LED照明具有节能、安全、环保的特性，作为一个新兴的技术领域，在最近几年得到很大发展。LED是典型的电流驱动器件，精确控制驱动电流，可决定光效、电源效率、散热等许多参数。为了降低电流纹波系数，在高频反激式开关电源中，采用梯形积分PI控制方法。通过搭建基于MATLAB/Simulink 的反激式开关电源模型，对梯形积分PI控制方法进行了仿真。仿真结果表明， 梯形积分PI控制方法能有效的减小电源的纹波电流，电流纹波系数降低到1.5%，达到了控制目的。
上传时间： 2013-10-20
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对BOOST电路采用PI控制，使输出恒定
上传时间： 2014-01-04
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介绍单相全桥逆变器的工作原理, 阐述产生SPWM波和实现PI 控制的算法, 给出以DSP( 数 字信号处理器) 实现控制的软件流程。实验表明利用软件完成逆变器控制是可行的。 关键词: 正弦逆变器
上传时间： 2014-11-22
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本程序为ad的dsp21990控制芯片程序,其功能是通过传统的PI控制算法来实现对电源的控制,控制程序可以采用.asm也可以采用.C。程序的具体算法和介绍在软件压缩
上传时间： 2015-12-16
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proteus下仿真PI控制的电路图和源代码
上传时间： 2013-12-02
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boost pfc 双闭环PI控制的simulink仿真AC220V/DC400V
上传时间： 2022-06-17
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介绍一种用单片机控制的光电跟踪控制系统。阐述了该系统的硬件设计及智能Fuzzy-PI控制策略。实际应用表明该系统具有良好动态性能和稳态控制精度，具有很强的鲁棒性。关键词: 跟踪，模糊控
上传时间： 2013-04-24
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将一种根据误差的大小来调节比例系数K值的单神经元PI控制器引入到逆变器的控制回路中，可以实现在线调整参数，在一定程度上不依赖于系统的模型。仿真结果表明：与常规的PI控制器相比该控制器的输出超调量较小，有一定的自适应能力，可以提高逆变电源系统的动态性能。
上传时间： 2013-10-16
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本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-05-23
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介绍了单相全桥逆变器的工作原理, 阐述产生SPWM波和实现PI 控制的算法, 给出以DSP(数字信号处理器) 实现控制的软件流程。实验表明利用软件完成逆变器控制是可行的
上传时间： 2013-06-30
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