基于DSP的神经自适应模糊控制器的应用
基于DSP的自适应神经元网络控制系统的研究
该控 制 算 法经 由现 场 采样 和 实验 的仿 真 测 试 ， 证 实 了其 有 效 性 。
关键词 ： 自适应 ， 神 经元 网络 ， 最 速 下 降 法
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ
Ｈｙ ｄｒ ａｕ ｌ ｉ ｃ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ ｏ ｆ ｌ ａｒ ｇｅ ｅｑｕ ｉ ｐｍｅｎ ｔ ｍｕ ｓ ｔ ｂ ｅ ｓ ｕ ｐｐｏ ｒ ｔ ｅ ｄ ｂ ｙ ｏｉ ｐｒ ｌ ｅ ｓ ｓ ｕｒ ｅ ｗｈｉ ｃｈ ｓ ｈ ｏｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ｍ ａ ｉ ｎ ｔ ａｉ ｎ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｔ ａ ｂｌ ｅ ｖ ａｌ ｕ ｅ Ｉ ｎ ｔ ｈｉ ｓ ｐ ａｐｅ ｒ ， ａ ｎ ｅ ｕｒ ｏ ｎａ ｌ ｎ ｅｔ ｗｏｒ ｋ ｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅｍ ｂ ａｓ ｅ ｄ ｏｎ ＤＳＰ ｉ ｓ ｄｅ ｓ ｉ ｇｎｅ ｄ ｔ ｏ ｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏｌ ｔ ｈ ｅ ｆ ｒ ｅｑｕ ｅ ｎｃ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐｕ ｍｐ ｍｏｔ ｏｒ ｔ ｏ
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自适应神经模糊系统及其应用研究
自适应神经模糊系统及其应用研究人工智能技术的发展，为科学家们开辟了一片全新的研究领域。
神经网络、模糊控制等技术的不断发展带来了自适应神经模糊系统的出现。
自适应神经模糊系统，又称为ANFIS（Adaptive Neuro Fuzzy Inference System），是一种基于神经网络与模糊逻辑综合的自适应智能系统。
本文将从它的概念、结构及应用等几个方面进行探讨。
一、概念自适应神经模糊系统是一种结合神经网络和模糊控制的新型智能系统。
它能够利用神经网络来自动完成输入与输出间的映射，同时利用模糊控制来实现自适应和推理功能，从而实现对系统的智能化控制。
ANFIS的核心部分是模糊推理机，它通过“如果……那么”的形式进行推理，将输入的模糊信号通过规则的运算，转化为输出信号。
在推理的过程中，ANFIS通过神经网络进行学习，并根据学习的结果来优化推理机的结构和参数，从而提高其推理的精度与效率。
二、结构ANFIS的结构是由输入层、隐含层、输出层和反向传播算法组成。
其中，输入层是将系统的输入变量进行接受和处理的部分；隐含层是神经网络部分，它利用了Takagi-Sugeno-Kang（TSK）模型作为模糊推理的核心，并通过反向传播算法对其进行训练；输出层则是将隐含层的结果进行处理并转化为系统输出的部分。
此外，ANFIS还包括规则库、模糊化和去模糊化等部分，用来处理系统中的模糊数据，使系统具有推理、记忆和自适应等能力。
三、应用自适应神经模糊系统在工业控制、模式识别、信号处理等多个领域拥有广泛的应用。
其中，应用最为广泛的是控制领域。
ANFIS通过有效的模糊推理机制和自适应能力，可以实现对复杂系统的精准控制。
例如，在工业生产过程中，ANFIS可以通过学习数据的变化趋势，自动调节系统中各部分的运行状态，达到节省能源、提高产量等效果。
在车辆控制方面，ANFIS可以通过对车辆行驶数据分析，对车辆的驾驶状态进行自适应控制，从而达到提高驾驶安全性和车辆性能的效果。
基于DSP的模糊自适应PID控制SRD设计及实现
文章 编 号 ：１ ０ ４ １ （ ０ ８ ０ ０ ６ ０ ０ １－ ２ ７ ２ ０ ）４— ０ ０— ６
基于 Ｄ Ｐ的模糊 自适应 ＰＤ控制 Ｓ Ｄ Ｓ Ｉ Ｒ 设计及 实现
吴 江潦 ， 易灵 芝 ，彭寒梅 ，钟 坤 炎
（ 湘潭 大 学 信 息 工程 学 院 ，湖 南
湘潭 ４ １０ ） １ １５
关键 词 ：Ｓ Ｄ；Ｄ Ｐ 自适 应 ＰＤ；模 糊 控 制 Ｒ Ｓ； Ｉ
中 图分 类 号 ：Ｔ ５ Ｍ ３２ 文献 标 识 码 ：Ａ
０ 引 言
作 为新一 代 交流 无 级调 速 系统 ，开关 磁 阻 电机 调速 系统 （ Ｒ 具有 结 构 简单 、启 Ｓ Ｄ） 动性 能好 和调 速范 围宽 等优点 ，被 广 泛应用 于电动 车驱动 系统 、家用 电器 （ 衣机和食 洗
对值 和偏差变化率绝对值 ｌ ｌ ｅ ，输出语言变量为（ ） Ｋ ，Ｋ， ．输入 、输 出变量的
模 糊子 集 均为 ４档 ，即｛ ，小 ，中 ，大 ） 零 ，令 Ｚ＝零 ，Ｓ＝小 ，Ｍ ＝中 ，Ｂ＝大 ．其论 域 均 为 ｛，ｌ ，３ ，５ ｌ ０ ，２ ，４ ，６ ，可 以取 语 言 变 量 值 ４档 如下 ：零 （ ） — 取 在 ０附近 ， ｚ—
品加工 机 械等 ） 、通 用工业 （ 风机 、泵 和压缩 机等 ） 、伺服 与调速 系统 、牵 引 电机和 高转 速 电机 （ 织机 、航 空 发 动机 、电动 工具 和离 心机 传 动等 ） 纺 等工程 控 制领 域【 但 是 ， 卜． 由于开关 磁 阻 电动机 （Ｒ 具 有 严重 的非线 性 、变 结构 和变 参数 特 点 ，难 以为其 建 立 Ｓ Ｍ） 精确 的数学模 型．如果 采用 传统 的 固定参 数 ＰＤ控 制 ，则控 制性 能较 差．本 文 采用 的 Ｉ
一种基于DSP和CPLD的通用型模糊控制器的设计和应用_图文(精)
船电技术 2005年第1期 47一种基于DSP 和CPLD 的通用型模糊控制器的设计和应用万华庆潘艳(中国船舶重工集团七一九研究所，武汉 430064摘要：介绍了以TI 公司的DSP 芯片TMS320C32为核心处理器，Actel 公司的CPLD 芯片A54SX32/08为协处理器的通用型模糊控制器。
介绍了控制器硬件原理电路，以及采用C 语言、汇编语言、VHDL 和FuzzyTECH 工具设计控制程序的方法。
关键词：模糊控制器，DSP ，CPLD ，VHDL ，FuzzyTECHDesign of a Universal Fuzzy Controller Based on DSP and CPLDWan Huaqing, Pan Yan(719 Institute of CSIC，Wuhan 430064, ChinaAbstract : This paper introduces an universal fuzzy controller with DSPTMS320C32 as its central processor and CPLD A54SX32/08 as its coprocessor. It presents the controller’s schematic diagram and the design method of control program utilizing C language, assemble language，VHDL and FuzzyTECH tools . Key words: DSP; CPLD; VHDL; FuzzyTECH; Fuzzy controller1 引言DSP （数字信号处理）芯片，是一种特别适合于数字信号运算的微处理器，以DSP 为基础实施模糊控制方案，具有较高的性能价格比，在性能上已达到复杂的专用模糊逻辑控制器的水平，利用DSP 的高速运算能力，可以同时完成数据采集和对模糊信息进行分析的功能。
自适应模糊控制系统在机械运动中的应用分析
自适应模糊控制系统在机械运动中的应用分析随着科技的不断发展，自适应模糊控制系统在机械运动中的应用愈发广泛。
它通过模糊控制算法和智能学习技术的结合，能够根据环境和系统的变化实时调整控制参数，从而实现更加精确和高效的机械运动控制。
在机械运动控制中，自适应模糊控制系统能够实时感知环境的变化，并根据实际需要进行调整，以达到最优的控制效果。
具体而言，它通过采集传感器数据，将数据进行处理和分析，并将结果反馈给控制系统，以实现对机械的准确控制。
自适应模糊控制系统的一个重要应用方向是机器人的运动控制。
在机器人领域，机械运动控制是至关重要的一环。
传统的运动控制方法往往对于系统模型的准确性要求较高，而这在实际应用中很难满足。
然而，自适应模糊控制系统能够通过模糊推理和自适应学习，对机器人的运动进行灵活调整，在未知环境中也能保持较好的控制效果。
除了机器人领域，自适应模糊控制系统在机械加工、运输等领域也有广泛应用。
例如，在机械加工过程中，控制系统需要根据工件的形状和材料特性来调整切削参数。
传统的控制方法需要提前建立复杂的数学模型，而自适应模糊控制系统则能够通过实时采集切削力和工艺参数等数据，结合模糊控制算法进行实时调整，从而更好地适应不同的加工情况。
此外，在物流运输领域，自适应模糊控制系统也可以帮助提高货物运输的效率和安全性。
例如，通过采集货车的负重、车速等数据，系统可以根据当前的道路条件和交通情况实时调整车辆的行驶模式和速度，以达到最佳的运输效果。
然而，自适应模糊控制系统在应用过程中也存在一些挑战和问题。
首先，控制算法的设计和调试需要耗费大量的时间和人力资源。
其次，控制系统所依赖的传感器和执行器的质量和性能对控制效果有着重要影响。
最后，对于复杂系统和大规模系统，控制系统的设计和优化也相对困难。
综上所述，自适应模糊控制系统在机械运动中的应用有着广泛的前景和潜力。
通过结合模糊控制算法和智能学习技术，自适应模糊控制系统能够适应环境和系统的变化，在机器人、机械加工和物流运输等领域发挥重要作用。
自适应模糊控制在机器人中的应用
自适应模糊控制在机器人中的应用在当今科技飞速发展的时代，机器人技术的进步日新月异，其在工业生产、医疗保健、家庭服务等众多领域发挥着日益重要的作用。
而自适应模糊控制作为一种先进的控制策略，为机器人的高效运行和精准操作提供了有力的支持。
要理解自适应模糊控制在机器人中的应用，首先得明白什么是自适应模糊控制。
简单来说，模糊控制是一种基于模糊逻辑的控制方法，它不像传统控制方法那样依赖精确的数学模型，而是通过使用模糊语言变量和模糊规则来描述系统的行为。
而自适应模糊控制则是在模糊控制的基础上，能够根据系统的运行情况和环境变化，自动调整控制参数和模糊规则，以实现更优的控制效果。
在机器人的运动控制中，自适应模糊控制表现出了显著的优势。
以机器人的行走为例，机器人在不同的地形上行走时，地面的摩擦力、坡度等因素都会对其运动产生影响。
传统的控制方法可能难以应对这种复杂多变的情况，而自适应模糊控制可以根据实时检测到的地形信息，自动调整机器人的步态和驱动力，使其能够稳定、高效地行走。
比如，当机器人遇到松软的沙地时，自适应模糊控制器会增加驱动力的输出，以防止机器人陷入；当遇到陡峭的斜坡时，会调整腿部的运动幅度和频率，以保持平衡。
在机器人的操作控制方面，自适应模糊控制也大有用武之地。
比如在工业机器人的装配作业中，机器人需要准确地抓取和放置各种零部件。
由于零部件的形状、尺寸和重量可能存在差异，传统的控制方法往往需要针对每种情况进行精确的建模和参数调整，这不仅费时费力，而且难以适应实际生产中的变化。
而自适应模糊控制可以通过对抓取过程中的力、位置等信息进行模糊化处理，自动生成合适的控制策略，从而提高装配的效率和精度。
此外，自适应模糊控制在机器人的视觉跟踪和导航中也发挥着重要作用。
在视觉跟踪中，机器人需要根据目标物体的图像特征实时调整自身的姿态和运动方向。
由于图像信息往往存在噪声和不确定性，传统的控制方法可能会导致跟踪误差较大。
而自适应模糊控制可以利用模糊逻辑对图像特征进行处理，从而更鲁棒地实现对目标的跟踪。
自适应模糊PID控制在压射控制系统中的应用
ｇｅｔ ｈｎ ｅ， ｆ ｃ ｅｓ ｂｌｙｏ ｓ ｍ， ｅｔ ｄ ｉｎ ｌ Ｉ ｅｒ ｏ ｔ ｌ ｈ ｎｃ ｎ ｏｌ ｂｅｔ ｈ ｎ ｅ，ｈ ｒａ ｃ ａｇ ｓａ ｅｔ ｔ ｔ ｉ ｆ ｙｔ ｉ ｔ ａ ｉｏ ａ ＰＤ ｌ ａ ｎｒ ｅ ｏｔ ｌ ｄｏｊｃ ｃａ ｇｄ ｔｅ ｓｈ ａ ｉ ｔ ｓ ｅ ｎ ｈ ｒ ｔ ｎ ｉ ｃ ｏｗ ｒ ｅ
由电液 比例 阀控 制其开 口的大小。 由此我们 可以知道 ，
通过控 制 电磁 阀的开度 ，我们就可 以控制蓄 能器 注入 压射室 的油量及 油压， 从而达 到控 制压射 比压 的 目的。
１ 自适应模 糊ＰＤ控制器的结构 Ｉ
压铸机实 时控制系统 中 自适应模糊．Ｉ ＰＤ控制器选
２１ ０ ２年 第 ２ 卷 第 ３期 １
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计 算 机 系 统 应 用
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
自适应模糊 ＰＤ控制在压射控制系统中的应用① Ｉ
宋 立业 ，彭继慎 ，程 英 ，李志福
’ （ 辽宁工程技术大学 电气 与控 制工程学院，葫芦 岛 １５ ０ ） ２ １５
ｓ ｌｔ ｎ ｒ ｓ ｌ ａ ｅ ａ ｅ ａ ａ ｔ ｅｆ ｚ ｙ Ｐ Ｄ ｏ ｔ ｌ ｔ ｏ ｅ ｓ ｌ ． ｉ ａ ｉ ｕ ｔ ｗｅｃ ｎ ｓ ｅｔ ｔ ｈ ｄ ｐ ｉ ｚ Ｉ ｃ ｎ ｏ ｈ ｄｉ ｆ ａ ｉ ｅ ｍｕ ｏ ｅ ｓ ｈ ｔ ｖ ｕ ｒ ｍｅ ｓ ｂ
一
个 电液 比例 阀的位移量与实 际的位移量 做比较得到
的误差信 号作为输入信号 。采取适 当的控 制策略输 出 ４２ ｍＡ 的标准 电流信号控制 电液 比例 阀的开度 ， －０ 使蓄
能器在压 铸过程 中保持恒定不变 的压 力值 ，也使得压
基于神经网络的自适应模糊控制技术研究
基于神经网络的自适应模糊控制技术研究随着信息技术的飞速发展，神经网络技术在控制领域中应用得越来越广泛。
其中，基于神经网络的自适应模糊控制技术，作为一个新兴的控制方法，具有很高的研究和应用价值。
一、自适应模糊控制技术的意义自适应模糊控制技术是一种新型的控制方法，它融合了模糊控制和神经网络控制的优点，通过自适应地调节控制器的参数来实现对被控对象的精确控制。
与传统控制方法相比，自适应模糊控制技术具有以下优点：1. 适应性强：自适应模糊控制技术可以通过学习和训练来对被控对象进行预测和控制，因此具有非常强的适应性。
2. 控制精度高：自适应模糊控制技术可以根据被控对象的实时状态进行自适应调节，从而实现更高的控制精度。
3. 可扩展性好：自适应模糊控制技术可以通过增加神经网络的层数和节点数来扩展其应用范围，因此在不同的应用场合中都可以发挥不同的作用。
二、自适应模糊控制技术的研究内容自适应模糊控制技术主要涉及以下内容：1. 模糊逻辑控制：模糊逻辑控制技术是自适应模糊控制的核心技术之一，它主要是利用模糊集合理论来描述系统输出与输入之间的关系，并利用模糊逻辑运算来实现对控制信号的生成。
2. 神经网络控制：神经网络控制主要是利用神经网络的学习和训练能力，来实现对系统状态和控制信号的预测和优化。
3. 自适应调节：自适应调节是指控制器可以根据系统实时状态的变化，自适应地调节参数和结构，从而实现更好的控制效果。
在研究自适应模糊控制技术时，需要对以上内容进行深入研究和分析，从而构建出高效可行的控制算法。
三、自适应模糊控制技术的应用自适应模糊控制技术具有很高的应用价值和广泛的应用场景。
主要包括以下几个方面：1. 工业控制：自适应模糊控制技术可以应用于工业领域中的各种控制系统，如机器人控制、加工机床控制、自动化生产线控制等。
在这些应用场合中，自适应模糊控制技术可以实现对生产过程的智能化、自动化控制，提高生产效率和产品质量。
2. 交通控制：自适应模糊控制技术可以应用于城市交通控制系统中，通过对车流量、红绿灯时序等多个因素进行综合分析和控制，实现城市交通的高效运转和拥堵缓解。
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基于DSP的神经自适应模糊控制器的应用
摘要模糊控制器应用在许多领域，但由于其控制参数的不稳定性，导致其控制效果达不到控制要求。
本文提出了一种将神经网络与模糊控制器相结合的方法，并应用于基于DSP的变频调速系统中。
对系统进行仿真实验后，从仿真结果可以得出：该系统具有较好的控制性能，且能达到较高的控制精度。
关键词DSP；神经自适应模糊控制；MATLAB仿真
中图分类号TM346 文献标识码 A 文章编号1673-9671-(2012)071-0190-01
模糊控制具有较强的不确定性知识表达能力，但其自学习能力比较困难；神经网络具有较强的自学习、自适应能力，但其对不确定知识的表达能力比较困难。
因此针对双方的特点相互借鉴和利用，形成的新的结构体系——模糊神经网络。
这种新技术充分利用神经网络的自学习、自适应能力，在线调整模糊规则，使模糊控制在保持其较强的知识表达能力的同时，并能提高其自适应能力。
1 神经自适应模糊控制器
神经自适应模糊控制器的结构如图1所示。
其中，nr为速度给定值，nf为速度反馈值，e为速度偏差，E为转速偏差，u为输出控制量，K1，K2分别是E和ΔE的量化因子，K3为u的比例因子。
对于模糊控制器来说，提高控制性能的关键是调整控制规则，可由u≈-（E+ΔE）/2来近似归纳其控制查询表。
本文在此基础上引入一个加权系数α，因此又可表示为u≈[αE+（1-α）ΔE]，通过调整α值，可以改变E、ΔE对u的加权程度，使控制规则的调整变得更为方便，从而提高控制性能。
2 控制系统的硬件设计
系统的硬件设计部分采用TMS320LF2407A来实现智能速度控制，系统由主电路、控制电路、驱动隔离电路和保护电路等组成。
主电路采用交—直—交的间接变频装置；逆变部分采用IPM功率模块来控制驱动电路；控制回路包括DSP、LED显示电路、键盘接口电路、电流检测电路、电压检测电路、电动机转速和位置检测电路等。
为了以防加电瞬间冲击，过流、过压等故障损坏整流模块和IPM 模块，系统在主电路设置了充、放电电阻和泄能回路。
3 控制系统的软件设计及仿真实验
系统程序包括主程序和两个中断服务子程序。
主程序主要负责DSP初始化、速度环运算及故障诊断工作；PWM中断程序主要负责AD转换、SPWM输出以及串行通信等；串行口中断服务程序负责电机参数的接收。
为了验证本设计的科学性和合理性，对整个变频调速控制系统进行仿真实验。
实验中采用型号为Y160M2-2的异步电动机，主要参数为：额定功率1.2 kw，额定转速1420 r/min，额定电流3.8 A，额定电压380 V。
本文同时给出了神经自适应模糊控制器和传统PID控制器的仿真响应曲线，以便于性能比较。
仿真结果如下图所示。
通过比较两者的响应曲线可以看出，神经自适应模糊控制速度调节器，在动态性能方面，其转速响应曲线更为平滑，超调量更小；稳态性能方面，其稳态误差明显小于传统PID控制，说明其稳态性能要优于传统PID控制。
4 结束语
本文基于模糊神经网络的控制方法，利用神经网络的自学习、自适应能力，
有效地解决了单纯模糊控制中控制规则太固定这一问题，控制精度得到有效的提高。
实验结果表明，基于模糊神经网络控制的变频调速系统有较好的动态性能和稳态性能，其转速响应曲线更为平滑，超调量更小。
图2 传统PID速度调节器转速响应曲线
图3 神经自适应模糊控制速度调节器转速响应曲线
参考文献
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