基于PSpice的无刷直流电机控制系统仿真

从电机状态方程出发,详细地分析了无刷直流电机的PSpice模型.利用PSpice电压控制电压源生成逆变器功率管换流信号,建立了适合PSpice的无刷直流电机系统的等效电路仿真模型,进而对电机的控制系统驱动电路进行了仿真.仿真结果与理论分析一致,证明仿真可以帮助我们设计和调试无刷直流电机的控制系统.     

基于DSP的无刷直流电机控制系统设计

分析了永磁无刷直流电动杌的运行原理及教学控制模型,同时讨论了基于双控制单元的控制器的硬件结构、软件流程以及相关的调试过程.     

基于滑模观测器的无刷直流电机控制系统研究

无刷直流电动机结构简单、运行效率高,广泛应用于工业、军事和民用等领域,采用方波控制时,其转矩脉动和运行噪声大。针对无位置传感器无刷直流电机的矢量控制技术进行研究,以降低其转矩脉动,拓宽其调速范围。采用滑模算法估测无刷直流电机的转子位置,引入边界层概念,用饱和函数取代跳变的符号函数,以抑制切换面抖振,提高了转子位置估算精度。仿真和实验结果验证了所提出方法的有效性。     

基于dsPIC30F6010A无刷直流电机控制器的设计

介绍一种基于dsPIC30F6010A数字信号控制器的无刷直流电动机控制系统,对其工作原理、转子位置译码、驱动电路、保护电路等进行了详细的阐述,并给出了相应的硬件电路.经过调试证明该设计方案的可行性.     

永磁无刷直流电机控制器设计

介绍以专用控制芯片ＭＣ３３０３５、ＭＣ３３０。３９为核心构成的家用传动装置中永磁无嵋直流电机控制器设计,主要涉及核心控制电路的构成,功率开关元件的驱动。实现以敏感元件（霍尔元件）为速度反馈电路诉双闭环无级调速系统驱动。     

无位置传感器无刷直流电机控制系统研究

在分析无刷直流电机控制系统原理的基础上。提出了无刷直流电机控制系统的控制方案,并在此基础上．研究了以TMS320F240 DSP为控制核心的无位置传感器无刷直流电机控制系统的硬件结构和软件结构。最后给出了实验结果。     

基于DSP的无刷直流电机远程监控设计与实现

对无刷直流电机的组成和控制原理进行了阐述,并以实际案例为背景详细介绍了使用电机的主要配置参数及单片机AT89S52控制板的外围设备,同时设计并实现了对远程控制电机的软件系统,实现了对远程监视和操控电机的各种状态。     

无刷直流电动机的神经网络PID控制器研究

提出了一种基于BP神经网络的PID控制器,该控制器有机结合了BP神经网络和PID的特点,克服传统PID控制存在的不足,并采用快速BP算法改善其收敛性,有效的提高了无刷直流电动机调速系统性能,仿真研究表明上述神经网络PID控制器,比传统PID控制器控制动态过程有明显改善,能够获得更高的跟踪精度。     

基于FPGA的无刷直流电机控制器研究

无刷直流电机因其具有体积小、效率高、惯量小及调速性能好等优点,在工业控制领域尤其是高端伺服领域得到了越来越广泛的应用。针对无刷直流电机控制器的计算量和速度需求不断增加的问题,本文基于FPGA控制芯片设计了一套带有位置传感器的无刷直流电机控制器,对其硬件电路和软件程序进行了设计,同时搭建了无刷直流电机系统的仿真平台,仿真结果表明所设计的FPGA无刷直流电机控制器可以达到预期的性能。     

基于神经网络的自适应PID控制器设计

为了提高PID控制器参数根据实际误差自动调整能力,提出了基于神经网络的自适应PID控制器的设计。详细分析了神经网络自适应控制原理,设计了通过神经网络对PID控制器参数自动调整的方案。利用Matlab仿真工具,对自适应PID控制器进行了仿真测试,给出了神经网络训练参数,通过大量数据的模拟测试,结果表明基于神经网络的自适应PID控制器能够根据控制误差自动调整PID参数,对输入的阶跃信号响应平稳,综合性能大大提高。     

基于FPGA的气动柔性手指的神经网络控制器设计

研究了气动柔性手指智能控制策略的硬件实现，设计了气动柔性手指的神经网络控制器。气动柔性手指神经网络控制器是在已经对气动柔性手指进行运动学和动力学分析的前提下，使用MATLAB对神经网络进行试训，依据训练所得的权值和阈值，在现场可编程门阵列集成环境下，基于超高速集成电路硬件描述语言完成的。该控制器适用于具有复杂智能控制策略且对实时性要求高的多手指控制系统。     

基于遗传算法的神经网络控制器

本文介绍了一种用遗传算法训练神经网络控制器的设计方法,并将该控制器应用在对倒立摆的控制中,仿真实验显示了良好的控制效果.     

基于BP神经网络PID控制器的单轴测试转台设计

针对TS-360型单轴测试转台精度要求高的特点,提出了基于BP神经网络与常规PID控制器相结合的控制算法,提高了系统的控制精度,增强了系统对非线性干扰的自适应能力.系统采用增量式光电码盘反馈和PC/104嵌入式计算机控制的新型测角方案,设计并研制了转台相应的硬件装置,实现了系统的全数字控制.     

基于递归神经网络的数控伺服进给预测模糊控制器设计

为进一步改善数控机床伺服进给系统的动静态性能,针对该系统的非线性、参数不确定性及对实时性和无超调的要求,提出了用传统模糊控制策略,结合递归神经网络预报系统未来输出值的功能,根据当前时刻误差和预测误差变化值,预测下一时刻的控制输出和系统在未来时刻的误差。仿真结果表明,与常规模糊控制和经典的PID控制算法相比,预测模糊控制使超调减小,鲁棒性强,响应快,具有良好的稳态精度、动态响应和抗干扰能力。     

微粒群优化倒立摆神经网络控制器设计研究

将微粒群算法和多层前馈神经网络相结合,提出了一种利用微粒群算法代替BP算法训练多层前馈神经网络权值,以实现神经网络控制的方法,并对非线性模型的辨识问题和一级直线倒立摆的控制问题进行了仿真研究。仿真实验表明：微粒群算法在神经网络控制及非线性模型辨识方面效果良好,具有良好的应用前景。     

基于正交试验和神经网络的液压杆稳定性研究

以Euler公式为基础,发现动力猫道液压杆的稳定性与其缺陷的形状、面积、深度及位置有关.通过对液压杆屈曲载荷的模拟计算,运用正交试验法分析缺陷的形状、面积、深度及位置对液压杆屈曲载荷的影响.研究结果表明:缺陷的面积、位置和深度对液压杆稳定性具有显著影响,其发生不显著情况的概率分别为0.007,0.021,0.008;缺...     

基于单片机路灯网络控制系统的设计

从美化城市、最大限度节约能源的角度出发,设计开发了基于单片机的路灯网络控制系统.控制器由1台PC机和若干个路灯控制器经通信线路互联,组成路灯网络控制系统.实现了路灯的定时自动开关、亮度的定时自动调整、根据自然光的亮度自动开灯、通过PC机控制灯的开关等功能.实践表明,路灯网络自动控制系统运行可靠,相对传统控制节电效果明显.     

基于单片机路灯网络控制系统的设计

从美化城市、最大限度节约能源的角度出发，设计开发了基于单片机的路灯网络控制系统。控制器由1台PC机和若干个路灯控制器经通信线路互联，组成路灯网络控制系统。实现了路灯的定时自动开关、亮度的定时自动调整、根据自然光的亮度自动开灯、通过PC机控制灯的开关等功能。实践表明，路灯网络自动控制系统运行可靠，相对传统控制节电效果明显。     

基于通用学习网络的控制器设计

神经网络已经广泛地应用于控制领域,但是现有的神经网络一般不包含延迟时间,或延迟时间不能任意设置。通用学 习网络(UniversalLearningNetwork)是一种新型可设定神经网络,该网络所有节点互连,任意两节点之间可以有多重连接, 且连接上有任意的延迟时间。利用通用学习网络对典型的非线性、大滞后系统——pH中和过程进行辨识,并作为预估器应用 于控制系统。仿真研究证明该网络能有效地应用于大滞后系统。