基于ATmega16的智能直流調(diào)速系統(tǒng)

本文建立電機(jī)轉(zhuǎn)速、電流雙閉環(huán)控制模型，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法，提出了以ATmega16單片機(jī)為控制核心的直流調(diào)速系統(tǒng)，給出該系統(tǒng)的硬件與軟件的實(shí)現(xiàn)方案。對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行的仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文提出的控制方法的正確性和有效性。
關(guān)鍵詞：ATmega16；直流調(diào)速系統(tǒng)；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
直流電機(jī)具有良好的起動(dòng)、制動(dòng)和調(diào)速性能，因此使得直流電動(dòng)機(jī)調(diào)速系統(tǒng)(簡稱直流調(diào)速系統(tǒng))在高性能電力拖動(dòng)系統(tǒng)中得到廣泛的應(yīng)用?？茖W(xué)技術(shù)的快速發(fā)展和巨大進(jìn)步給系統(tǒng)和控制科學(xué)提出了更高的要求，傳統(tǒng)的反饋控制、近代控制理論和大系統(tǒng)理論的設(shè)計(jì)與分析都是建立在精確系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)之上，而實(shí)際系統(tǒng)由于存在非線性、不確定性、時(shí)變性和不完全性等因素，一般無法獲得精確的系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型；再者為了提高系統(tǒng)的控制性能，使得整個(gè)控制系統(tǒng)變得較為復(fù)雜，降低了系統(tǒng)的可靠性。本文提出一種基于ATmega16 單片機(jī)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fuzzy Neural Networks，簡稱FNN）控制系統(tǒng)，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PID 模擬控制，既簡化了硬件電路，又提高了系統(tǒng)的整體控制性能。