重复控制器dsp代码实现

时间: 2023-09-27 12:02:14 浏览: 95
重复控制器是一种经典的控制策略,用于解决系统中存在的周期性扰动或周期性参考信号的跟踪问题。重复控制器可以通过对系统进行周期性的观测和补偿来消除这些周期性扰动。 实现重复控制器的DSP代码需要以下几个步骤: 1. 确定系统的数学模型:首先需要根据系统的动力学方程和特性,建立系统的数学模型。这个模型可以是连续时间域的,也可以是离散时间域的。 2. 设计控制器:根据系统模型,设计重复控制器的结构和参数。重复控制器的结构通常由两个部分组成:一个是周期性观测器,用于估计系统的周期性扰动或参考信号;另一个是周期性补偿器,用于产生修正信号来补偿这些扰动。 3. 实现重复控制器的算法:根据设计的控制器结构和参数,将其转化为DSP代码。这包括对观测信号进行采样和处理、计算补偿信号等操作。 4. 在系统中应用重复控制器:将实现好的重复控制器代码嵌入到系统的主控制器中或者作为一个独立的辅助控制器来使用。通过与其他控制器进行协同工作,实现对周期性扰动或参考信号的跟踪和抑制。 5. 调试和优化:通过实际的实验和调试,对重复控制器进行验证和调整,确保其在实际系统中的性能和稳定性。 总之,重复控制器的DSP代码实现需要根据系统的数学模型和设计的控制器结构进行编写,以实现对系统中周期性扰动或参考信号的跟踪和补偿。在具体应用中,还需要根据系统的特点进行相应的调试和优化。
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DSP28335三角波代码

以下是一个简单的DSP28335三角波生成代码,使用PWM模块和定时器模块: ```c #include "DSP2833x_Device.h" #define PWM_PERIOD 1500 // PWM周期 #define PWM_DUTY_CYCLE 750 // PWM占空比,即50%的占空比 Uint16 pwm_count = 0; // PWM计数器 void main(void) { InitSysCtrl(); // 初始化系统时钟 EALLOW; SysCtrlRegs.PCLKCR0.bit.TBCLKSYNC = 0; // 关闭定时器时钟同步 EDIS; InitPieCtrl(); // 初始化PIE中断控制器 IER = 0x0000; // 禁用所有中断 IFR = 0x0000; // 清除所有中断标志 InitPieVectTable(); // 初始化PIE中断向量表 EALLOW; PieVectTable.TIMER0_INT = &timer0_isr; // 定时器0中断服务程序 EDIS; InitCpuTimers(); // 初始化CPU定时器模块 ConfigCpuTimer(&CpuTimer0, 150, 1000000); // 配置定时器0为1ms EALLOW; SysCtrlRegs.PCLKCR0.bit.TBCLKSYNC = 1; // 启动定时器时钟同步 EDIS; EALLOW; GpioCtrlRegs.GPAMUX1.bit.GPIO0 = 1; // 配置GPIO0为PWM输出 GpioCtrlRegs.GPADIR.bit.GPIO0 = 1; // 配置GPIO0为输出 EDIS; CpuTimer0Regs.TCR.bit.TSS = 0; // 启动定时器0 CpuTimer0Regs.TCR.bit.TRB = 1; // 重置定时器0计数器 EALLOW; PieCtrlRegs.PIEIER1.bit.INTx7 = 1; // 开启定时器0中断 EDIS; EINT; // 全局中断使能 while(1) { // 等待中断 } } interrupt void timer0_isr(void) { pwm_count++; // PWM计数器自增 if(pwm_count >= PWM_PERIOD) { pwm_count = 0; // 重置PWM计数器 } if(pwm_count < PWM_DUTY_CYCLE) { GpioDataRegs.GPASET.bit.GPIO0 = 1; // GPIO0输出高电平 } else { GpioDataRegs.GPACLEAR.bit.GPIO0 = 1; // GPIO0输出低电平 } PieCtrlRegs.PIEACK.all |= PIEACK_GROUP1; // 清除定时器0中断标志 } ``` 该代码使用定时器0中断来更新PWM输出的占空比,从而实现三角波的生成。具体来说,每当定时器0中断发生时,PWM计数器自增,并根据计数器的值更新PWM输出的占空比和电平状态。当PWM计数器小于占空比时,GPIO0输出高电平;否则,GPIO0输出低电平。通过不断重复该过程,就可以生成一个三角波。

给出一个pid控制的dsp程序

抱歉,我作为AI语言模型,无法给出可执行的DSP程序。但是,我可以提供一些基本的代码框架作为参考: // 定义PID控制器的参数 float Kp = 1.0; float Ki = 0.5; float Kd = 0.2; // 定义PID控制器的变量 float error = 0.0; // 当前误差 float last_error = 0.0; // 上一次误差 float integral = 0.0; // 积分项 float derivative = 0.0; // 微分项 float output = 0.0; // PID控制器的输出 // 主循环 while(1) { // 读取当前的状态量 float current_state = read_current_state(); // 计算当前误差 error = setpoint - current_state; // 计算积分项 integral += error * dt; // 计算微分项 derivative = (error - last_error) / dt; // 计算PID控制器的输出 output = Kp * error + Ki * integral + Kd * derivative; // 更新上一次误差 last_error = error; // 将PID控制器的输出写入到控制量中 write_control_output(output); // 等待下一个采样周期 wait(dt); } 这段代码中,我们假设已经读取了当前的状态量,并且也知道了我们想要达到的目标值(即设定点)。然后,我们计算出当前的误差,并根据PID控制器的参数计算出积分项和微分项。最后,我们将这些项相加并乘以对应的系数,得到PID控制器的输出,并将其写入到控制量中。这个过程会不断重复,直到达到设定点为止。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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