TMS320F2812原理 張妤 9787567408296 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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張妤 著

圖書標籤:

• TMS320F2812
• 單片機
• 嵌入式係統
• C語言
• 控製工程
• 電機控製
• 數字信號處理
• DSP
• 微控製器
• 電子工程
• 張妤

店鋪： 智博天恒圖書專營店

齣版社： 東北林業大學齣版社

ISBN：9787567408296

商品編碼：29402295650

包裝：平裝

齣版時間：2016-08-01

圖書基本信息
圖書名稱	TMS320F2812原理
作者	張妤
定價	68.00元
齣版社	東北林業大學齣版社
ISBN	9787567408296
齣版日期	2016-08-01
字數
頁碼
版次	1
裝幀	平裝
開本	16開
商品重量	0.4Kg

內容簡介

本書詳細介紹瞭TMS320F2812硬件結構、內部資源及其應用等內容。以TMS320F2812的功能模塊原理和應用為主綫，詳細介紹瞭各個功能模塊的基本原理。本書可為廣大DSP工程技術開發人員及大學院校的師生提供技術參考和開發支持。

作者簡介

張妤，女，博士學曆，東北林業大學機電工程學院教師，研究方嚮為智能控製、DSP應用，發錶多篇中文核心及EI檢索論文。

目錄

編輯推薦

TMS320F2812是*研製的一代32位定點·數字信號處理器(DSP)芯片。每秒可以執行150M條指令，具有強大的數據處理能力，本書從技術和應用兩個角度詳細解構和介紹瞭這一*處理器芯片的設計原理和應用手段。對於數字信號處理器技術愛好者們來說是一本很有價值的好書。

文摘

序言

《智能控製係統設計與應用》 一、 導言 現代工業生産、自動化設備、航空航天、汽車電子以及消費類電子産品等領域，無不高度依賴於智能化、高性能的控製係統。這些係統能夠實時采集環境信息，根據預設算法進行復雜運算，並最終輸齣精確的控製指令，實現對物理世界的精細調控。本書旨在深入探討智能控製係統的設計原理、關鍵技術以及實際應用，為讀者提供一個係統、全麵的知識框架，使其能夠理解並掌握構建高效、可靠的智能控製解決方案。 本書麵嚮的對象包括但不限於：從事嵌入式係統開發、自動化控製工程、機器人技術、電力電子、通信係統等領域的工程師，以及對智能控製技術感興趣的在校學生和科研人員。我們期望通過本書的學習，讀者不僅能獲得紮實的理論基礎，更能培養解決實際工程問題的能力。 二、 智能控製係統的基本概念與發展曆程 智能控製係統是傳統控製理論與人工智能技術相結閤的産物。它突破瞭傳統控製係統對模型高度依賴、魯棒性不足的局限，能夠處理非綫性、時變、不確定性等復雜係統。 1. 傳統控製理論的迴顧與局限： 簡要迴顧PID控製、狀態空間法等經典控製理論，分析其在麵對復雜實際係統時的不足，例如對係統模型的精確性要求高、難以處理非綫性動態、魯棒性有限等。 2. 人工智能在控製領域的引入： 探討人工智能技術（如模糊邏輯、神經網絡、專傢係統、遺傳算法等）如何被引入到控製領域，以增強控製係統的智能化水平。 3. 智能控製的定義與特徵： 智能化： 能夠模擬人類的智能行為，進行學習、推理、決策。 自適應性： 能夠根據係統性能的變化或環境的改變，自動調整控製策略。 自學習性： 能夠通過與環境的交互，不斷學習和優化控製規律。 魯棒性： 即使在係統參數未知或發生擾動時，仍能保持較好的控製性能。 模糊性處理能力： 能夠處理不精確、模糊的信息，例如人類的經驗性語言描述。 4. 智能控製技術的發展脈絡： 早期階段： 基於經驗和啓發式方法的初步探索。 成熟階段： 模糊控製、神經網絡控製的廣泛應用。 融閤階段： 混閤智能控製，如模糊-神經網絡、模糊-遺傳算法等。 前沿發展： 深度學習、強化學習在復雜控製問題中的應用。 三、 關鍵智能控製技術詳解 本書將重點闡述幾種最常用且最具代錶性的智能控製技術，並結閤具體應用場景進行分析。 1. 模糊邏輯控製（Fuzzy Logic Control, FLC）： 模糊集閤理論基礎： 隸屬函數、模糊化、模糊規則（IF-THEN）、模糊推理（Mamdani、Sugeno）、解模糊化。 模糊邏輯控製器的設計步驟： 確定模糊變量： 選擇輸入變量（如誤差、誤差變化率）和輸齣變量（如控製增量）。 定義隸屬函數： 為每個模糊變量設計閤適的隸屬函數（如三角、梯形、高斯等），並確定模糊語言術語（如“負大”、“零”、“正小”）。 構建模糊規則庫： 建立基於專傢知識或係統行為規律的模糊規則（例如，“如果誤差很大且變化率很大，則輸齣增大”）。 設計模糊推理機： 選擇閤適的推理方法，將模糊輸入映射到模糊輸齣。 選擇解模糊方法： 將模糊輸齣轉化為清晰的控製量。 模糊邏輯控製器的優點與缺點： 易於理解和實現，能處理非綫性係統，對噪聲不敏感；但參數整定睏難，性能依賴於模糊規則和隸屬函數的設置。 應用實例： 模糊PID控製器在電機調速、溫度控製、洗衣機控製等中的應用。 2. 人工神經網絡控製（Artificial Neural Network Control, NNC）： 神經網絡基本模型： 感知機、多層前饋網絡（MLP）、循環神經網絡（RNN）、徑嚮基函數網絡（RBFN）等。 BP（Back-Propagation）算法： 神經網絡訓練的核心算法，講解其原理和實現。 神經網絡在控製中的應用模式： 模型辨識： 利用神經網絡建立被控對象的數學模型。 直接控製： 直接將神經網絡作為控製器，通過學習獲得控製律。 模型參考自適應控製（MRAC）： 利用神經網絡調整控製器參數，使被控係統性能逼近參考模型。 預測控製： 利用神經網絡預測未來係統狀態，並進行最優控製。 神經網絡控製器的優點與缺點： 強大的學習能力和非綫性映射能力，可處理高度復雜的係統；但訓練過程可能耗時，對初始權值和網絡結構敏感，缺乏物理意義的解釋。 應用實例： 神經網絡在機器人軌跡跟蹤、飛行器姿態控製、預測性維護等領域的應用。 3. 混閤智能控製技術： 模糊-神經網絡混閤控製器： 結閤模糊邏輯的易解釋性和神經網絡的學習能力，例如神經模糊係統（ANFIS）。 遺傳算法優化模糊控製器或神經網絡： 利用遺傳算法的全局搜索能力，自動優化模糊規則、隸屬函數或神經網絡的參數。 其他混閤控製策略： 例如，利用專傢係統進行高層決策，神經網絡進行底層控製。 4. 其他智能控製方法簡介（可選，視篇幅而定）： 專傢係統控製： 基於知識庫和推理引擎的決策係統。 進化計算（如遺傳算法、粒子群優化）： 用於求解優化問題和參數整定。 強化學習： 通過試錯學習最優控製策略。 四、 智能控製係統的設計與實現 本書將從理論到實踐，引導讀者掌握智能控製係統的設計流程和關鍵實現技術。 1. 係統需求分析與建模： 明確控製目標、性能指標、運行環境。 被控對象模型的建立（解析模型、辨識模型、模糊模型等）。 選擇閤適的智能控製方法。 2. 控製器設計具體步驟： 模糊控製器設計： 詳細介紹選擇模糊變量、隸屬函數、模糊規則庫的策略；討論模糊推理和解模糊方法的選擇。 神經網絡控製器設計： 講解網絡結構的確定、激活函數的選擇、權值初始化、訓練數據的準備、學習算法的選用。 混閤智能控製器設計： 介紹如何整閤不同智能控製技術的優勢。 3. 硬件平颱選擇與嵌入式實現： 微控製器（MCU）和數字信號處理器（DSP）在智能控製中的作用： 介紹其處理能力、實時性、接口豐富性等特點。 嵌入式係統開發環境： 常用編程語言（C/C++）、開發工具鏈、調試器。 算法的嵌入式實現： 如何將復雜的智能控製算法移植到資源受限的嵌入式平颱，包括代碼優化、內存管理、浮點運算處理等。 實時操作係統（RTOS）的應用： 在需要多任務、高實時性的係統中，RTOS如何管理任務調度和資源分配。 傳感器與執行器接口： ADC、DAC、PWM、通信接口（SPI, I2C, UART）等在數據采集和指令輸齣中的應用。 4. 仿真與實驗驗證： 仿真軟件的應用： MATLAB/Simulink 等仿真工具在控製器設計、算法驗證和性能評估中的作用。 硬件在環（Hardware-in-the-Loop, HIL）仿真： 提高仿真精度，縮短開發周期。 實物平颱搭建與調試： 構建實際的控製係統原型，進行現場調試和性能測試。 五、 智能控製係統的性能評估與優化 1. 性能指標： 穩定性、響應速度（上升時間、 Settling Time）、超調量、穩態誤差、魯棒性、功耗等。 2. 魯棒性分析： 如何評估控製器在參數變化、外部乾擾下的性能錶現。 3. 參數整定與優化： 手動整定： 基於經驗和觀察的調整方法。 自動整定： 利用優化算法（如遺傳算法、粒子群優化）進行參數的自動搜索和優化。 自學習與在綫優化： 係統運行過程中，控製器參數或規則的持續改進。 六、 典型應用領域探討 本書將通過大量實例，展示智能控製技術在各個領域的廣泛應用。 1. 工業自動化： 機器人控製： 工業機器人、服務機器人、特種機器人的運動控製、路徑規劃、人機協作。 過程控製： 化工、冶金、電力等行業的復雜生産過程的優化控製。 智能製造： 生産綫上的質量檢測、設備故障診斷與預測。 2. 汽車電子： 發動機控製： 燃油噴射、點火時機的優化。 底盤控製： ABS（防抱死製動係統）、ESP（電子穩定程序）、電動助力轉嚮。 高級駕駛輔助係統（ADAS）： 自適應巡航控製、車道保持輔助、自動泊車。 電動汽車動力係統控製： 電機驅動、電池管理係統（BMS）。 3. 航空航天： 飛行器姿態控製： 飛機的自動駕駛、無人機的自主飛行。 導航與製導： 精確的航跡跟蹤和目標打擊。 航天器姿態穩定與軌道控製。 4. 消費電子與物聯網（IoT）： 智能傢居： 空調、照明、安防係統的智能調節。 可穿戴設備： 健康監測、運動分析。 智能傢電： 洗衣機、冰箱、掃地機器人等。 5. 其他領域： 醫療器械： 手術機器人、康復設備。 能源係統： 風力發電、太陽能發電的智能控製與電網接入。 環境監測與治理： 汙染源控製、智能灌溉。 七、 未來展望 隨著人工智能技術的飛速發展，智能控製係統正朝著更加高效、自主、通用和安全的未來邁進。 1. 深度強化學習在復雜係統控製中的突破。 2. 基於模型預測控製（MPC）與神經網絡的融閤。 3. 可解釋AI（XAI）在智能控製中的應用，提升係統的透明度和可信度。 4. 分布式智能控製與邊緣計算。 5. 與大數據、雲計算結閤，實現更高級彆的智能化決策。 八、 結語 本書力求在理論深度和實踐指導性之間取得平衡，通過係統的梳理和豐富的案例，幫助讀者建立起對智能控製係統的全麵認知。我們相信，掌握本書內容，將為讀者在日新月異的科技浪潮中，設計和實現更具創新性和競爭力的智能控製解決方案打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

閱讀技術書籍，最怕的就是內容陳舊，跟不上技術發展的步伐。TMS320F2812雖然是一款經典的DSP芯片，但其周邊技術和應用場景也在不斷更新。我希望這本書能夠涵蓋一些與F2812相關的最新開發工具、開發環境和常用外設的介紹，例如CCS（Code Composer Studio）的最新版本，以及一些常用的傳感器和執行器的接口驅動。這樣，即使是學習一款相對成熟的芯片，也能夠瞭解到最新的技術動態，為將來的項目開發打下堅實的基礎。這本書的齣現，讓我看到瞭在深入學習F2812的道路上，又多瞭一個可靠的知識源泉，我對此充滿瞭期待。

評分☆☆☆☆☆

我一直相信，好的技術書籍不應該隻是枯燥的理論堆砌，更應該包含豐富的實例和深入的分析。我非常期待這本書能夠提供一些經典的F2812應用案例，例如電機控製、傳感器數據采集、通信接口開發等，通過這些實例，能夠將書中的理論知識與實際開發聯係起來，從而更好地理解和掌握F2812的應用技巧。同時，我也希望書中能夠對一些常見的開發難題和調試技巧進行探討，這對於我們在實際項目中解決問題非常有幫助。畢竟，理論與實踐相結閤，纔能真正地將知識轉化為能力，希望這本書能夠成為連接理論與實踐的橋梁。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版和裝幀質量是我拿到手後首先感受到的。紙張的觸感很好，印刷清晰，圖錶的呈現也十分精美，這對於長時間閱讀和學習的體驗至關重要。我一直認為，一本優秀的教材，除瞭內容本身，在視覺呈現上也應該做到極緻，這樣纔能讓讀者在學習過程中保持專注和愉悅。書的封麵設計簡潔大方，沒有過多花哨的裝飾，但卻透著一股專業的氣息，這讓我覺得它是一本值得認真對待的技術書籍。封底的簡介也給我留下瞭深刻的印象，它強調瞭本書的理論深度和實踐指導性，讓我對即將展開的學習充滿瞭期待。我希望這本書能夠像一個可靠的嚮導，引領我一步步深入理解F2812的奧秘，掌握其核心技術，並能將其應用到實際的項目開發中去。

評分☆☆☆☆☆

作為一個長期在嵌入式領域摸爬滾打的工程師，我深知掌握一款主流DSP芯片的關鍵技術是多麼重要。TMS320F2812以其強大的性能和靈活的架構，在許多實時控製和信號處理的應用中都扮演著舉足輕重的角色。這本書的齣現，對我來說無疑是雪中送炭。我之前嘗試過閱讀TI官方的Datasheet和Reference Manual，但那些文檔過於晦澀難懂，對於初學者來說，門檻實在太高。而一本由國內知名學者編寫的、專門講解F2812原理的書籍，更能貼閤國內工程師的學習習慣和技術需求。我尤其關注書中對F2812的架構、指令集、中斷係統、定時器、ADC、PWM等核心模塊的講解，希望能夠清晰透徹地理解它們的工作原理和配置方法。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本書，就迫不及待地想開始我的DSP學習之旅瞭。我一直對數字信號處理領域很感興趣，尤其是德州儀器（TI）的TMS320係列，在工業界有著廣泛的應用，而F2812作為其中的經典型號，它的原理和應用更是我想深入瞭解的重點。這本書的書名很直觀，讓人一眼就能明白它的內容方嚮，這對我這種希望快速抓住核心知識的學習者來說非常友好。我之前也看過一些DSP的書籍，但總感覺不夠係統，或者對硬件的講解不夠深入，希望這本書能夠填補我在這方麵的空白。張妤教授的名字也讓我對這本書的專業性和深度充滿信心，名校教授的著作往往在理論的嚴謹性和實踐的應用性上都有很好的平衡。9787567408296這個ISBN號，我也會牢牢記住，方便以後查找和推薦。