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(多图) 基于ARM+FPGA的真空冻干控制系统设计

电子技术 郑州轻工业学院 陈晓雷 谢文?? 2009年10月28日 ?? 收藏0

  以真空度控制为例来验证控制模型的精确程度。令x1~x7为输入真空度的模糊子集,x8~x14为输入真空度变化的模糊子集,y1~y8为输出空置量的模糊子集,从表1可以看出,共有16条控制规则。例如,当真空度为"合适",变化率为"零"时,抽空时间应该为"短",这个样本可以表示为:

公式

真空度的模糊控制规则表

  其中,x中的各元素为对应的隶属函数,及模糊自己的赋值。同理可得其他15个样本,并将它们依次送入神经网络训练,当训练结束后,神经网络已经记忆了模糊控制规则,使用时具有联想记忆功能。如图表2所示,为每一个输入参量的模糊量。

输入参量的模糊量

  根据模糊规则,可得到神经网络的训练样本,本次训练假设目标误差为0.001,训练步数为1000次,仿真结果如图5所示,可以看出,在训练到202次后目标误差达到要求。

仿真结果

  3 总结

  本系统采用了ARM与FPGA的双核处理器,与现在常用的PLC控制相比,大幅提高了系统功能及运算速度,采用FPGA的可重构计算技术,可实现动态系统的更新与升级,及远程系统的更新与维护。


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ARM? FPGA? 真空冻干? DCS?

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