专辑类-网络及电脑相关专辑-114册-4.31G 网络综合布线系统与施工技术-15.9M-PDF.zip
上传时间： 2013-05-23
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专辑类-网络及电脑相关专辑-114册-4.31G 无线传感器网络路由协议分析-6页-0.2M.pdf
上传时间： 2013-06-30
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专辑类-网络及电脑相关专辑-114册-4.31G 无线网络安全防护-290页-10.9M.pdf
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专辑类-网络及电脑相关专辑-114册-4.31G Visual.C#.NET.网络核心编程-384页-19.5M.pdf
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专辑类-网络及电脑相关专辑-114册-4.31G 计算机网络实用教程-25.0M-PDF.zip
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详细分析网络TCP/IP协议，以及编程方法
上传时间： 2013-06-13
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本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-05-23
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新型网络芯片enc28j60驱动程序，由ADS编译环境编写，用于ARM系列器件-
上传时间： 2013-07-06
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本论文围绕提高高速变频电机设计水平和促进电机CAD技术发展这一主题，对高速变频电机电磁设计和电机智能设计方法进行了深入的研究。 1.分析了集肤效应对高速变频电机设计的影响。针对高速变频电机转子导体中集肤效应现象较为严重的特点，用有限元法对不同转子槽型在不同频率时的集肤效应进行了分析，并提出了一种利用有限元法的精确计算结果和人工神经网络的非线性映射能力计算电机转子集肤效应系数的新方法，能够快速有效的给出转子不同槽型不同频率时的集肤效应系数。 2.研究了电压型SPWM变频器输出时间谐波频谱以及调制参数对输出谐波的影响，为精确分析高速变频电机的谐波效应和选择适当的变频器提供参考。分析了时间谐波对高速变频电机效率、功率因数及输出转矩的影响，对提高高速变频电机设计精度具有指导意义。 3.从电磁设计的角度探讨了高速变频电机设计过程，所得出的结论对于高速变频电机设计具有指导意义。论文还提出了一个可以考虑时间谐波效应的高速变频电机分析模型，在此基础上编制了高速变频电机电磁仿真程序。 4.前人工作的基础上，进一步研究了人工智能技术在电机设计中的应用。针对电机设计不同阶段的特点，首次提出了面向电机设计过程的智能设计集成推理体系。 5.从设计过程优化的角度，研究了电机设计状态评价问题，建立了电机设计状态综合评价模型，能够对电机设计的不同层次、不同阶段及时进行设计状态评价。@ @ 6.研究了基于实例推理技术在电机初始方案设计过程中的应用，首次提出了一种基于知识引导和相似优先的混合型实例检索算法，给出了基于BP神经网络的实例相似度判定机制，可以提高检索效率。 7.针对传统电机调整设计专家系统的缺陷，提出了一种新型的基于神经网络推理机制的电机调整设计混合型专家系统模型，该模型将专家系统技术与神经网络、电机综合设计方法有效结合，具有并行推理和系统自学习能力，解决了调整设计过程中调整力度难以确定的问题。 8.论支还研究了基于遗传算法的电机优化设计方法。针对遗传算法中普遍存在的早熟收敛和搜索效率低的现象，提出了一种改进遗传算法一变焦自适应遗传算法，有助于提高优化效率和克服早熟。 9.在上述工作的基础上，首次提出了支持远程设计的电机智能设计集成平台的概念，给出了基于软总线和组件机制的平台实现模型。并对集成平台中电机模型集成技术、基于Objectorx的电机图形绘制技术和基于Web的远程设计支持技术等关键技术进行了讨论。
上传时间： 2013-04-24
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无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点，又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点，在很多场合有广泛的应用前景，成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟，因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象，若采用传统的PID进行控制的话，那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言，它是一个多变量、强耦合的非线性系统，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因，本文以无刷直流电机为控制对象，通过分析无刷直流电机的数学模型，以BP神经网络为基础，设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上，先利用神经网络PID控制器，给出相应的控制算法，对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明，同传统PID控制器相比，神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性，有效的改善了系统的控制结果，达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性，并证明了神经网络控制的优越性。
上传时间： 2013-08-04
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