RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用，尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明，RBF具有更有效的非线性逼近能力，并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上，给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器，及该模型的一非线性对象的仿真结果。
上传时间： 2016-05-19
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PID控制器是最广泛应用的控制器，这个程序教会初学者使用
上传时间： 2013-04-24
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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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近年来，由于能源危机和环境污染，世界各国均在投巨资发展燃料电池汽车。双向DC/DC变换器作为燃料电池汽车的中重要部件，需要随着行驶状态的改变，频繁地切换其工作状态，其动态性能好坏，直接决定汽车动力系统的响应速度。本文主要致力于对DC/DC变换器在不同控制策略下的动态性能进行研究，并在保证其稳态性能的前提下提高系统动态性能。 本文首先研究了线性控制策略下DC/DC变换器的动态性能。介绍了闭环控制系统在频域和时域的动态性能指标以及二者之间的关系。当系统受到外部干扰较小时，采用频域分析方法，对Buck和Boost变换器进行了小信号建模，并对其在不同线性补偿网络控制作用下的动态性能进行对比分析。当系统受到较大干扰时，采用时域分析方法，文中介绍了DC/DC变换器大信号建模方法，并对PID参数在工程上整定方法加以分析。 DC/DC变换器是一非线性系统，应用线性控制策略不可避免地存在一定局限性—动态性能和稳态性能之间的矛盾。针对这一问题，引入了模糊—PI控制，将其应用于DC/DC变换器，以在保持系统稳态性能不变的前提下，提高其动态性能。以Buck DC/DC变换器为例，详细介绍了模糊-PI控制器的设计过程，并对设计的闭环控制系统用MATLAB进行建模与仿真。最后，通过实验对比验证了模糊—PI控制的有效性。 和线性控制策略相比，模糊—PI控制在一定程度上提高了系统的动态性能，但效果有限。本文引入了另一种非线性控制策略——滑模控制策略。滑模控制策略是目前动态性能最好的控制策略之一，可以极佳地发挥系统的硬件潜能。 本文首先介绍了滑模控制相关知识，推导了其应用于Buck和Boost变换器的理论基础。设计出针对不同被控对象和工作状态的控制策略，对每种控制策略通过仿真分析验证其有效性。就滑模控制存在的静差问题、抖振问题和变频问题均提出了行之有效的解决方案。快速响应特性
上传时间： 2013-08-01
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近年来，随着大规模集成电路的飞速发展，微控制器和数字信号处理器的性价比不断提高，数字控制技术已逐步应用于大中功率高频开关电源。相对于传统模拟控制方式，数字控制方式具有电源设计灵活、外围控制电路少、可采用较先进的控制算法、具有较高可靠性等优点。 高频开关电源具有体积小、重量轻、效率高、输出纹波小等特点，现已逐步成为现代通讯设备的新型基础电源系统。针对传统开关电源中损耗较大、超调量较大、动态性能较差等问题，本文采用基于DSP的全桥软开关拓扑结构。全桥软开关移相控制技术由智能DSP系统完成，采样信号采用差分传输，控制算法采用模糊自适应PID算法，产生数字PWM波配合驱动电路控制全桥开关的通断。在输入端应用平均电流控制法的有源功率因数校正，使输入电流跟随输入电压的波形，从而使功率因数接近1。最后通过Matlab仿真结果表明模糊自适应PID控制算法比传统PID控制算法在超调量，调节时间，动态特性等性能上具有优越性。 论文以高频开关电源的设计为主线，在详细分析各部分电路原理的基础上，进行系统的主电路设计、辅助电路设计、控制电路设计、仿真研究、软件实现。重点介绍了高频变压器的设计及模糊自适应PID控制器的实现。并将辅助电源及控制电路制成电路板，以及在此电路板基础上进行各波形分析并进行相关实验。
上传时间： 2013-04-24
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本文以单元机组协调控制系统为研究对象，在分析了协调控制系统特性的基础上，总结了实际运行的协调控制系统中存在的问题和影响控制效果的原因。把汽包锅炉单元机组简化为一个具有双输入、双输出的被控对象以及做了一些合理假设的前提下对协调控制系统建立的动态数学模型进行分析。 从快速满足电网负荷指令的需求，抑制各种干扰，保证机组的稳定运行的中心任务出发，首次提出采用智能PID控制器作为汽机的主控制器，解决常规单自由度PID控制器不能兼顾目标跟踪特性和抗干扰特性的问题，并在一定程度上解决了协调控制系统对锅炉前馈回路过分依赖的问题。 针对锅炉对象大迟延特性，利用模糊预估策略对过程的输出进行预测。补偿了锅炉侧纯延迟带来的不利影响；而且还具备了模糊控制不依赖于系统的数学模型，具有对系统参数变化不敏感，对于非线性、时变时滞等特性，呈现出较好的鲁棒性等特点，当出现较大的误差时，可以把系统从很大的偏离中拉回来，提高了系统的响应速度和安全性。仿真试验表明采用模糊预估能够降低系统的超调，取得较好的控制效果。 由于单元机组中的锅炉与汽机为强耦合系统，为了实现一对一的单一控制，决定采用神经网络多变量解祸控制，通过仿真证明，达到了很好的解耦效果。 为了从全局上优化系统的控制行为，采用模糊控制策略对锅炉和汽机的指令进行智能化的调整和约束。根据不同的负荷阶段、主要参数的变化情况及时调整有关的指令，使协调控制系统向着有利于全局优化的方向调节。 本文将神经网络、模糊控制思想引入协调控制系统，并在此基础上构造神经网络、模糊自适应控制的智能PID控制方案。通过理论分析和仿真实验证明了这一控制方法在电厂协调控制系统中的实用价值，和传统的PID控制比较，这种智能控制算法有效的提高了负荷的响应速率，保证了系统的品质，取得了很好的控制效果。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：luke5347
工业生产过程中，时滞对象普遍存在，同时也是较难控制的，尤其是大时滞对象的控制一直都是一个难题。而很多温度控制系统都是属于大时滞系统，常见的智能温度控制器虽然在温度控制的实际应用中表现了比较理想的控制效果，但它仍然属于将参数整定与系统控制分开处理的离线整定方法，如果工况发生变化就必须重新调整参数。针对这一问题，为了实现时滞系统参数自整定的控制，本文将神经网路控制、模糊控制和PID控制结合起来，设计了基于神经网路的模糊自适应PID控制器。 首先，本论文分析了时滞系统的特点，讨论了几种时滞系统较为成熟的常规控制算法：微分先行控制算法、史密斯预估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它们的控制性能；并且通过仿真对这三种控制方法在温控系统中的控制性能进行了比较。 其次，在分析PID参数自整定传统方法的基础上，设计了一种改进方法，并设计了相应的控制器。该控制器综合了模糊控制、神经网络控制和PID控制各自的长处，既具备了模糊控制简单有效的控制作用以及较强的逻辑推理功能，也具备了神经网络的自适应、自学习的能力，同时也具备了传统PID控制的广泛适应性。该方法不需要离线整定参数，实现了在线自整定参数。仿真实验表明了该控制器对模型和环境都具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 最后将基于神经网路的模糊自适应PID控制器应用于贝加莱PID温控装置，能够出色地实现参数的在线自整定。理论分析、系统仿真、实验结果都证实了这种控制策略能有效地减少系统超调量，并减少了调节时间，提高了系统的实时性和控制精度。
上传时间： 2013-07-05
上传用户：xinyuzhiqiwuwu
在实际应用中，对永磁同步电机控制精度的要求越来越高。尤其是在机器人、航空航天、精密电子仪器等对电机性能要求较高的领域，系统的快速性、稳定性和鲁棒性能好坏成为决定永磁同步电机性能优劣的重要指标。传统电机系统通常采用PID控制，其本质上是一种线性控制，若被控对象具有非线性特性或有参变量发生变化，会使得线性常参数的PID控制器无法保持设计时的性能指标；在确定PID参数的过程中，参数整定值是具有一定局域性的优化值，并不是全局最优值。实际电机系统具有非线性、参数时变及建模过程复杂等特点，因此常规PID控制难以从根本上解决动态品质与稳态精度的矛盾。永磁同步电机是典型的多变量、参数时变的非线性控制对象。先进控制方法(诸如智能控制、优化算法等)研究应用的发展与深入，为控制复杂的永磁同步电机系统开辟了崭新的途径。由于先进控制方法摆脱了对控制对象模型的依赖，能够在处理不精确性和不确定性问题中有可处理性、鲁棒性，因而将其引入永磁同步电机控制已成为一个必然的趋势。本文根据系统实现目标的不同，选取相应的先进控制方法，并与PID控制相结合，对永磁同步电机各方面性能进行有针对性的优化，最终使其控制精度得到显著的提高。为达到对永磁同步电机进行性能优化的研究目的，文中首先探讨了正弦波永磁同步电机和方波永磁同步电机的运行特点及控制机理，通过建立数学模型，对相应的控制系统进行了整体分析。针对永磁同步电机非线性、强耦合的特点，设计了矢量控制方式下的永磁同步电机闭环反馈控制系统。结合常规PID控制，将模糊控制、遗传算法、神经网络和人工免疫等多种先进控制方法应用于永磁同步电机调速系统、伺服系统和同步传动系统的控制器设计中，以满足不同控制系统对电机动、静态性能的要求以及对调速性能或跟随性能的侧重。实验结果表明，采用先进控制方法的永磁同步电机具有较好的动态性能、抗扰动能力以及较强的鲁棒性能；与传统PID控制相比，系统的控制精度得到了明显提高。研究结果验证了先进控制方法应用于永磁同步电机性能优化的有效性和实用性。
上传时间： 2013-04-24
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超声波电机(Ultrasonic motors，简称USM)是一种全新原理的直接驱动电机，它利用压电陶瓷逆压电效应激发的超声振动作为驱动力，通过定转子间的摩擦力来驱动转子运动。与传统的电磁电机相比，它具有低速大转矩、无电磁干扰、动作响应快、运行无噪声、无输入自锁等卓越特性，在非连续运动领域、精密控制领域比传统的电磁电机性能优越得多。超声波电机在工业控制系统、汽车专用电器、精密仪器仪表、办公自动化设备、智能机器人等领域有广阔的应用前景，近年来倍受科技界和工业界的重视，成为当前机电控制领域的一个研究热点。 本文主要以行波型超声波电机的驱动控制技术为研究对象，引入嵌入式系统理念，设计并制作了超声波电机的驱动控制系统，并对超声波电机的速度与定位控制做了深入的研究。本文主要研究内容及成果如下： 介绍了超声波电机的工作原理、特点及其应用前景，总结了国内外超声波电机驱动控制技术的发展历史和研究现状，以及今后我国超声波电机驱动控制技术的发展方向，明确了本文的研究内容。 结合嵌入式系统特点及其开发方法，详细介绍了超声波电机嵌入式驱动控制系统的硬件和软件设计过程，并总结了硬件、软件的调试过程。最后，对所设计系统性能进行了实验测试和数据分析。 采用DDS技术解决超声波电机所需要的高频驱动电源和数字控制的问题。本文设计的以ARM控制器为核心，频率、相位、幅值均可调的双通道信号发生器，具有频率和相位差控制精度高的特点。 本文介绍了速度与位置的常用控制策略。设计并搭建了基于增量式PID的速度和基于模糊PID的位置控制系统。速度控制采用增量式PID调节，其控制策略简单、易行，通过实验选择合适的参数能适应一般的控制精度要求。定位控制则采用模糊PID控制策略，该策略将模糊控制不需要精确的数学模型、收敛速度快的特点与PID简单易行、能消除稳态误差的优点相结合，改善了模糊控制器稳态性能，使电机定位控制精度达到0.0880。
上传时间： 2013-07-16
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在交流伺服系统中,永磁同步电动机(PMSM)作为执行元件具有高效、节能、便于维修的特点,广泛应用于数控机床的进给伺服单元及机器人等需精确定位的装置中.由于PMSM驱动系统受电机参数变化、外部负载扰动、对象未建模和非线性动态特性等不确定性的影响,因此,采用并发展先进的控制技术,不断改善与提高位置伺服系统的稳态精度、动态响应特性及对系统参数变化的自适应性和抗干扰性是一个必然趋势.该文对PMSM的控制机理和特性作了较为深入的分析;建立了PMSM的数学模型,并采用了id=0的矢量控制策略;对控制系统组成及控制方式作了分析和比较,在此基础上建立了电流环、速度环和位置环的三闭环控制系统,对作为反馈主回路的位置环采用了模糊CMAC神经网络控制方法,该方法兼具模糊控制器的快速性和神经网络的自学习能力;构建了针对PMSM位置伺服系统的模糊CMAC控制器结构及其相应的算法;利用先进的计算机仿真工具(Matlab下的Simulink)对所提出的控制策略进行了数字仿真和分析;仿真和实验结果表明本文所提出的控制策略对PMSM位置伺服系统进行控制具有良好的鲁棒性能和快速性.该文首次提出将兼具快速性和自学习能力的模糊CMAC神经网络控制器应用于PMSM位置伺服系统中,可以说该文为发展高性能PMSM位置伺服系统提供了充分的技术资料,也为今后进一步提高其性能提出了新的思路和方法.
上传时间： 2013-04-24
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