工业生产过程往往具有非线性、不确定性，难以建立精确的数学模型。应用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果。作为的重要分支，人工神经网络具有良好的非线性映射能力和高度的并行信息处理能力，已成为非线性系统建模、辨识和控制中常用的理论和方法。其中，神经元具有很强的信息综合、学习记忆、自学习和自适应能力，可以处理那些难以用模型和规则描述的过程，将神经元与PID结合，应用到实际的控制中，可以在线调整PID的参数，使系统具有较强的抗干扰能力、自适应能力和较好的鲁棒性。 目前，人工神经网络的研究主要是神经网络的理论研究、神经网络的应用研究和神经网络的实现技术研究，这三方面是相互依赖和相互促进的关系。本文主要侧重的是神经网络的实现技术研究方面，创新性地利用FPGA嵌入式系统开发技术实现单神经元PID智能控制器的研究与设计，并将其封装成为一个专用的IP核供其他的控制系统使用。 首先，对单神经元PID智能控制器的设计原理和设计算法进行了深入的研究与分析；其次，利用MATLAB设计单神经元PID智能控制器，针对特定的被控对象，对其进行仿真实验，获得比较理想的系统输出；然后，研究基于FPGA的单神经元智能控制算法的实现，对控制器进行VHDL语言分层设计，使用Altera公司的软件QuartusⅡ6.1进行仿真实验。两个仿真实验结果表明，基于FPGA的单神经元智能控制器比MATLAB设计的单神经元PID智能控制器性能优良。 本文的设计模块主要包括权值修改模块、误差计算模块、权值产生模块和输出模块。在各个模块的设计中进行了优化处理，使本文的设计不仅利用的硬件资源少，而且也有很快的运行速度，同时也改善了传统控制器的控制性能。
上传时间： 2013-04-24
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关于PID算法自动控制的详细介绍，并有如何针对一些具体情况的编程介绍
上传时间： 2013-08-05
上传用户：吴之波123
基于微处理器的数字PID控制器改变了传统模拟PID控制器参数整定不灵活的问题。但是常规微处理器容易在环境恶劣的情况下出现程序跑飞的问题，如果实现PID软算法的微处理器因为强干扰或其他原因而出现故障，会引起输出值的大幅度变化或停止响应。而FPGA的应用可以从本质上解决这个问题。因此，利用FPGA开发技术，实现智能控制器算法的芯片化，使之能够广泛的用于各种场合，具有很大的应用意义。 首先分析FPGA的内部结构特点，总结FPGA设计技术及开发流程，指出实现结构优化设计，降低设计难度，是扩展设计功能、提高芯片性能和产品性价比的关键。控制系统由四个模块组成，主要包括核心控制器模块、输入输出模块以及人机接口。其中控制器部分为系统的关键部件。在分析FPGA设计结构类型和特点的基础上，提出一种基于FPGA改进型并行结构的PID温度控制器设计方法。在PID算法与FPGA的运算器逻辑映像过程中，采用将补码的加法器代替减法器设计，增加整数运算结果的位扩展处理，进行不同数据类型的整数归一化等不同角度的处理方法融合为一体，可以有效地减少逻辑运算部件。应用Ouartus Ⅱ图形输入与Verilog HDL语言相结合设计实现了PID控制器，用Modelsim仿真验证了设计结果的正确性，用Synplify Pro进行电路综合，在Quaitus Ⅱ软件中实现布局布线，最后生成FPGA的编程文件。根据控制系统的要求，论文设计完成了12位模数AD转换器、数据显示器、按键等相关外围接口电路。 将一阶、纯滞后、大惯性电阻炉温作为控制对象，以EP1C3T144 FPGA为核心，构建PID控制系统。在采用Pt100温度传感器、分辨率为2℃、最大温度控制范围0～400℃的条件下，实验结果表明，达到无超调的稳定控制要求，为降低FPGA实现PID控制器的设计难度提供了有效的方法。
上传时间： 2013-06-13
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用C写的PID模块，以简洁的代码量完成了PID算法，提高了速度。
上传时间： 2013-06-07
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pid 控制原理 新型控制理论 方法 继承pid 控制理论
上传时间： 2013-04-24
上传用户：Jason1990
各种先进PID控制的MATLAB仿真，适合PID初学者熟悉各种PID的控制原理
上传时间： 2013-07-26
上传用户：wl9454
基于单片机的PID温度控制系统，了解PID控制理论和单片机实现方法
上传时间： 2013-05-21
上传用户：无聊来刷下
开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的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采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
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比例-积分-微分（PID）是过程控制中最常用的一种控制算法。算法简单而且容易理解，应用十分广泛。但由于应用领域的不同，功能上差别很大，系统的控制要求及关心的控制对象也不相同。数字PID控制比连续PID控制更为优越，因为计算机程序的灵活性，很容易克服连续PID控制中存在的问题，经修正而得到更完善的数字PID算法。本文以三相全控整流桥阻性负载为实际电路，控制主电路电压，旨在提出一种智能数字PID控制系统的设计思路，并给出了详细的硬件设计及初步软件设计思路。 PID控制系统采用高性能、低功耗的ARM微处理器S3C44BO作为核心处理单元，内部的10位ADC作为信号采集模块，采用了矩阵键盘和640*480的液晶作为人机接口；串口作为通信模块实现了上位机的监控。采用芯片内部自带的PWM模块，输出16M Hz PWM信号并经过一阶低通滤波器得到0～5V的控制信号用于触发主电路控制器，实现PID整定。 软件方面，分析和研究了uC/OSⅡ的内核源码，实现了其在32位微处理器上的移植，作为管理各个子程序执行的系统软件。选用了图形处理软件uC/GUI用于完成LCD显示及控制。PID算法采用了增量式数字PID算法，采用规一化算法进行参数选取。上位机部分采用了C＃语言进行编写。另外，采用了RTC（Real Time Clock）作为系统时钟，可以实现系统的定时运行、定时模式切换等。在上位机上也可以方便的控制程序的执行，实现远程监控。 在论文的最后详细的介绍了智能PID控制系统在三相全控桥主电路中的具体应用。总结了调试中遇到的问题，对今后工作中需要进一步改善和探索的地方进行了展望。
上传时间： 2013-08-01
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本文主要介绍了`加热炉混合模糊控制的方案。该方案采用了“短周期”预测炉温的模糊控制策略，将模糊控制和PID 控制结合在一起，利用协调因子的在线自整定来确定重油流量，实现了空燃比的自寻优模糊控制。该系统
上传时间： 2013-06-25
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