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基于神经网络的步进电机智能控制方法

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简介:
本研究提出一种基于神经网络的步进电机智能控制方法,通过优化算法提高步进电机的运行效率与精度,适用于自动化设备及机器人领域。 本段落提出了一种利用神经网络实现步进电机智能控制的方法。通过使用BP(反向传播)神经网络对控制规则样本进行学习和训练,使网络能够记忆步进电机的追踪、跟踪及复杂运行规律的控制规则。将经过训练的网络应用于在线控制,以达到智能控制的目的。

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    本研究提出一种基于神经网络的步进电机智能控制方法,通过优化算法提高步进电机的运行效率与精度,适用于自动化设备及机器人领域。 本段落提出了一种利用神经网络实现步进电机智能控制的方法。通过使用BP(反向传播)神经网络对控制规则样本进行学习和训练,使网络能够记忆步进电机的追踪、跟踪及复杂运行规律的控制规则。将经过训练的网络应用于在线控制,以达到智能控制的目的。
  • PID
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    本研究提出了一种创新性的基于神经网络优化的传统PID(比例-积分-微分)控制器的方法,以提高控制系统性能。通过智能调整PID参数,该方法能够有效解决传统PID控制中遇到的问题,如参数整定困难和对系统模型变化的适应性差等,特别适用于复杂动态系统的精确控制。 利用神经网络反向传播方法来调整比例积分控制器的参数以实现优化。
  • 械手逆
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    本研究提出了一种利用神经网络实现机械手逆控制的方法,旨在提高机械臂在复杂环境中的操作精度和响应速度。通过深度学习技术优化机械手运动规划与控制策略,为工业自动化及服务机器人领域提供新的解决方案。 基于神经网络的机械手逆控制的研究,以及建立关节坐标系下的运动方程和拉格朗日函数的动力学方程,并进行仿真分析。
  • 内模
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    本研究提出了一种创新的内模控制策略,利用先进的神经网络技术优化控制系统性能,特别适用于复杂工业过程中的精确控制。该方法通过学习和模仿理想控制器行为,实现了高精度、强鲁棒性的控制效果,在多个实际应用场景中展现了显著优势。 使用RBF神经网络构建内部模型,并求得逆模型,整个闭环过程能够良好地控制跟踪。
  • MATLAB预测与实现_模糊__MATLAB编程_
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    本项目运用MATLAB平台,结合模糊神经网络技术与传统神经网络控制方法,旨在开发一种高效的智能预测控制系统。通过优化算法设计和仿真分析,实现了对复杂系统的精准预测及实时调控。 该书系统地论述了神经网络控制、模糊逻辑控制和模型预测控制的基本概念、工作原理以及相应的控制算法,并详细介绍了如何利用MATLAB语言及其工具箱函数、Simulink进行实现的方法。书中内容先进实用,讲解深入浅出,每章均配有例题并提供了大量使用MATLAB/Simulink仿真的实例。
  • GAL16V8
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    本研究提出了一种利用GAL16V8可编程逻辑器件实现步进电机精确控制的方法,适用于工业自动化领域。 ### 利用GAL16V8对步进电机实现控制 #### 1. 引言 在现代自动化控制系统中,步进电机因其精确的位置控制能力而在众多应用场景中发挥着重要作用,尤其是在医疗设备领域用于提高测量精度和运行平稳性的需求尤为突出。本段落将详细介绍如何通过阵列逻辑器件GAL16V8对步进电机进行控制,并设计基于AT89C55单片机的硬件与软件系统。 #### 2. AT89C55和GAL16V8简介 - **AT89C55**:Atmel公司生产的低电压、高性能8位单片机,其指令集兼容标准MCS-51。该型号拥有40个引脚,包含32个双向外部I/O端口、两个外部中断输入接口、两个可编程的16位定时计数器、两个全双工串行通信接口以及两个读写控制线。此外,它还支持通过软件进入低功耗模式,并具备反复擦写的闪存存储器功能,有助于降低成本。 - **GAL16V8**:一种电可擦除的PLD(可编程逻辑器件),由Lattice公司研发。它可以用于构建译码器、优先级编码器、多路开关、比较器、移位寄存器和计数器等电路。使用该器件不仅简化了系统结构,降低了成本,并且提供了高度灵活性与可靠性。 #### 3. 硬件设计 在本设计方案中,GAL16V8被用作环形脉冲分配器;而ULN2003(或国产型号5G1413)则作为七路达林顿驱动阵列使用。该驱动阵列的最大电流可达500mA。步进电机的一端连接到电源正极(VDD,即12V),另一端接至ULN2003的输出引脚上。为了防止程序陷入死循环的情况,在系统中还增加了一个外部硬件看门狗定时器MAX813L。通过将WR和WDO线相连,可以在看门狗超时后产生复位信号,从而确保系统的稳定性和可靠性。 #### 4. 软件设计 步进电机的控制通常可以通过逻辑电路实现,也可以编写程序利用扩展I/O口输出脉冲来操控电机运行方式、方向及速度。为了减少CPU资源占用,在本方案中采用GAL16V8对四相混合式步进电机进行控制。具体软件实现使用了ABEL语言编程,示例如下: ```abel module motor title Operation of the simulator on devices with motor DATAIO Corp.21102002 FB1 device P16V8R; D1, D2, D3, D4 pin 2, 7, 5, 9; F1, F2, F3, F4, F5, F6, F7 pin 19, 18, 17, 16, 15 ,14 ,13 ; equations F7 = D1 & D2 & D3 & !D4; F6 = D1 & D2 & !D3 & D4; F5 = D1 & D2 & !D3 & !D4; F4 = D1 & !D2 & D3 & D4; F3 = 0 end motor ``` #### 5. 设置软件陷阱 为了进一步增强系统的稳定性,文中介绍了如何设置软件陷阱。当程序进入非预期区域时,通过预先在这些区域内写入特定指令(如重置指令的字节码0FFH),可以强制程序返回到初始状态,避免因干扰导致的错误。 #### 结论 利用GAL16V8对步进电机进行控制是一种高效且经济的方法。通过合理设计硬件和软件,能够实现精确的位置控制,满足高精度与可靠性需求。本段落提供的设计方案不仅可以应用于医学检验中的微孔板定位系统中,还可以广泛用于其他需要精确定位的应用场景中。
  • RBF永磁同(RBFPMSM_FOC_neural)
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    本研究探讨了基于径向基函数(RBF)神经网络的永磁同步电机矢量控制系统。通过优化算法调整RBF参数,实现对电机精确高效的控制,提升系统动态响应与稳定性。 采用RBF神经网络控制的永磁同步电机,并结合FOC矢量控制双闭环系统,在速度环应用了神经网络控制技术。
  • BP增量PID
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    本研究提出了一种结合BP神经网络与增量PID控制的方法,通过优化PID参数以实现更精确、快速和稳定的控制系统响应。 本段落引用了一篇参考文献,其中使用了该文中的系统与网络结构。文中还涉及到了Simulink文件的编写工作,采用的是Level 2 S函数进行编程实现。此前尝试过运用BP-PID方法,在网上查找相关Demo时发现可用资源较少。
  • 8545343.zip_多与解耦_解耦
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    本研究探讨了在多电机控制系统中应用神经网络进行解耦控制的方法和技术,旨在提高系统的稳定性和效率。通过分析和实验验证,提出了一种基于神经网络的新型解耦策略,为复杂机电系统的设计提供了新的思路与解决方案。 基于神经网络解耦控制的多电机同步系统研究了一种利用神经网络实现解耦控制的方法,以提高多电机系统的同步性能。这种方法通过优化各电机之间的协调工作,有效提升了整个系统的稳定性和效率。
  • 二自由度械臂_bybgn_械臂系统__械臂
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    本研究开发了一种基于神经网络的二自由度机械臂控制系统,通过模拟人脑神经元工作原理,实现了对机械臂运动轨迹和姿态的精确控制。该系统具有自学习、自适应的特点,在复杂环境下表现出卓越性能。 基于MATLAB软件,使用神经网络控制机械臂取得了明显的效果。