TMS320F2812原理 张妤 9787567408296 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张妤 著

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• TMS320F2812
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• 控制工程
• 电机控制
• 数字信号处理
• DSP
• 微控制器
• 电子工程
• 张妤

店铺： 智博天恒图书专营店

出版社： 东北林业大学出版社

ISBN：9787567408296

商品编码：29402295650

包装：平装

出版时间：2016-08-01

图书基本信息
图书名称	TMS320F2812原理
作者	张妤
定价	68.00元
出版社	东北林业大学出版社
ISBN	9787567408296
出版日期	2016-08-01
字数
页码
版次	1
装帧	平装
开本	16开
商品重量	0.4Kg

内容简介

本书详细介绍了TMS320F2812硬件结构、内部资源及其应用等内容。以TMS320F2812的功能模块原理和应用为主线，详细介绍了各个功能模块的基本原理。本书可为广大DSP工程技术开发人员及大学院校的师生提供技术参考和开发支持。

作者简介

张妤，女，博士学历，东北林业大学机电工程学院教师，研究方向为智能控制、DSP应用，发表多篇中文核心及EI检索论文。

目录

编辑推荐

TMS320F2812是*研制的一代32位定点·数字信号处理器(DSP)芯片。每秒可以执行150M条指令，具有强大的数据处理能力，本书从技术和应用两个角度详细解构和介绍了这一*处理器芯片的设计原理和应用手段。对于数字信号处理器技术爱好者们来说是一本很有价值的好书。

文摘

序言

《智能控制系统设计与应用》 一、 导言 现代工业生产、自动化设备、航空航天、汽车电子以及消费类电子产品等领域，无不高度依赖于智能化、高性能的控制系统。这些系统能够实时采集环境信息，根据预设算法进行复杂运算，并最终输出精确的控制指令，实现对物理世界的精细调控。本书旨在深入探讨智能控制系统的设计原理、关键技术以及实际应用，为读者提供一个系统、全面的知识框架，使其能够理解并掌握构建高效、可靠的智能控制解决方案。 本书面向的对象包括但不限于：从事嵌入式系统开发、自动化控制工程、机器人技术、电力电子、通信系统等领域的工程师，以及对智能控制技术感兴趣的在校学生和科研人员。我们期望通过本书的学习，读者不仅能获得扎实的理论基础，更能培养解决实际工程问题的能力。 二、 智能控制系统的基本概念与发展历程 智能控制系统是传统控制理论与人工智能技术相结合的产物。它突破了传统控制系统对模型高度依赖、鲁棒性不足的局限，能够处理非线性、时变、不确定性等复杂系统。 1. 传统控制理论的回顾与局限： 简要回顾PID控制、状态空间法等经典控制理论，分析其在面对复杂实际系统时的不足，例如对系统模型的精确性要求高、难以处理非线性动态、鲁棒性有限等。 2. 人工智能在控制领域的引入： 探讨人工智能技术（如模糊逻辑、神经网络、专家系统、遗传算法等）如何被引入到控制领域，以增强控制系统的智能化水平。 3. 智能控制的定义与特征： 智能化： 能够模拟人类的智能行为，进行学习、推理、决策。 自适应性： 能够根据系统性能的变化或环境的改变，自动调整控制策略。 自学习性： 能够通过与环境的交互，不断学习和优化控制规律。 鲁棒性： 即使在系统参数未知或发生扰动时，仍能保持较好的控制性能。 模糊性处理能力： 能够处理不精确、模糊的信息，例如人类的经验性语言描述。 4. 智能控制技术的发展脉络： 早期阶段： 基于经验和启发式方法的初步探索。 成熟阶段： 模糊控制、神经网络控制的广泛应用。 融合阶段： 混合智能控制，如模糊-神经网络、模糊-遗传算法等。 前沿发展： 深度学习、强化学习在复杂控制问题中的应用。 三、 关键智能控制技术详解 本书将重点阐述几种最常用且最具代表性的智能控制技术，并结合具体应用场景进行分析。 1. 模糊逻辑控制（Fuzzy Logic Control, FLC）： 模糊集合理论基础： 隶属函数、模糊化、模糊规则（IF-THEN）、模糊推理（Mamdani、Sugeno）、解模糊化。 模糊逻辑控制器的设计步骤： 确定模糊变量： 选择输入变量（如误差、误差变化率）和输出变量（如控制增量）。 定义隶属函数： 为每个模糊变量设计合适的隶属函数（如三角、梯形、高斯等），并确定模糊语言术语（如“负大”、“零”、“正小”）。 构建模糊规则库： 建立基于专家知识或系统行为规律的模糊规则（例如，“如果误差很大且变化率很大，则输出增大”）。 设计模糊推理机： 选择合适的推理方法，将模糊输入映射到模糊输出。 选择解模糊方法： 将模糊输出转化为清晰的控制量。 模糊逻辑控制器的优点与缺点： 易于理解和实现，能处理非线性系统，对噪声不敏感；但参数整定困难，性能依赖于模糊规则和隶属函数的设置。 应用实例： 模糊PID控制器在电机调速、温度控制、洗衣机控制等中的应用。 2. 人工神经网络控制（Artificial Neural Network Control, NNC）： 神经网络基本模型： 感知机、多层前馈网络（MLP）、循环神经网络（RNN）、径向基函数网络（RBFN）等。 BP（Back-Propagation）算法： 神经网络训练的核心算法，讲解其原理和实现。 神经网络在控制中的应用模式： 模型辨识： 利用神经网络建立被控对象的数学模型。 直接控制： 直接将神经网络作为控制器，通过学习获得控制律。 模型参考自适应控制（MRAC）： 利用神经网络调整控制器参数，使被控系统性能逼近参考模型。 预测控制： 利用神经网络预测未来系统状态，并进行最优控制。 神经网络控制器的优点与缺点： 强大的学习能力和非线性映射能力，可处理高度复杂的系统；但训练过程可能耗时，对初始权值和网络结构敏感，缺乏物理意义的解释。 应用实例： 神经网络在机器人轨迹跟踪、飞行器姿态控制、预测性维护等领域的应用。 3. 混合智能控制技术： 模糊-神经网络混合控制器： 结合模糊逻辑的易解释性和神经网络的学习能力，例如神经模糊系统（ANFIS）。 遗传算法优化模糊控制器或神经网络： 利用遗传算法的全局搜索能力，自动优化模糊规则、隶属函数或神经网络的参数。 其他混合控制策略： 例如，利用专家系统进行高层决策，神经网络进行底层控制。 4. 其他智能控制方法简介（可选，视篇幅而定）： 专家系统控制： 基于知识库和推理引擎的决策系统。 进化计算（如遗传算法、粒子群优化）： 用于求解优化问题和参数整定。 强化学习： 通过试错学习最优控制策略。 四、 智能控制系统的设计与实现 本书将从理论到实践，引导读者掌握智能控制系统的设计流程和关键实现技术。 1. 系统需求分析与建模： 明确控制目标、性能指标、运行环境。 被控对象模型的建立（解析模型、辨识模型、模糊模型等）。 选择合适的智能控制方法。 2. 控制器设计具体步骤： 模糊控制器设计： 详细介绍选择模糊变量、隶属函数、模糊规则库的策略；讨论模糊推理和解模糊方法的选择。 神经网络控制器设计： 讲解网络结构的确定、激活函数的选择、权值初始化、训练数据的准备、学习算法的选用。 混合智能控制器设计： 介绍如何整合不同智能控制技术的优势。 3. 硬件平台选择与嵌入式实现： 微控制器（MCU）和数字信号处理器（DSP）在智能控制中的作用： 介绍其处理能力、实时性、接口丰富性等特点。 嵌入式系统开发环境： 常用编程语言（C/C++）、开发工具链、调试器。 算法的嵌入式实现： 如何将复杂的智能控制算法移植到资源受限的嵌入式平台，包括代码优化、内存管理、浮点运算处理等。 实时操作系统（RTOS）的应用： 在需要多任务、高实时性的系统中，RTOS如何管理任务调度和资源分配。 传感器与执行器接口： ADC、DAC、PWM、通信接口（SPI, I2C, UART）等在数据采集和指令输出中的应用。 4. 仿真与实验验证： 仿真软件的应用： MATLAB/Simulink 等仿真工具在控制器设计、算法验证和性能评估中的作用。 硬件在环（Hardware-in-the-Loop, HIL）仿真： 提高仿真精度，缩短开发周期。 实物平台搭建与调试： 构建实际的控制系统原型，进行现场调试和性能测试。 五、 智能控制系统的性能评估与优化 1. 性能指标： 稳定性、响应速度（上升时间、 Settling Time）、超调量、稳态误差、鲁棒性、功耗等。 2. 鲁棒性分析： 如何评估控制器在参数变化、外部干扰下的性能表现。 3. 参数整定与优化： 手动整定： 基于经验和观察的调整方法。 自动整定： 利用优化算法（如遗传算法、粒子群优化）进行参数的自动搜索和优化。 自学习与在线优化： 系统运行过程中，控制器参数或规则的持续改进。 六、 典型应用领域探讨 本书将通过大量实例，展示智能控制技术在各个领域的广泛应用。 1. 工业自动化： 机器人控制： 工业机器人、服务机器人、特种机器人的运动控制、路径规划、人机协作。 过程控制： 化工、冶金、电力等行业的复杂生产过程的优化控制。 智能制造： 生产线上的质量检测、设备故障诊断与预测。 2. 汽车电子： 发动机控制： 燃油喷射、点火时机的优化。 底盘控制： ABS（防抱死制动系统）、ESP（电子稳定程序）、电动助力转向。 高级驾驶辅助系统（ADAS）： 自适应巡航控制、车道保持辅助、自动泊车。 电动汽车动力系统控制： 电机驱动、电池管理系统（BMS）。 3. 航空航天： 飞行器姿态控制： 飞机的自动驾驶、无人机的自主飞行。 导航与制导： 精确的航迹跟踪和目标打击。 航天器姿态稳定与轨道控制。 4. 消费电子与物联网（IoT）： 智能家居： 空调、照明、安防系统的智能调节。 可穿戴设备： 健康监测、运动分析。 智能家电： 洗衣机、冰箱、扫地机器人等。 5. 其他领域： 医疗器械： 手术机器人、康复设备。 能源系统： 风力发电、太阳能发电的智能控制与电网接入。 环境监测与治理： 污染源控制、智能灌溉。 七、 未来展望 随着人工智能技术的飞速发展，智能控制系统正朝着更加高效、自主、通用和安全的未来迈进。 1. 深度强化学习在复杂系统控制中的突破。 2. 基于模型预测控制（MPC）与神经网络的融合。 3. 可解释AI（XAI）在智能控制中的应用，提升系统的透明度和可信度。 4. 分布式智能控制与边缘计算。 5. 与大数据、云计算结合，实现更高级别的智能化决策。 八、 结语 本书力求在理论深度和实践指导性之间取得平衡，通过系统的梳理和丰富的案例，帮助读者建立起对智能控制系统的全面认知。我们相信，掌握本书内容，将为读者在日新月异的科技浪潮中，设计和实现更具创新性和竞争力的智能控制解决方案打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，就迫不及待地想开始我的DSP学习之旅了。我一直对数字信号处理领域很感兴趣，尤其是德州仪器（TI）的TMS320系列，在工业界有着广泛的应用，而F2812作为其中的经典型号，它的原理和应用更是我想深入了解的重点。这本书的书名很直观，让人一眼就能明白它的内容方向，这对我这种希望快速抓住核心知识的学习者来说非常友好。我之前也看过一些DSP的书籍，但总感觉不够系统，或者对硬件的讲解不够深入，希望这本书能够填补我在这方面的空白。张妤教授的名字也让我对这本书的专业性和深度充满信心，名校教授的著作往往在理论的严谨性和实践的应用性上都有很好的平衡。9787567408296这个ISBN号，我也会牢牢记住，方便以后查找和推荐。

评分☆☆☆☆☆

阅读技术书籍，最怕的就是内容陈旧，跟不上技术发展的步伐。TMS320F2812虽然是一款经典的DSP芯片，但其周边技术和应用场景也在不断更新。我希望这本书能够涵盖一些与F2812相关的最新开发工具、开发环境和常用外设的介绍，例如CCS（Code Composer Studio）的最新版本，以及一些常用的传感器和执行器的接口驱动。这样，即使是学习一款相对成熟的芯片，也能够了解到最新的技术动态，为将来的项目开发打下坚实的基础。这本书的出现，让我看到了在深入学习F2812的道路上，又多了一个可靠的知识源泉，我对此充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量是我拿到手后首先感受到的。纸张的触感很好，印刷清晰，图表的呈现也十分精美，这对于长时间阅读和学习的体验至关重要。我一直认为，一本优秀的教材，除了内容本身，在视觉呈现上也应该做到极致，这样才能让读者在学习过程中保持专注和愉悦。书的封面设计简洁大方，没有过多花哨的装饰，但却透着一股专业的气息，这让我觉得它是一本值得认真对待的技术书籍。封底的简介也给我留下了深刻的印象，它强调了本书的理论深度和实践指导性，让我对即将展开的学习充满了期待。我希望这本书能够像一个可靠的向导，引领我一步步深入理解F2812的奥秘，掌握其核心技术，并能将其应用到实际的项目开发中去。

评分☆☆☆☆☆

作为一个长期在嵌入式领域摸爬滚打的工程师，我深知掌握一款主流DSP芯片的关键技术是多么重要。TMS320F2812以其强大的性能和灵活的架构，在许多实时控制和信号处理的应用中都扮演着举足轻重的角色。这本书的出现，对我来说无疑是雪中送炭。我之前尝试过阅读TI官方的Datasheet和Reference Manual，但那些文档过于晦涩难懂，对于初学者来说，门槛实在太高。而一本由国内知名学者编写的、专门讲解F2812原理的书籍，更能贴合国内工程师的学习习惯和技术需求。我尤其关注书中对F2812的架构、指令集、中断系统、定时器、ADC、PWM等核心模块的讲解，希望能够清晰透彻地理解它们的工作原理和配置方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直相信，好的技术书籍不应该只是枯燥的理论堆砌，更应该包含丰富的实例和深入的分析。我非常期待这本书能够提供一些经典的F2812应用案例，例如电机控制、传感器数据采集、通信接口开发等，通过这些实例，能够将书中的理论知识与实际开发联系起来，从而更好地理解和掌握F2812的应用技巧。同时，我也希望书中能够对一些常见的开发难题和调试技巧进行探讨，这对于我们在实际项目中解决问题非常有帮助。毕竟，理论与实践相结合，才能真正地将知识转化为能力，希望这本书能够成为连接理论与实践的桥梁。