基于FPGA的模糊PID控制算法的研究及实现_中华文本库
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硕士学位论文
论文题目：基王Ｅ￡鱼叁的摸糊￡！Ｑ控制篡洼的硒宝壁塞理
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浙江工业大学硕士学位论文
基于ＦＰＧＡ的模糊Ｐ Ｉ Ｄ控制算法的研究及实现
ＰＩＤ算法自从问世以来，一直受到广泛的关注。随着现代控制理论及智能控制技术的 发展，ＰＩＤ算法也得到了长足的发展。结合传统的ＰＩＤ控制算法，针对特定的控制领域， 出现了一些新的控制算法，模糊ＰＩＤ控制算法就是在此基础上渐渐形成并凸显其控制特色。 同时随着微电子技术的发展，现场可编程逻辑器件ＦＰＧＡ的发展及其ＥＤＡ技术的日 渐成熟，为集成控制芯片开拓了广阔的发展空间。ＦＰＧＡ的发展为基于硬件的算法模块的 实现提供了可能性，同时节省了外围的电路，使算法模块的集成度大大提高。
本文针对当前国内外在算法研究方面的热点问题，对模糊ＰＩＤ算法进行了深入的分析 和研究。通过对汽轮机调节系统的结构分析，对其进行了数学建模。采用某汽轮机的实际
设计运行参数，利用Ｍａｔｌａｂ仿真软件，对该汽轮机的数学模型进行了甩负荷动态特性仿真。
仿真结果表明，模糊ＰＩＤ可以更好地解决汽轮发电机组在甩负荷过程中由于机组转子飞升
量太大而导致危急保安装置动作，使得汽轮发电机组意外停机的问题，能够保证汽轮发电 机组在意外甩负荷时机组正常的机械运转。根据模糊控制理论的特点及ＥＤＡ技术和ＦＰＧＡ
可编程逻辑器件的发展现状，提出了在ＦＰＧＡ上实现模糊ＰＩＤ算法的具体实现方案。在综
合分析算法特性的基础上，选择Ａｌｔｅｒａ公司生产的Ｃｙｃｌｏｎｅ ＩＩ系列中的ＥＰ２Ｃ３５Ｆ６７２Ｃ６作 为目标芯片，利用分层模块化设计思想，在Ａｌｔｅｒａ公司提供的Ｑｕａｒｔｕｓ ＩＩ开发环境中，利
用原理图设计输入和ＶＨＤＬ设计输入相结合的方式实现了模糊ＰＩＤ控制算法，同时分别对 实现的各个功能模块和整个算法模块进行了功能时序仿真。根据仿真结果分析，该设计实
现了的模糊ＰＩＤ控制功能。 该控制算法模块的ＦＰＧＡ实现很好的避免了因ＣＰＵ或者其它问题导致算法程序跑飞、 程序死循环、复位不可靠等问题，提高了控制的可靠性。同时加强了模块的通用性，减少 了系统硬件开发周期，节省了外围设备的电路，降低了设计开发成本。
关键词：模糊理论，ＦＰＧＡ，ＥＤＡ技术，模糊ＰＩＤ
浙江工业大学硕士学位论文
ＰＧＡ．ＢＡＳＥＤ ＦＵＺＺＹ ＰＩＤ Ｃ ｏＮＴＲＯＬ ＡＬ
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图像缩放算法研究及其FPGA实现
图像缩放在图像处理领域中，发挥着重要作用。图像的分辨率调整和格式变换，都需要用到图像缩放技术。随着多媒体技术和大规模集成电路的发展，利用硬件实现视频图像无级缩放已成为图像处理研究的一个重要课题。&&&&图像缩放通常由插值算法实现。传统的插值算法由于实现原理的局限性，在缩放时容易引起边缘锯齿或细节模糊现象。针对传统插值算法的这个不足，出现了许多基于边缘改进的算法。但这些算法一般只能完成 倍数插值，无法真正做到基于边缘的无级缩放。&&&&为了实现基于边缘改进的无级缩放，本文做了如下五个方面的研究工作：&&&&1.&&&&& 系统回顾了图像缩放技术，包括传统图像缩放技术和多边缘检测插值，分析了这些图像缩放技术的优缺点。&&&&2.&&&&& 重点研究了新兴的方向多项式插值算法，该算法能够真正完成基于边缘改进的无级缩放。&&&&3.&&&&& 提出改进的方向多项式插值算法（IOPI算法），该算法针对硬件实现，做了两个方面改进：提出EDV算法，简化边缘方向的确定；提出Cubic6逼近插值算法（A-Cubic6算法），改善平坦区域缩放效果。其中的EDV算法通过加减、比较模块，完成边缘方向的确定。相比原算法中的乘除法、直方图计算，大大简化了硬件实现，降低了硬件实现成本。A-Cubic6算法利用查找表简化了Cubic6点插值算法的实现，而且明显改善了非边缘区域的缩放效果。&&&&4.&&&&& 研究缩放算法与图像质量的评价方法。比较、分析各算法的软件仿真结果，得出结论：本文提出的IOPI算法在平坦区域和边缘区域都具有比其它算法更突出的效果。&&&&5.&&&&& 结合实时视频处理要求，研究了IOPI算法的FPGA实现。已完成最近邻域插值和A-Cubic6算法的FPGA实现，可以在硬件平台上稳定工作。&&&&
计算机与信息工程学院电子工程系
urn:CALIS:235010-ETD/O14988.T.pdfPID算法的FPGA实现--《电子世界》2014年09期
PID算法的FPGA实现
【摘要】：PID控制器作为一种传统的控制方法在现代工业现场应用仍然非常广泛,实际工程中使用的PID控制系统多为基于单片机技术的软件实现,其实时性与抗干扰性能并不理想。本文采用现场可编程逻辑门阵列(FPGA)来设计一款硬件PID控制器,很好地克服了软件实现方案的上述缺点。实际运行结果表明,采用该方法可明显改善效果,在简化设计的同时可以提高系统的实时性和抗干扰性。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TM571【正文快照】：
1.引言在许多现代化的工业生产如冶金、电力等,实现对温度的精度控制至关重要的,不仅直接影响着产品的质量,而且还关系到生产安全、能源节约等一系列重大经济指标。PID控制由于其鲁棒性好,可靠性高,在常规的温度控制中应用非常广泛。目前工程的实际应用中,大多数模糊PID控制
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京公网安备74号您现在的位置：模糊小波神经网络盲均衡理论、算法与实现
模糊小波神经网络盲均衡理论、算法与实现
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作　者： 著
ISBN：6出版时间：页数：356
包装：精装开本：16开字数：
《模糊小波神经网络盲均衡理论、算法与实现》简介：　　郭业才编写的《模糊小波神经网络盲均衡理论算法与实现》以水声信号发送、传输、接收为主线，以模糊数学、神经网络、高等数理统计及信息熵等理论为工具，以多技术融合为主要特征，系统论述了基于模糊小波神经网络的水声信道盲均衡理论、算法、仿真与实验研究。主要内容：（1）在高斯噪声环境下，基于单小波变换与多小波变换的盲均衡理论与算法、基于不同误差准则的小波盲均衡理论与算法、基于信息熵的小波盲均衡理论与算法、基于小波神经网络、模糊神经网络、模糊小波神经网的盲均衡理论与算法，以及适用于高阶QAM信号的多模盲均衡算法研究；（2）在Alpha分布噪声环境下，基于分数低阶统计量的小波常模与多模盲均衡理论与算法；（3）部分盲均衡算法的DSP实现及水池实验验证研究。全书叙述深入、层层递进、环环紧扣、内容丰富，具有新颖性、系统性、相对独立性的特点，总结了作者在水声信道盲均衡技术领域内取得的最新科研成果，集理论、算法、仿真、实验于一体。《模糊小波神经网络盲均衡理论算法与实现》可作为信息与通信、水声工程、自动控制等专业研究生的教材或主要参考书，也可供科研人员阅读。
暂缺《模糊小波神经网络盲均衡理论、算法与实现》作者简介
《模糊小波神经网络盲均衡理论、算法与实现》目录：第1章
1.1 研究背景与意义
1.2 水声通信
1.3 水声信道均衡的必要性及均衡算法性能评价
1.4 无线电通信盲均衡技术的研究状况
1.5 水声信道均衡技术的研究现状
1.6 本书研究的问题与内容安排第2章
基于正交小波变换的自适应均衡算法
2.1 正交小波变换理论
2.2 基于正交小波变换的自适应均衡理论第3章
基于正交小波变换的盲均衡算法
3.1 基于正交小波变换的常模盲均衡算法
3.2 基于正交小波变换的动量常模盲均衡算法
3.3 基于正交小波变换的超指数迭代常模盲均衡算法
3.4 基于正交小波变换的变步长常模盲均衡算法
3.5 基于正交小波变换的判决多模盲均衡算法
3.6 基于正交小波变换的正交多模盲均衡算法
3.7 基于小波变换的加权正交多模盲均衡算法第4章
基于正交小波变换的分数间隔盲均衡算法
4.1 分数间隔常模盲均衡算法
4.2 基于正交小波变换的分数间隔常模盲均衡算法
4.3 基于正交小波变换的分数间隔正交多模盲均衡算法
4.4 基于正交小波变换的分数间隔联合盲均衡算法第5章
基于正交小波包变换的盲均衡算法
5.1 正交小波包变换基本理论
5.2 基于正交小波包变换的常模盲均衡算法
5.3 基于正交小波包变换的超指数迭代盲均衡算法
5.4 基于正交小波包变换的判决反馈动量常模盲均衡算法
5.5 基于正交小波包变换的硬切换判决多模盲均衡算法第6章
基于平衡正交多小波变换的盲均衡算法
6.1 多小波理论
6.2 基于平衡正交多小波变换的常模盲均衡算法
6.3 基于平衡正交多小波变换的硬切换判决多模盲均衡算法
6.4 基于不同位置的正交多小波变换判决反馈常模盲均衡算法第7章
基于多种误差准则的正交小波盲均衡算法
7.1 基于奇对称误差函数的正交小波盲均衡算法
7.2 基于双误差函数的正交小波盲均衡算法
7.3 基于坐标变换误差函数的盲均衡算法
7.4 基于坐标变换误差函数的正交小波盲均衡算法
7.5 基于坐标变换的平衡正交多小波盲均衡算法
7.6 基于双曲正切误差函数的正交小波变换盲均衡算法第8章
基于分集技术的正交小波盲均衡算法
8.1 分集技术概述
8.2 空间分集正交小波盲均衡算法
8.3 基于时间分集的正交小波变换软切换判决多模盲均衡算法
8.4 频率分集正交小波自优化盲均衡算法
8.5 联合合并的时空分集正交小波频域盲均衡算法第9章
基于低阶统计量的正交小波盲均衡算法
9.1 α稳定分布与分数低阶统计量
9.2 基于分数低阶统计量的常模盲均衡算法
9.3 基于分数低阶统计量的正交小波盲均衡算法
9.4 基于分数低阶统计量的小波加权正交多模盲均衡算法第10章
基于信息熵的正交小波盲均衡算法
10.1 信息熵及其估计
10.2 基于信息熵的均衡器权向量迭代公式
10.3 基于Renyi熵的正交小波盲均衡算法
10.4 基于高斯窗广义Shannon熵的小波正交多模盲均衡算法
10.5 基于二次逆方函数Tsallis熵的级联正交多模盲均衡算法第11章
基于小波神经网络的盲均衡算法
11.1 神经网络与小波神经网络模型
11.2 基于前馈神经网络盲均衡的改进算法
11.3 基于小波神经网络的常模盲均衡算法
11.4 小波嵌入神经网络的常模盲均衡算法第12章
基于模糊神经网络的盲均衡算法
12.1 模糊神经网络基础
12.2 基于径向基函数模糊神经网络的常模盲均衡算法
12.3 基于信号变换的RBF模糊神经网络常模盲均衡算法第13章
模糊小波神经网络盲均衡算法
13.1 模糊规则与模糊神经网络控制器
13.2 多小波模糊神经网络盲均衡算法
13.3 基于模糊神经网络控制的混合小波神经网络盲均衡算法
13.4 模糊神经网络控制的动态小渡神经网络反馈盲均衡算法
13.5 动态递归模糊小波神经网络盲均衡算法第14章
盲均衡算法的DSP实现
14.1 DSP概述
14.2 MQAM调制解调及其DSP实现
14.3 盲均衡算法DSP实现的一般流程
14.4 盲均衡算法DSP实现实例第15章
盲均衡算法性能水池实验研究
15.1 实验装置与布局
15.2 水池信道特性
15.3 部分盲均衡算法性能验证参考文献
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