1、树莓派入门指南

树莓派入门指南

1. 自动化与树莓派概述

自动化已经融入了我们生活的方方面面,从日常佩戴的眼镜到工厂里的大型机械设备。据调查显示,到2027年,全球自动化市场规模预计将达到约84.2亿美元。当前正朝着工业4.0迈进,这意味着工厂将变得更加智能化,所有机器都能借助物联网(IoT)和万物互联(IoE)基础设施交换实时数据进行通信。

在市场上,有许多微控制器、模块和传感器可用于实现设备的智能化。其中,树莓派是一款深受爱好者喜爱的计算机,它功能强大、价格低廉且体积小巧。这个手掌大小的电路板几乎可以完成各种任务,本质上它就是一台通用的小型计算机。

2. 树莓派简介

树莓派是一款价格实惠但性能强大的信用卡大小的计算机,运行Linux系统。其Linux内核针对ARM处理器进行了优化,以驱动树莓派。在众多Linux发行版中,树莓派操作系统(Raspberry Pi OS)是首选,它在树莓派上运行非常流畅。

树莓派的一大实用特性是其通用输入/输出接口(GPIOs),这些接口以引脚头的形式提供,可用于连接不同的传感器和执行器。此外,它还配备了以太网端口和一些USB端口,可用于连接鼠标、键盘、加密狗等设备。

树莓派有多种版本,这些版本在功能、内存大小、处理器架构和尺寸等方面存在差异。在撰写本文时,最新版本是树莓派4 Model B,它配备了高达8GB的内存,是目前该系列设备中内存最大的版本。

3. 树莓派内部组件

树莓派电路板内部集成了许多组件,了解其主要部件非常重要。以最新的树莓派4 Model为例,它运行基于ARM架构的博通处理器系统级芯片(SoC),并配备了片上GPU。CPU速度范围从70

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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