10、MFD设备驱动开发与时钟框架解析

MFD设备驱动开发与时钟框架解析

1. MFD设备与设备树绑定

在开发MFD(Multi-Function Device)设备驱动时,将其与设备树集成是十分必要的,这样能更灵活地描述MFD设备。设备树是声明设备的合适场所,对于MFD设备及其子设备,应将子设备节点声明在其父节点之下,这是因为子设备是MFD设备的一部分,且子设备使用的资源有时是父设备资源的一部分。

在每个子设备节点中, compatible 属性需要满足一定条件:要么与子设备的 cell.of_compatible 字段以及子设备的 platform_driver.of_match_table 数组中的 .compatible 字符串条目之一匹配;要么与子设备的 cell.name 字段和子设备的 platform_driver.name 字段匹配。

以下是一个设备树示例:

&i2c3 {
    pinctrl-names = " default";
    pinctrl-0 = <&pinctrl_i2c3>;
    clock-frequency = <400000>;
    status = " okay";
    pmic0: da9062@58 {
        compatible = " dlg,da9062";
        reg = <0x58>;
        pinctrl-names = " default";
 
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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