改进粒子群的模糊神经网络研究及其在电子负载中的应用

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进入21世纪以来,各种高精度的设备层出不穷以及对控制器件要求的提升,结果对电源的输出特性要求越来越高。但是现阶段对设备的检测大多还停留在传统负载,而传统的负载拥有其无法克服的缺点,那是由于传统负载有着固定的阻值或固定的负载特性,测试形式单一,并大多采用有级调节。而实际中对负载要求较高,比如要求负载是动态的,即负载要随时间或频率的变化而变化。因此,在电源检测的生产过程中为了提高生产效率,电子负载的引用就显的尤为重要了。电子负载就是用电子电路来模拟各种负载,它能够精确地检测出负载电压,精确调整负载电流,同时也可以模拟负载电路。电子负载由于其体积小、测试方便、效率好、自动化程度高,已在汽车电源、航天电源、蓄电池和通信方面得到了很好的应用,并且逐步的成为了电源检测方面的热点研究对象。本文是从电子负载的研究方向与发展趋势开始对负载开始介绍的,然后对直流电子负载可实现的功能进行了详细介绍,紧接着对电子负载软、硬件实现提出了实现方案,最终在电子负载中实现了软、硬件设计;硬件控制器方面采用美国的TMS320F2812处理器,基于DSP的直流电子负载,是在传统的电路的基础上以数字环节替代模拟环节,实现了实时和精确控制对象的目的;并依次设计了键盘电路模块、显示电路模块、电流和电压采集模块、通讯模块和电源模块;软件设计方面针对神经网络PID、模糊PID的鲁棒性与稳定性的不足,设计了改进粒子群优化模糊神经网络PID;最终利用CCSLink将CCS、MATLAB和DSP开发板联系起来,完成了整个实验工作。
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