11、电子电路设计与印刷电路板布局规划

电子电路设计与印刷电路板布局规划

在电子电路设计和印刷电路板(PCB)布局规划中,准确读取图纸和图表是基础,而合理的设计考量则是确保电路板性能和可靠性的关键。下面将详细介绍相关知识。

1. 读取图纸和图表

在电子电路设计中,准确读取图纸和图表是基础。常见的图纸类型包括方框图和原理图。

1.1 方框图

所有电子设备都可视为由一组相互作用的元素组成的系统,这些元素响应输入以产生输出。当系统过于复杂难以详细分析时,可将其划分为子系统,每个子系统代表一个功能块,所有功能块的组合构成设备的功能“方框图”。方框图中的每个块是一个“黑匣子”,有特定的输入和输出,并执行明确的功能。连接这些块的线表示信号从一个块到另一个块或从一个电路到另一个电路的流动。理解电路功能通过方框图会变得容易。例如,图 1 展示了一个简单记录器的典型方框图表示。

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(输入级放大器):::process --> B(信号调节器):::process
    B --> C(记录部分):::process
    D(电信号):::process --> A

图 1:方框图概念,展示设备中的各个子系统

集成电路如微处理器、计数器等也可表示为单独的块,并标有引脚编号、信号和相关的互连导线。

1.2 原理图

原理图是设备中各种电子、电气和机电组件互

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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