51 单片机 增量式 PID控制 算法 51 单片机 增量式 PID控制 算法

S型算法中可以自行设定启动频率、加速时间、最高速度、加加速频率等相关参数，其中也包含梯形算法。在S型算法中使用了一种比DMA传输效率还要高的方式，大大提高了CPU的效率，另外本算法中可以实时获取电机已经运行步数，解决了普通DMA传输在外部产生中断时无法获得已输出PWM波形个数的问题。 S曲线支持非对称加减速，也就是说加速阶段速度和减速阶段可以不同，这就满足了工程应用中需要电机在停止时要有更低速度，以减少停止过冲震动的需求

本程序给出了迭代学习控制的仿真程序，对迭代学习的初学提供一个很好的仿真例子，其他迭代学习的仿真均可以此来拓展

2017全国电赛B题 滚球控制系统 板球控制系统的PD型模糊控制算法研究

可以根据这个程序学习backstepping的基本算法，新手可以从这些基本的程序入手，充分的学习运用此算法。

关于直流无刷电机控制的。DSP2812控制硬件及软件设计。

小车巡线控制算法 PV=ReadMotorSpeed() Error=SP-PV CV=Error*Kprop Setpwm(cv) Goto loop

用MATLAB编写的离散模糊控制程序，结合本程序，我相信能能更快更好的理解模糊控制算法。算法在MATLAB Version: 7.14.0.739 (R2012a)运行无误。 function [FCU_T1,FCU_T2,FCU_T3,FCU_T4]=fuzzy_table(Me,Mec,Mu,UC) % Me 隶属度表1 % Mec 隶属度表2 % Mu 隶属度表3 % UC 模糊规则 % FCU_T1 重心加权法，输出精确值 % FCU_T2 重心加权法，输出离散值 % FCU_T3 重心加权法（对隶属度平方），输出离散值 % FCU_T4 最大隶属度法 function [R,n,nE,nEC,nU,nfe,nfec,nfu]=fuzzy_relation(Me,Mec,Mu,UC) % Me 隶属度表1 % Mec 隶属度表2 % Mu 隶属度表3 % UC 模糊规则 % R 表示全体规则构成的模糊关系 % n=nfe×nfec % nE 模糊变量E的语言值个数 % nEC 表示模糊变量EC的语言值个数 % nU 表示模糊变量U的语言值个数 % nfe 表示E的等级量个数,示例1中其论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6} % nfec 表示EC的等级量个数,示例1中其论域为{-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6} % nfu 表示U的等级量个数,示例1中其论域为{-7 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 7} % Me 表示E的隶属度表 % Mec 表示EC的隶属度表 % Mu表示U的隶属度表 % UC表示规则表 。。。

C实现模糊控制算法，一个模糊控制系统的创建，先要模糊化，再进行模糊推理。

SVPWM是近年发展的一种比较新颖的控制方法，是由三相功率逆变器的六个功率开关元件组成的特定开关模式产生的脉宽调制波，能够使输出电流波形尽可能接近于理想的正弦波形。空间电压矢量PWM与传统的正弦PWM不同，它是从三相输出电压的整体效果出发，着眼于如何使电机获得理想圆形磁链轨迹。SVPWM技术与SPWM相比较，绕组电流波形的谐波成分小，使得电机转矩脉动降低，旋转磁场更逼近圆形，而且使直流母线电压的利用率有了很大提高，且更易于实现数字化。