文档介绍：The Standardization Office was revised on the afternoon of December 13, 2020
电机自调整PID调速
神经元自整调速电机
接单片机输入PWM脉冲控制H桥三极管的导通截止，PWM脉冲由单片机对应端口输出，其中有一个端口输出PWM脉冲来控制电机的转动方向。此外光耦隔离电路还能对外界干扰脉冲起到很好的屏蔽作用，输入端与输出端也完全实现了电气隔离，抗干扰能力强。
图2-2 功率放大驱动电路
信号采集及处理单元
本设计中采用对射式光电传感器测量电机转速。当不透光的物体挡住发射与接收之间的间隙时，开关管关断，反之打开。可以制作一个遮光叶片如图2-3(b)所示，安装在电机转轴上，当叶片转动时，光电开关产生脉冲信号。当叶片数较多时，旋转一周可以获得多个脉冲信号。 假设系统采用10个叶片，在一秒钟的内产生了100脉冲，则电机的转速就为10r/s。
(a) 电路图 (b) 转盘
图2-3 电路图及转盘
转速测量原理
本设计采用频率测量法。其测量原理为：在固定的测量时间内，计取转速传感器发生的脉冲个数（即频率），从而算出实际转速。设固定的测量时间T（min），计数器计取的脉冲个数m1，假定脉冲发生器每转输出p个脉冲，对应被测转速为n（r/min），就可算出实际转速值n=60m1/pT。
监测装置安装
此检测装置按照发动机上传感器的实际安装位置进行安装。如图2-4所示，将信号盘固定在电动机转轴上，光电转速传感器正对着信号盘。测量头由光电转速传感器组成，而且测量头两端的距离与信号盘的距离相等。测量用器件封装后，固定装在贴近信号盘的位置，当信号盘转动时，光电元件即可输出正负交替的周期性脉冲信号。信号盘旋转一周产生的脉冲数，等于其上的齿数。因此，脉冲信号的频率大小就反映了信号盘转速的高低。该装置的优点是输出信号的幅值与转速无关，而且可测转速范围大，一般为1r/s～104 r/s以上，精确度高。
2-4 转速监测装置
信号处理电路
被测物理量经过传感器变换后，变为电阻、电流、电压、电感等某种电参数的变化值。为了进行信号的分析、处理、显示和记录，须对信号作放大、运算、分析等处理，这就引入了中间变化电路。根据系统需要设计了如图2-5所示的中间变换电路。其中，R1、R4 起限流作用，R2 起分流作用，R3 为输出电阻。当转盘上的梯形孔旋转至与光电开关的透光位置重合时，输出低电平；当通光孔被遮住时，输出高电平。传感器输出脉冲如图2-6所示。
图2-5 电机速度采集方案
图2-6 传感器输出脉冲波形
硬件电路的总体框架及仿真
3、软件设计(单神经元自正定PID调速)
神经元原理介绍
基于模型的控制系统设计方法存在着局限性。它过分依赖于受控对象精确的数学模型，如果受控对象的精确数学模型不易得到时，传统控制器设计就变得很困难。因此，近年来学者们一直在探索可以不依赖于对象精确数学模型的控制器设计方法，智能控制理论的研究便是这方面的尝试，控制实践表明非模型控制可以有效提高控制系统的适应性和鲁棒性。人工神经网络的出现和发展促进了非模型控制的发展。 在神经元非模型控制方面，浙大王宁教授提出了一种面向控制的神经元模型及联想式学习策略，如下所示。自适应神经元的输出可表示为：
式中，K>0 为元的比例系数，xi(t)（i = 1, 2, …, n）为元的输入：ωi（t）是相应于 xi(t)的权系数，由某种学习策略决定。一般认为神经元通过修改其自身的突触权值进行自组织。根据 D. O. Hebb 提出的著名假设，可以得到以下的学习规则：
式中，d>0为学习速率，pi（t）为学习策略。
图3-1
为保证递进式学习的收敛性，进行规范化后的控制学习算法为：
其中，K，d为待定参数。神经元的输入状态为wi（t）(i=1,2,3…,n).当n=3时候
控制过程的讨论
基于上面的神经元理论，下面设计基本的神经元PID调整流程图。
图3-2 神经元PID调整流程图
经过设计，通过神经元算法对KP，KI，KD三个参数进行自整定，从而达到一个相对对KP值得最优秀值。
对结合到PID代码的参数讨论
Ck(k+1)= Ck(k)+kp*(e[0]-e[1])+ki*e[