自适应调整增益的单片机数据采集系统

本文介绍一种智能型数据采集系统,此种采集系统适合应用在智能仪器或数据自动采集系统中。它利用单片机控制放大电路的增益,使放大电路具有从2~0—2^(15)16个可选增益值,单片机系统根据采集信号的大小,通过四次预测比较和瞬时增益调整,使每一个被采集的信号样值获得最佳的放大,使放大后的信号落入设定的窗口范围内进行A/D转换,这样可使采集系统的输入动态范围大大提高。采集系统还可以完成自动定标和自动零漂校正,消除放大电路增益变化和零漂对采集精度的影响。

增益自适应神经元控制及其在纸张定量控制中的应用

针对不确定时滞系统,提出了一种新的神经元控制方法。采用遗传算法对神经元增益在线自适应调整,而遗传算法使用了递增式算法,在每个时间间隔内都有一个稳定的增益值输出,并递增地向最优方向发展。克服了遗传算法收敛慢和每个采样周期输出的随机性。并对造纸过程中的纸张定量控制系统进行了仿真实验研究,仿真结果表明了该方法的有效性。

基于模糊增益调整的双关节机械手滑模轨迹跟踪控制

为了消除双关节机械手系统中存在的摩擦、外界扰动及负载变化等问题,得到高精度的快速位置跟踪轨迹,可采用保证系统稳定性的滑模控制来实现,但在控制过程中系统会存在抖动问题。为此,引入了自适应模糊系统,实现系统滑模控制中切换增益的自适应逼近,完成控制区间范围内的抑制抖动。仿真结果表明:该方法通过选取控制律和李雅普诺夫函数,证明了系统具有渐进稳定性;并且实现了系统位置及速度等参数的高精度轨迹跟踪控制,又很好抑制了滑模控制中存在的抖动问题,满足了系统高精度的轨迹跟踪控制。

运载火箭主动段自适应增广控制

针对运载火箭上升段在复杂飞行环境、大不确定性干扰和振动等因素的影响下,传统PID控制方法难以满足高品质控制需求的问题,进行了自适应增广控制(AAC)方法研究,以实现对运载火箭姿态的精确控制。在深入分析自适应增广控制系统整体构架的基础上,通过标称PID控制器设计与基于粒子群优化(PSO)的数字滤波器设计实现了刚体控制及对弹性振动的抑制;继而针对大范围干扰、不确定性和由于滤波器切换产生的弹性振动影响,设计了在线调整算法自适应调节PID控制增益,并对其工作机理与参数设计原则进行研究;然后设计干扰补偿回路和主动减载回路以减小内外扰动、弹性振动和风载荷影响;最后在弹性振动、风干扰和参数不确定性等因素同时作用的状态下进行仿真分析,验证了自适应增广控制系统能够有效应对运载火箭主动段复杂飞行环境的影响,大幅度提升综合控制性能,具有理论研究意义与工程应用价值。

一种基于实时遗传算法的神经元控制

遗传算法是一种并行、全局优化的有效方法。由于遗传算法的进化过程缓慢,通常使用于离线,很难用于在线的实时优化和控制。该文对遗传算法进行了改进,提出了一种实时遗传算法在线自适应调整神经元增益的控制方法,并对造纸过程的定量水分控制进行了仿真实验,结果表明了该方法的有效性。

一种火焰检测系统的信号处理方法

设计了一种用于热能设备的火焰检测系统处理信号的方法。系统以AVR单片机为核心芯片,信号放大处理电路采用多级放大器与多路ADC通道相结合,实现自适应增益调整,以提高输入动态范围。火焰信号强度用输入信号的统计平均值表示,火焰信号的频率用快速傅里叶变换(FFT)进行分析计算。在FFT运算中,利用定点运算和查表法简化计算过程,降低资源消耗,提高运算速度,在300 ms时间内完成了512个采样点的定点FFT运算,频率分辨率为1 Hz,保证火焰信号检测的实时性、精度和可靠性。