不完全微分PID控制的FPGA的研究

介绍了一种不完全微分的PID控制器在FPGA上实现的方法.首先对不完全微分PID控制的原理和设计中使用的算法进行分析,然后,用MATLAB针对特定的被控对象模型进行仿真实验,获得了比较理想的系统输出.最后,利用VHDL语言设计不完全微分PID控制器、A/D和D/A等各个模块,并对各个模块进行设计中的优化处理.实验表明,该设计方案可行的,而且本文的设计既有很快的运行速度,又改善了传统PID控制器的控制性能.     

基于C8051的温度控制器的实现

介绍了基于C8051F005的智能温度控制器的实现。CYGNAL公司的该款芯片运算速度快,且其片内集成了A/D转换器和串行口等常用外设资源。控制算法采用继电自整定模糊PID控制,控制精度满足系统设计要求。     

基于S3C44BO的糖厂pH值控制器的设计

介绍了一种基于ARM7微处理器S3C4480的pH值控制器的构成,包括CPLD(Complex Programmable Logical Device)芯片EPM7128S、A/D转换芯片AD7874以及D/A转换芯片DAC8420等接口芯片的软硬件设计.通过EPM7128S的多电压I/0接口,不仅解决了微处理器I/O的扩展问题,同时还解决了微处理器I/O输出电平与外设驱动电平不匹配问题.     

基于PID的流量调节阀的设计

针对流量控制,设计了一种结构简单、控制方便、精度高的基于PID的流量调节阀。流量调节阀主要由手动平衡阀、流量传感器、步进电机和控制器四部分组成,控制器采用PID算法控制步进电机。检测步进电机电流的大小不仅能确定手动平衡阀是否到达了极限调节值,也可以防止过电流损坏电机。实验测试中,用PC机对输出流量值进行设定和对流量调节阀的控制效果进行分析。通过反复试验,证明了输出的流量值能准确快速的跟随设定值的变化而变化。研究表明,基于PID的流量调节阀能实现高精度的流量控制。     

基于DSP的主动光学力促动器控制系统设计

针对步进电机型力促动器,设计了一种基于DSP的力促动器控制系统,并进行了测试.系统以TMS320F28069型DSP作为主控制器,采用ADS1259高精度A/D转换器采集传感器LoadCell输出力信号,通过DSP片上PWM模块输出电机控制脉冲给电机细分驱动芯片TMC389,驱动步进电机转动,形成力控制闭环.系统软件采用PID控制算法来校正力促动器输出偏差,并给出了控制程序流程图.实验测试结果表明:该控制系统具有良好的响应特性和较强的抗干扰能力,满足主动光学实验系统的要求.     

乳化炸药生产线油水相流量的模糊控制及仿真

分析乳化炸药生产线油水相流量配比控制的工艺特点和现有PID控制器的缺陷,引入了模糊控制器并阐述了其结构原理和具体设计过程,输出结果由Matlab6.5仿真,结论表明与传统PID控制器相比,该控制器有着较强的鲁棒性和较好的控制性能。     

高精度程控直流电流源的设计与实现

设计了一款高精度、低纹波、稳定性高的程控直流电流源，它采用STM32F103微控制芯片作为整机的控制核心，设计上位机软件来实现对硬件系统的调控。硬件系统由双闭环结构组成，内环是由PI控制器构成电压串联负反馈，提高了输出电流的稳定性。外环则是通过A/D采样电路将实际电流值送入主控芯片，再根据相应控制算法重新调整D/A的输出，提高了输出电流的精度。测试结果表明，电流源的输出电流稳定度高达0.003%，精度达0.01%，最大输出电流高达25 A，适用于电力部门、计量院等对电源精度要求高的场合。     

基于AVR mag128的高精度恒温箱控制器

本文描述了温控箱的工作原理,本恒温箱控制器控制模式的特殊性.恒温箱所用到的PID算法与普通的PID算法有很大的区别.改进后的PID算法可适应恒温箱热惯性大和反馈信号与控制输出滞后大的特点.以及将AVR mega128的A/D采集通道采集的数据处理成18位分辨率的原理.描述了如何通过过采样和数字滤波来提高反馈数据的分辨率.     

基于TMS320LF2407A的同步发电机微机励磁调节器的设计

介绍了基于DSP芯片TMS320LF2407A的微机励磁调节器的设计原理与实现过程。利用DSP芯片可快速执行傅氏算法的优点，通过采用同步采样ADC芯片ADS8364实行交流同步采样，消除泄漏误差。通过PID和最优控制的方法，得到精确的PWM控制信号输出。利用DSP芯片上的串行通信接口SCI和CAN控制器接口，实现多机之间和与上位机之间的调试和监控通信，     

利用8279芯片实现多路D／A转换

一、引言在大多数微型计算机控制系统中,通常要求有多路的模拟量输出,以使一台主机同时控制几个回路。本文针对这一问题提出了一种只使用一片D/A芯片,在8279芯片的控制下,可进行十六路模拟量输出的方法。这种方法既克服了以往对多路D/A转换每路均使用一片D/A芯片而造成芯片过多、成本高的缺点,又克服了采用多路     

嵌入式电子节能控制器的设计与实现

节能控制能够有效降低能耗,对保护环境等方面具有重要影响;但目前大多数电子节能控制器都是通过采用单片机技术和双向晶闸管过零触发交流调压电路对电子节能控制器进行设计;通过介绍电子的负荷特点和节能原理,分析电子节能控制器的硬件组成电路,并对电子节能控制器的主要软件程序的流程图进行设计,完成电子节能控制器设计;但这种方法节能控制效果较低,难以保证电子节能控制器性能,为此,提出一种基于模糊PID控制的嵌入式电子节能控制器设计与实现方法;首先通过对嵌入式电子节能控制器的处理器、电源电路、复位电路、系统时钟电路、JTAG接口电路、D/A转换电路、功放电路、双极性电源电路以及嵌入式电子节能控制器硬件PCB板器件布局等的设计,完成嵌入式电子节能控制器硬件设计;在此基础上,选用模糊PID控制方法对嵌入式电子节能控制器进行设计;通过分析模糊PID控制原理,介绍加入自调节因子的模糊PID控制的算法设计,以此确定输入输出隶属度函数,再利用模糊推理和模糊规则,得到电子节能控制器的模糊控制过程,从而完成嵌入式电子节能控制器的设计;实验证明,所提方法能够有效提高嵌入式电子节能控制器的节能控制效果,具有良好的使用价值。     

机器视觉中的LED光源控制器

主要是研究机器人视觉中的LED光源控制器,即基于单片机的恒流源控制器。该恒流源以AT89S51为控制核心,采用了集成运放负反馈型的场效应管恒流源的基本结构。它的整体设计思路是运用负反馈原理,使整个闭环反馈系统处于动态的平衡中,从而达到稳定输出电流的目的。出于对LED背光源和场效应管的保护,系统中添加了短路保护和过流保护电路。系统采用了12位的A／D芯片MAX197和12位的D／A芯片MAX532,以完成单片机对输出电流的实时检测和实时控制。人机接口采用LED数码管显示器、独立键盘、外接串1：7,控制界面直观、简洁,具有良好的人机交互性能。     

基于模糊PID的铀水冶吸附原液流量控制研究

在铀水冶原液吸附的过程中,原液流入吸附塔的流量控制,关系到铀水吸附的效率与质量。本文通过对铀水冶吸附原液流量控制系统的研究,建立了系统的数学模型。将模糊控制与PID控制结合在一起,设计了模糊PID控制器,通过模糊控制器输出对PID参数进行在线调整。经过实验研究,模糊PID控制系统比常规PID控制系统相应快,调整能力强,鲁棒性好,有效的改善了控制效果。     

多移动机器人轨迹跟踪控制系统设计与实现

针对轮式移动机器人的轨迹跟踪控制问题,在分析了机器人运动学模型的基础上,构建多机器人的领航-追随模型;采用跟踪微分器在输入输出两端安排过渡过程,设计了一种基于多变量解耦的非线性PID轨迹跟踪控制器;搭建以Arduino Mega 1280控制板为核心的移动机器人实验平台,采用速度PID控制器以满足机器人驱动电机的实时调速要求,基于ROS提出一种结构化和模块化的多机器人控制系统;在此基础上进行实验,并将实验结果与传统PID方法控制的实验结果进行对比;实验结果验证了文章所提算法的有效性,控制器易于实现且具有一定的鲁棒性。     

基于FPGA直流电机控制器研究

介绍了一种基于FPGA数字电路设计的PID直流电机控制器;实现了对直流电机的位置控制。相对比单片机设计的控制器,采用了单片的FPGA芯片实现磁栅反馈信号的采集处理、PID控制器设计以及I2C从机接口设计。整个设计采用了Verilog HDL语言编写,对改进的PID算法、反馈信号采集以及I2C从机接口电路进行设计和仿真。仿真和实验结果表明该控制器的有效性和可行性。     

计及时滞的互联电网负荷频率控制最优分数阶PID控制器设计

分数阶PID控制器相比于传统整数阶PID控制器,具有控制性能好、鲁棒性强等诸多优势,可应用于电网的负荷频率控制(load frequency control,LFC)中.针对网络化时滞互联电网的LFC问题,提出了一种基于计算智能的分数阶PID控制器参数优化整定方案.该方案选择时滞LFC系统时域输出响应构建优化目标函数,采用最近提出的灰狼优化算法获得最优的分数阶PID控制器参数,所设计的控制器能确保一定时滞区间内LFC系统的稳定性.仿真算例表明,所设计的LFC最优分数阶PID控制器比传统整数阶PID控制器的控制性能更优,时滞鲁棒性更强.     

Research on the intelligent control algorithm for a robot joint actuated by McKibben muscles

A compound control algorithm is supposed to a robot joint actuated by McKibben muscles, which combines both CMAC control and PID control. The CMAC feedforward compensator realizes the joint system’s dynamic model. The PID controller realizes the feedback control in order to guarantee the system’s stability. The compound controller’s output takes control of the system’s actions. By the CMAC learning process, the PID output tends to zero, and the final controlled action is directed by the CMAC controller. Digital simulation results prove that this compound control algorithm has the very high tracking capacity, interference immunity, and quick system response.     

模糊免疫PID控制器及其在苛化过程中的应用

在实际生产中,苛化工段温度控制系统中常用的常规PID控制器难以获得理想的控制效果。该文设计一种基于免疫反馈机理的PID控制器,采用Centroid反模糊化方法,得到每个模糊控制器的输出,使PID控制器的3个参数随控制器输出的变化而变化。仿真结果证明,该设计的控制效果优于常规PID控制,能适应对象参数的变化,具有良好的控制品质、较强鲁棒性和自适应能力。     

An optimal stochastic multivariable PID controller: a direct output tracking approach

This paper deals with the design of an optimal stochastic controller possessing tracking capability of any reference output trajectory in the presence of measurement noise. We consider multi-input multi-output linear time-invariant systems and a proportional-integral-derivative (PID) controller. The system under consideration needs not be stable. A recursive algorithm providing optimal time-varying PID gains is proposed for the case where the number of inputs is larger than or equal to the number of outputs. The development of the proposed algorithm aims for per-time-sample minimisation of the mean-square output error in the presence of erroneous initial conditions, measurement noise, and process noise. Necessary and sufficient conditions are provided for the convergence of the output error covariance. In addition, convergence results are presented for discretised continuous-time plants. Simulation results are included to illustrate the performance capabilities of the proposed algorithm. Performance comparison with an optimal stochastic iterative learning control scheme, an optimal PID controller, an adaptive PID controller, and a recent optimal stochastic PID controller are also included.     

基于神经网络PID的嵌入式电源控制系统

针对传统PID控制器对非线性时变系统实时性差、抗干扰能力弱,且控制参数人工整定较为困难的问题,研究利用神经网络自学习、抗干扰能力强的特性以及任意逼近非线性函数的能力,在硬件层面实现神经网络控制.利用高性能嵌入式系统芯片作为神经网络计算核心,设计搭建了自整定PID逆变电源控制系统和电路.通过实验验证了该神经网络优化的PI...