《数字控制器的原理》课件.ppt

数字控制器的原理

课程大纲

数字控制器的原理

介绍数字控制器的基本概念、结构、工作原理和应用。

控制算法设计

重点讲解PID、模糊控制、神经网络和自适应控制等常用算法。

控制系统设计实例

通过实际应用案例，演示数字控制器在工业自动化、机器人等领域的应用。

数字控制器概述

数字控制器是一种以数字逻辑电路为基础，并使用数字信号处理技术来实现控制功能的设备。它广泛应用于工业自动化、机器人控制、航空航天等领域。数字控制器以其高精度、高可靠性、易于编程等优点，逐渐取代了传统的模拟控制器。

数字控制器的结构

数字控制器通常由以下几个主要部分组成：

计数单元

状态判断单元

指令译码单元

程序控制单元

输入/输出接口

数据存储单元

计数单元

计数功能

负责计数器值的累加或减法运算。

计数器类型

包括二进制计数器、十进制计数器等。

计数控制

可以通过控制信号来启动、停止或复位计数器。

状态判断单元

1

状态检测

根据当前指令和状态寄存器的值判断当前控制状态。

2

条件判断

根据状态标志位、数据比较结果等进行条件判断，决定下一步操作。

3

状态转换

根据判断结果，更新状态寄存器，控制后续指令的执行。

指令译码单元

功能

将指令代码转换为控制信号，指示各个部件执行相应的操作。

结构

通常由译码器、逻辑电路和寄存器组成。

程序控制单元

指令控制

读取并解释指令，决定下一步操作

时序控制

协调各个单元的运行顺序，确保指令执行的同步性

数据流控制

管理数据在各单元之间的流动，保证数据传输的正确性

输入/输出接口

1

数据输入

接收外部传感器或其他设备的信号，将模拟信号转换为数字信号。

2

数据输出

控制执行机构或显示设备，将数字信号转换为模拟信号或其他形式的输出。

3

通信接口

与其他系统或设备进行数据交换，例如串行通信、并行通信等。

数据存储单元

寄存器

快速存储单元，用于存放当前操作的数据和指令。

内存

主存储器，存放程序和数据，容量较大，速度较快。

外存

辅助存储器，用于长期保存数据，容量最大，速度最慢。

数字控制器的工作原理

1

输入信号

接收来自传感器或其他设备的信号

2

控制算法

根据输入信号和预设的控制目标进行计算

3

输出信号

生成控制指令，驱动执行机构

程序流程图

程序流程图是描述程序执行步骤的图形化表示，它使用标准符号来表示不同的操作和控制流程，例如开始/结束、输入/输出、处理、判断等。

通过程序流程图，我们可以清晰地理解程序的逻辑结构，便于分析程序的正确性，以及进行修改和维护。

指令集结构

指令格式

定义指令的组成部分，如操作码、地址码等。

指令类型

包括数据传送、算术运算、逻辑运算、控制转移等。

寻址方式

决定指令如何获取操作数和结果的存储地址。

指令执行过程

1

取指

从存储器中取出指令

2

译码

将指令转换为机器码

3

执行

执行指令操作

4

写回

将结果写入存储器

数据传输方式

同步传输

同步传输采用时钟信号同步发送和接收数据。它提供更高的数据传输速率，但需要精确的时钟同步。

异步传输

异步传输无需时钟信号同步，数据以独立的方式传输。它更灵活，但传输速率相对较低。

中断处理机制

中断信号

外部设备或内部事件触发中断信号。

中断处理程序

CPU暂停当前执行的程序，跳转到中断处理程序。

中断向量表

存储中断处理程序的地址，根据中断类型找到对应程序。

定时器功能

时间管理

定时器可以精确地控制事件的发生时间，实现特定功能的定时执行。

周期性任务

定时器可以用于执行周期性任务，例如数据采集、系统监控等。

延时控制

定时器可以实现延时控制，例如在特定时间后启动某个功能。

模/数转换器

模拟信号的数字化

模/数转换器（ADC）将连续的模拟信号转换为离散的数字信号。

采样和量化

ADC通过采样模拟信号并将其量化成数字值来完成转换过程。

精度和分辨率

ADC的精度和分辨率决定了转换结果的准确性和细节程度。

数/模转换器

功能

将数字信号转换为模拟信号。

应用

广泛应用于各种控制系统，包括电机控制、温度控制、声音合成等。

控制算法设计

算法选择

根据控制对象的特性和控制目标选择合适的算法

参数整定

通过仿真或实验方法对算法参数进行调整

性能评估

评估控制算法的性能指标，例如精度、稳定性等

PID控制算法

1

比例控制

根据偏差大小，直接改变控制量。

2

积分控制

累积偏差，消除静差，但可能导致超调。

3

微分控制

预测偏差变化趋势，提高响应速度，但可能导致振荡。

模糊控制算法

模糊化

将精确的输入量转化为模糊语言变量，例如“低”、“中等”或“高”。

模糊推理

根据模糊规则对模糊语言变量进行推理，得出模糊控制决策。

反模糊化

将模糊控制决策转化为精确的控制输出量。

神经网络控制算法

自学习能力

神经网络可以根据实际运行数据进行自动学习和调整，适