市场潜力。但由于生物发酵过程是一种复杂的生化反应过程，控制变量众多且相互关联度较大，采用传统控制方法难以实现有效控制。 因此，本文根据生物发酵的流程特点和当今国内市场的切实需要，在总结国内外相关研究的基础上，针对非线性、时变、大滞后的发酵过程，将智能控制技术融入到了生物发酵控制系统中，主要对发酵过程中的温度、PH值的控制算法进行研究，分别设计了仿人智能模糊PID控制和仿人智能模糊控制，模拟仿真和实验分析表明，控制效果优于传统算法。 基于32位ARM架构的嵌入式微处理器以其高性能、低功耗、低成本的优势，得到了很好的推广，同时国内微电子与嵌入式技术得到了迅速发展。鉴于此背景，本系统现场控制的下位机的硬件平台采用基于S3C2410的处理器，软件设计中采用了嵌入式Linux系统。同时采用了集散控制技术，实现一台上位机可以同时与多台下位机的数据通讯和远程监控，且下位机可以脱离上位计算机单独对各种参数进行控制。 本文的工作重点主要包括：主要参数测量与控制、发酵过程系统的总体设计、嵌入式系统的设计。本发酵控制系统对发酵过程进行实时监测、优化操作，不仅能避免人工操作的不确定因素，提高自动化水平，而且能够对发酵过程中主要参数进行有效控制，具有重要的现实意义。
上传时间： 2013-04-24
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无刷直流电机具有输出转矩大、调速性能好、运行可靠等一系列优点，具有广泛的应用前景，其传统的理论分析及设计方法已经比较成熟。它的进一步推广和应用，在很大程度上有赖于对其控制策略的研究。本文主要研究了无刷直流电机的速度控制问题。 无刷直流电机是一种多变量和非线性的控制系统，传统的控制方法很难满足对它的精确控制。近代模糊控制理论在无刷直流电机的控制中得到了广泛的应用，提高了控制系统的性能。但是，在模糊控制器控制规则优化和参数在线调整方面还存在着许多不足。针对这些问题，本文提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器，并且应用到无刷直流电机的控制中。系统采用双闭环控制，内环采用电流负反馈对电机转矩进行调节；外环应用模糊控制器进行速度控制，通过遗传算法离线优化模糊控制规则和在线调节模糊控制器的参数以提高系统的动态性能。同时本文使用Matlab和电机仿真软件VisSim对无刷直流电机的速度控制进行了软件仿真。 数字信号处理器(DSP)是一种高速的信号处理芯片，近几年在电机控制领域得到了广泛的应用。本文以TI公司的TMS320LF2407控制器为基础，介绍了DSP在无刷直流电机控制中常用的应用技术。同时为了降低系统开发设计的复杂性，提高控制系统的可靠性以及软件开发的快速性，本文将嵌入式操作系统移植到DSP中，并在该操作平台上开发出高效的控制算法。 实验结果表明，通过遗传算法优化的模糊控制器对无刷直流电机模型的不确定性和负载变化具有较强的适应性和鲁棒性，而且控制系统具有较好的动态性能。
上传时间： 2013-06-12
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交流电动机是一个多变量、高阶、强耦合的非线性系统，不象直流电机那样易于控制转矩，采用矢量控制技术可解决传统交流调速的难题，使交流电机可以按直流电机的控制规律来进行控制，而无传感器矢量控制技术由于可以省去速度传感器，使相应的交流调速系统变得简便、廉价和可靠，所以成为当前研究的热点，本论文工作就是这方面的一个尝试。 论文首先介绍了矢量控制技术的基本理论。对感应电动机在三相静止坐标系下强耦合和互感变参数的数学模型，通过坐标变换，导出感应电机在两相同步旋转坐标系下的数学模型，然后将同步坐标系按转子磁场定向，实现了对转子磁链和转矩的分别控制，从而可以按直流电机的控制规律来控制交流电机。 其次，论文基于同步轴系下的感应电动机电压磁链方程式，提出了一种感应电动机按转子磁场定向的矢量控制方法，利用在同步轴系中T轴电流的误差信号实现对电机速度的估算，这种速度估算方法结构简单，有一定的自适应能力。同时在该无传感器矢量控制系统中，由于采用了经典的PI调节器，使得控制系统更为简单易行。 论文利用MATLAB建立了该无传感器矢量控制系统的仿真模型。为提高系统的适应性和仿真结果的准确性，仿真模型采用了标么值系统，并考虑了控制周期和采样信号周期对仿真结果的影响。讨论了离散控制引起的相位补偿问题，使仿真结果更接近实际工程系统。 最后，通过仿真进一步验证了本文提出的无传感器矢量控制系统的正确性和可行性，也证明了速度估计模型对速度估计准确，且对参数的变化有较强的鲁棒性。
上传时间： 2013-06-02
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本论文从国内外液压挖掘机电子节能应用现状出发，设计液压挖掘机电子节能控制系统。将“改进的变结构单神经元自适应PID控制算法”应用于发动机—变量泵的功率匹配控制中，通过仿真表明该算法具有优越性。 由于液压挖掘机有单、双变量泵系统，为了将改进的变结构单神经元自适应PID控制算法应用于不同系统，研究了单、双变量泵与发动机功率匹配的控制策略。同时为了解决发动机—变量泵功率匹配环节与变量泵—负载匹配环节之间存在的不协调问题，设计了变量泵—负载匹配系统，依据操作人员手柄位置信号，控制变量泵输出流量按比例分配到各个负载，实现液压挖掘机的发动机—变量泵—负载的功率匹配。 嵌入式计算机控制系统是当今单片机控制系统的研究热点之一。将嵌入式系统应用于液压挖掘机的电子节能控制中，选择ARM7系列处理器LPC2294作为这个控制器的核心，对液压挖掘机功率匹配电子节能控制器进行了设计，为液压挖掘机电子节能控制器的研究开发打下了基础。
上传时间： 2013-07-05
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·内容简介本书从MATLAB仿真角度系统地介绍了PID控制的基本理论、基本方法和应用技术，是作者多年来从事控制系统教学和科研工作的结晶，同时融入了国内外同行近年来所取得的新成果。 全书共分10章，包括连续系统和离散系统的PID控制；常用数字PID控制；专家PID和模糊PID控制；神经PID控制；遗传算法PID控制；多变量解耦PID控制；几种先进的PID控制；灰色PID控制；伺服系统PID控制；PID
上传时间： 2013-06-18
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利用v自步离散法，得到变换器输入控制变量与状态变量之间的直接映射关系，基于混杂系统理论分析系统的动态方程，建立其分段仿射模型。在此模型的基础上，结合非线性预测控制算法，通过模型预测系统的输出，利用反馈校正误差，给出二次型性能指标的优化计算方法，并由此设计预测控制器。最后，以Buck功率变换器为研究对象，通过与峰值电流控制算法的仿真结果进行比较，验证模型的正确性以及控制器设计的有效性。
上传时间： 2013-10-30
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光伏发电阵列是一种随机的非线性、多变量对象，平稳且高效地进行最优光能捕获（MPPT）是光伏并网前级控制系统的关键。文中以光伏阵列仿真模型为基础，以模型输出的PV曲线作为调节光伏阵列工作电压的依据，提出了最大功率点曲线拟合+PID的控制模型。仿真实验表明，该控制模型能够有效提高光伏阵列的效率，较好的解决了传统恒压法效率低、扰动法稳定性不足等问题。
上传时间： 2013-11-02
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这一颗，我们学习如何让跑马灯自动按照我们预定的顺序进行。这种控制在工控场合经常用到。这个程序里，我们预先定义了一个变化的顺序speedcode，每跑一圈灯就根据预定设置的表格数据来决定下一圈的跑马速度。这样我们就实现了按照预定的顺序自动变化运行。请看代码：-----------------------------------#define uchar unsigned char //定义一下方便使用#define uint unsigned int#define ulong unsigned long#include <reg52.h> //包括一个52 标准内核的头文件sbit P10 = P1^0; //头文件中没有定义的IO 就要自己来定义了sbit P11 = P1^1;sbit P12 = P1^2;sbit P13 = P1^3;bit ldelay=0; //长定时溢出标记,预置是0uchar speed=10; //设置一个变量保存跑马灯的移动速度uchar code speedcode[10]={3,1,5,12,3,20,2,10,1,4}; //10 个预定义的速度char code dx516[3] _at_ 0x003b;//这是为了仿真设置的//可编程自动控制跑马灯void main(void) // 主程序{uchar code ledp[4]={0xfe,0xfd,0xfb,0xf7};//预定的写入P1 的值uchar ledi; //用来指示显示顺序uchar i;RCAP2H =0x10; //赋T2 的预置值0x1000，溢出30 次就是1 秒钟RCAP2L =0x00;TR2=1; //启动定时器ET2=1; //打开定时器2 中断EA=1; //打开总中断
上传时间： 2013-11-20
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单片机模糊模糊控制是目前在控制领域所采用的三种智能控制方法中最具实际意义的方法。模糊控制的采用解决了大量过去人们无法解决的问题，并且在工业控制、家用电器和各个领域已取得了令人触目的成效。本书是一本系统地介绍模糊控制的理论、技术、方法和应用的著作；内容包括模糊控制基础、模糊控制器、模糊控制系统、模糊控制系统的稳定性、模糊控制系统的开发软件，用单片微型机实现模糊控制的技术和方法，模糊控制在家用电器和工业上应用的实际例子；反映了模糊控制目前的水平。 单片机模糊模糊控制目录 ： 第一章 模糊逻辑、神经网络集成电路的发展 1.1 模糊逻辑及其集成电路的发展1.1.1 模糊逻辑的诞生和发展1.1.2 模糊集成电路的发展进程1.2 神经网络及其集成电路的发展1.2.1 神经网络的形成历史1.2.2 神经网络集成电路的发展1.3 模糊逻辑和神经网络的结合1.3.1 模糊逻辑和神经网络结合的意义1.3.2 模糊逻辑和神经网络结合的前景第二章 模糊逻辑及其理论基础 2.1 模糊集合与隶属函数2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隶属函数2.1.3 分解定理与扩张定理2.1.4 模糊数2.2 模糊关系、模糊矩阵与模糊变换2.2.1 模糊关系2.2.2 模糊矩阵2.2.3 模糊变换2.3模糊逻辑和函数2.3.1模糊命题2.3.2模糊逻辑2.3.3模糊逻辑函数2.4模糊语言2.4.1 语言及语言的模糊性2.4.2 模糊语言2.4.3 语法规则和算子2.4.4 模糊条件语句2.5 模糊推理2.5.1 模糊推理的CRI法2.5.2 模糊推理的TVR法2.5.3 模糊推理的直接法2.5.4 模糊推理的精确值法2.5.5 模糊推理的强度转移法第三章 模糊控制基础 3.1 模糊控制的系统结构3.2 精确量的模糊化3.2.1 语言变量的分档3.2.2 语言变量值的表示方法3.2.3 精确量转换成模糊量3.3 模糊量的精确化3.3.1 最大隶属度法3.3.2 中位数法3.3.3 重心法3.4 模糊控制规则及控制算法3.4.1 模糊控制规则的格式3.4.2 模糊控制规则的生成3.4.3 模糊控制规则的优化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神经网络方法3.5.1 神经元和神经网络3.5.2 神经网络的分布存储和容错性3.5.3 神经网络的学习算法3.5.4 神经网络实现的模糊控制3.5.5 神经网络构造隶属函数3.5.6 神经网络存储控制规则3.5.7 神经网络实现模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器结构4.2 模糊控制器设计4.2.1 常规模糊控制器设计4.2.2 变结构模糊控制器设计4.2.3 自组织模糊控制器设计4.2.4 自适应模糊控制器设计4.3 模糊控制器的数学模型4.3.1 常规模糊控制器的数学模型4.3.2 模糊控制器数学模型的建立第五章 模糊控制系统 5.1 模糊系统的辨识和建模5.1.1 模糊系统辨识的数学基础5.1.2 基于模糊关系方程的模糊模型辨识5.1.3 基于语言控制规则的模糊模型辨识5.2 模糊控制系统的设计5.2.1 模糊控制系统的一般设计过程5.2.2 模糊控制系统的典型设计5.3 模糊控制系统的稳定性5.3.1 稳定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 语言规则描述的模糊控制系统的稳定性5.3.3 关系方程描述的模糊控制系统的稳定性第六章 数字单片机与模糊控制6.1 数字单片机MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9单片机性能概论6.1.2 MC68HC705P9单片机基本结构6.1.3 MC68HC705P9指令系统6.2 数字单片机模糊控制方式6.2.1 数字单片机与模糊控制关系6.2.2 数字单片机模糊控制方式第七章 模糊单片机与模糊控制7.1 模糊单片机NLX2307.1.1 模糊单片机NLX230性能概况7.1.2 NLX230的结构及引脚7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的内部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技术7.2 NLX230开发系统7.3 NLX230应用例子第八章 模糊控制的开发软件8.1 模糊推理机原理8.2 模糊推理机的算法8.3 模糊推理机结构和清单8.4 模糊逻辑知识基发生器8.5 模糊推理开发环境8.5.1 FIDE的工作条件8.5.2 FIDE的结构8.5.3 FIDE的工作过程第九章 模糊控制在家用电器中的应用9.1 模糊控制的电冰箱9.1.1 电冰箱模糊控制系统结构9.1.2 模糊控制规则和模糊量9.1.3 控制系统的电路结构9.1.4 控制规则的自调整9.2 模糊控制的电饭锅9.2.1 煮饭的工艺过程曲线9.2.2 模糊控制的逻辑结构9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制软件框图9.3 模糊控制的微波炉9.3.1 控制电路的结构框图9.3.2 微波炉的模糊量与推理9.3.3 微波炉控制电路结构原理9.3.4 控制软件原理及框图9.4 模糊控制的洗衣机9.4.1 模糊洗衣机控制系统逻辑结构9.4.2 模糊洗衣机的模糊推理9.4.3 洗衣机物理量检测方法9.4.4 布质和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的应用10.1 模糊参数自适应PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊参数自适应PID控制系统结构10.1.3 模糊控制规则的产生10.1.4 模糊推理机理及运行结果10.2 恒温炉模糊控制10.2.1 恒温炉模糊控制的系统结构10.2.2 模糊控制器及控制规则的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感应电机模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系统结构10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊电阻观测器10.3.4 模糊控制器及运行
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