直流电动机具有优良的调速特性,调速平滑、简单,且范围大.同时其过载能力大,能承受频繁的冲击负载,广泛应用于切削机床、造纸机等高性能可控电力拖动领域. 以往直流调速系统控制器采用分立元件,其故障率高,稳定性差,技术落后,很难满足生产的需要.随着计算机技术及通信技术的发展,数字化直流调速系统克服了这一不足,成为直调系统的主流. 本文设计的系统以DSP为主控芯片,监控系统控制芯片使用P89C669单片机,通过上下位机的数据通讯,实现系统参数设计和调节的数字化.下面是具体工作阐述: 1.设计了电封闭直流调速系统的硬件和软件,完成两台同轴电机的电封闭实验. 2.主电路使用三菱公司的IPM-PS21867作为功率输出模块,同时设计了驱动保护电路、控制电路以及通信保护电路. 3.采用PWM控制方式,编写了系统的软件.主要包括主程序、通讯显示程序以及中断服务子程序. 4.完成了样机的整体布局和调试,实现了系统的双闭环控制. 5.针对由于负载、转动惯量等的变化影响系统的调速性能,本文基于模型参考自适应控制原理,给出了双闭环调速系统自适应的Narendra方案的具体实现,通过仿真验证方案的可行性.
上传时间: 2013-04-24
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自适应滤波器的硬件实现一直是自适应信号处理领域研究的热点。随着电子技术的发展,数字系统功能越来越强大,对器件的响应速度也提出更高的要求。 本文针对用通用DSP 芯片实现的自适应滤波器处理速度低和用HDL语言编写底层代码用FPGA实现的自适应滤波器开发效率低的缺点,提出了一种基于DSP Builder系统建模的设计方法。以随机2FSK信号作为研究对象,首先在matlab上编写了LMS去噪自适应滤波器的点M文件,改变自适应参数,进行了一系列的仿真,对算法迭代步长、滤波器的阶数与收敛速度和滤波精度进行了研究,得出了最佳自适应参数,即迭代步长μ=0.0057,滤波器阶数m=8,为硬件实现提供了参考。 然后,利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8阶2FSK信号去噪自适应滤波器的模型,结合多种EDA工具,在EPFlOKl00EQC208-1器件上设计出了最高数据处理速度为36.63MHz的8阶LMS自适应滤波器,其速度是文献[3]通过编写底层VHDL代码设计的8阶自适应滤波器数据处理速度7倍多,是文献[50]采用DSP通用处理器TMS320C54X设计的8阶自适应滤波器处理速度25倍多,开发效率和器件性能都得到了大大地提高,这种全新的设计理念与设计方法是EDA技术的前沿与发展方向。 最后,采用异步FIFO技术,设计了高速采样自适应滤波系统,完成了对双通道AD器件AD9238与自适应滤波器的高速匹配控制,在QuartusⅡ上进行了仿真,给出了系统硬件实现的原理框图,并将采样滤波控制器与异步FIF0集成到同一芯片上,既能有效降低高频可能引起的干扰又降低了系统的成本。
上传时间: 2013-06-01
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本文以误差和误差变化率为输入,利用模糊推理的方法实现了对PID参数的在线自动整定,并且在MATLAB环境下对该控制器进行了设计和仿真。从仿真结果可以看出,参数自整定模糊PID控制器控制效果优于
上传时间: 2013-04-24
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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
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包含了四旋翼模型参考自适应算法,及系统辨识算法,pid控制算法
上传时间: 2016-01-02
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1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统,提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先,将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围,在此基础上,建立自适应模型来提高系统性能;针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后,针对每个子模型设计相应的擅制器。最后,设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明,所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统,提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法,首先,采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理,再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上,建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质,建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后,分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后,采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换,并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明,所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题,使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题,考虑系统实际运行数据,提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模,并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明,所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词:非线性系统;多模型方法;自适应控制;模糊聚类;神经网络
标签: 自适应控制
上传时间: 2022-03-11
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自适应天线原理
标签: 天线
上传时间: 2013-07-04
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自适应滤波器原理(第三版)
标签: 自适应滤波器
上传时间: 2013-05-18
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空时自适应信号处理
标签: 信号处理
上传时间: 2013-05-25
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交直流传动系统的自适应控制
上传时间: 2013-06-16
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