資料介紹
本文建立電機轉(zhuǎn)速、電流雙閉環(huán)控制模型,采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法,提出了以ATmega16單片機為控制核心的直流調(diào)速系統(tǒng),給出該系統(tǒng)的硬件與軟件的實現(xiàn)方案。對該系統(tǒng)進行的仿真實驗,驗證了本文提出的控制方法的正確性和有效性。
關(guān)鍵詞:ATmega16;直流調(diào)速系統(tǒng);模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
直流電機具有良好的起動、制動和調(diào)速性能,因此使得直流電動機調(diào)速系統(tǒng)(簡稱直流調(diào)速系統(tǒng))在高性能電力拖動系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用??茖W(xué)技術(shù)的快速發(fā)展和巨大進步給系統(tǒng)和控制科學(xué)提出了更高的要求,傳統(tǒng)的反饋控制、近代控制理論和大系統(tǒng)理論的設(shè)計與分析都是建立在精確系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)之上,而實際系統(tǒng)由于存在非線性、不確定性、時變性和不完全性等因素,一般無法獲得精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型;再者為了提高系統(tǒng)的控制性能,使得整個控制系統(tǒng)變得較為復(fù)雜,降低了系統(tǒng)的可靠性。本文提出一種基于ATmega16 單片機的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy Neural Networks,簡稱FNN)控制系統(tǒng),代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PID 模擬控制,既簡化了硬件電路,又提高了系統(tǒng)的整體控制性能。
關(guān)鍵詞:ATmega16;直流調(diào)速系統(tǒng);模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
直流電機具有良好的起動、制動和調(diào)速性能,因此使得直流電動機調(diào)速系統(tǒng)(簡稱直流調(diào)速系統(tǒng))在高性能電力拖動系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用??茖W(xué)技術(shù)的快速發(fā)展和巨大進步給系統(tǒng)和控制科學(xué)提出了更高的要求,傳統(tǒng)的反饋控制、近代控制理論和大系統(tǒng)理論的設(shè)計與分析都是建立在精確系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)之上,而實際系統(tǒng)由于存在非線性、不確定性、時變性和不完全性等因素,一般無法獲得精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型;再者為了提高系統(tǒng)的控制性能,使得整個控制系統(tǒng)變得較為復(fù)雜,降低了系統(tǒng)的可靠性。本文提出一種基于ATmega16 單片機的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fuzzy Neural Networks,簡稱FNN)控制系統(tǒng),代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PID 模擬控制,既簡化了硬件電路,又提高了系統(tǒng)的整體控制性能。
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