开源信号机建设思路之相位板(5)

本文讨论了相位板在信号灯控制中的作用,提到使用可控硅或固态继电器实现低压控制高压,以及主控芯片STM32F407的应用。还提及了信创方案替换选项和未来浪涌保护改进计划。

        相位板主要的功能就是接收主控板的控制命令,实现信号灯的控制,控制电压220V,也就是低压控制高压。信号灯的一路控制包括红黄绿三根灯线的控制。如果按照4个信号灯来计算的话,就需要12根灯线来控制。目前市场上有研究电力载波通过2根220V的电源线来控制所有的信号灯,电力载波稳定性不如直接用电源线来控制信号灯,但是电力载波节省了施工中的电线长度,相位板图如下:

        相位板低压控制高压采用可控硅的实现方式,也可以采用固态继电器实现低压控制高压,主控芯片采用STM32F407芯片。如果信创的话可以换成先楫、沁恒或GD32芯片。相位板没有做浪涌和雷击的电路设计,后续会完善增加。

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神经网络与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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