交流伺服技术是研制开发各种先进的机电一体化设备，如工业机器人、数控机床、加工中心等的关键性技术，但是要提高交流伺服系统的控制性能关键在于伺服控制器对电机动态和静态响应的控制，要获得良好的电机动、静态性能关键在于伺服控制器的控制算法。为此，本文开展了主要针对电机控制算法中的PID控制器参数整定算法研究。研究工作是基于黑龙江省科技攻关项目为支撑。 本论文在查阅大量文献资料的基础上，掌握了系统构成和基本控制原理，并分析了国内交流伺服存在的问题，设计了基于TI公司电机数字化控制芯片TMS320F2812的交流伺服控制器的控制单元；基于三菱公司智能化功率器件IPM设计了控制器的功率单元；以及电源单元和相关电路的保护单元。 基于电机矢量控制原理，构建了永磁同步电机的矢量控制模型，在原有研究的基本PID控制基础上，根据模糊控制的基本原理，研究了应用于电机控制的模糊参数自整定PID控制器设计原理，构建模糊参数自整定PID控制器的数学模型，并进行该系统的仿真研究和实际应用程序设计。 本文的重点是阐述模糊参数自整定PID控制器的设计原理和方法，利用基于模糊参数自整定PID控制器的交流伺服系统仿真模型，应用Matlab/Simulink仿真软件平台验证模型和算法的正确性，并与常规PID控制性能进行对比分析。在实际硬件平台验证了本文提出算法的可行性和正确性。 通过仿真和实际结果对比得出结论，模糊参数自整定PID控制器可以提高交流伺服系统的动态和静态性能。
上传时间： 2013-04-24
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针对传统方法难以整定船载雷达伺服系统PID参数的问题，将模糊参数自整定PID控制技术应用到伺服系统位置回路中，通过仿真实验表明该方法可以不依赖系统的数学模型，而根据输入输出关系对PID参数进行在线调整，自动调整环路带宽，调高系统的动态性能和稳态性能，具有很强的鲁棒性和自适应性。
上传时间： 2013-11-13
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此程序为模糊PID控制程序，自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化率e 作为输入，可以满足不同时刻的e和e 对PID参数自整定的要求。利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改，便构成了自适应模糊PID控制器。
上传时间： 2015-04-18
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针对传统PID控制器参数整定不易的局限性，将模糊控制与PID相结合，构造了一个模糊自整定PID控制器
上传时间： 2017-03-23
上传用户：jing911003
模糊自适应PID控制器的设计，基于模糊控制，设计了模糊自适应PID控制器，介绍了这种PID控制器的特点及参数设计规则，通过MATLAB仿真实现
上传时间： 2013-12-24
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基于Heeb监督的单神经元自适应PID控制器S函数程序
上传时间： 2014-07-22
上传用户：qoovoop
文档为汽车横摆角速度模糊自适应PID控制器设计与仿真详解文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
标签： 自适应PID控制器
上传时间： 2022-06-29
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电动舵机（EMA）由于具有结构简单、重量轻、负载特性好和可靠性高等优点，因而在 无人驾驶飞机（UAV）、导弹、航天器等飞行器中得到越来越广泛的应用。 传统 PID 控制以其实时性好、易于实现等特点广泛应用于控制系统，只要正确设定参 数，PID 控制器便可实现其作用，但由于舵机系统存在着非线性、时变性等不确定因素，此 时，PID 的控制效果将难于达到预期的目标。而模糊控制对控制对象的非线性、时变性等具 有较强的适应能力，其灵活性和鲁棒性较好，并且控制简单，在电机控制领域应用非常广 泛。但在模糊控制的系统中很难完全消除稳态误差，一般情况下，控制精度不太理想。 针对上述两种控制器的特点，为了提高舵机位置伺服系统的控制性能，本文设计了一 种模糊自适应 PID 控制器，兼顾了两种控制方法的优点，通过模糊规则进行推理和决策， 在线整定 PID 控制器的三个参数，实验结果表明，该控制器结构简单，效果良好。
上传时间： 2016-04-27
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心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
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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。
上传时间： 2014-03-21
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