无刷直流电机,是随着电力电子技术的发展和新型永磁材料的出现而迅速成熟起来的一种机电一体化电机.随着无刷直流电机在各个领域的广泛应用,其常用的带位置传感器控制方法暴露出了越来越多的局限性.同时,随着计算机技术和电子技术的不断发展,基于高性能数字信号处理器的"状态观测器"法无位置传感器控制则渐渐成为研究的热点.论文在详细介绍了"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制原理的基础上,建立了基于"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制系统模型,对模型中误差造成的原因作出了定性和定量的分析,给出了解决的办法.另外,论文以Texas Instrument公司的TMS320LF2407A数字信号处理器为核心,设计了一套基于"扩展卡尔曼滤波法"的无位置传感器无刷直流电机控制系统,并给出了各模块的设计电路.文中介绍了系统的各个组成部分,并给出了系统的抗干扰措施."三段式"起动技术是无传感器无刷直流电机控制中的常用起动方法,也是"扩展卡尔曼滤波法"控制中的一个重要环节.文中对"三段式"起动技术中转子定位、外同步加速和外同步到自同步的切换三部分进行了详细的分析和讨论,指出了各部分的难点,给出了相应的解决方法.基于"扩展卡尔曼滤波法"的控制系统中包含了大量的运算和多路的AD采集,因此不可避免存在系统和测量误差以及干扰噪声,论文着重对系统误差、量测误差和干扰噪声三个方面作了详细的分析,并提出了解决的方法.对于噪声信号的数字化处理,论文探讨了常用的几种数字滤波算法并给出了仿真波形.在前面所设计的控制系统的基础上,论文介绍了"扩展卡尔曼滤波法"无位置传感器无刷直流电机控制系统的运行调试过程,分析了调试中出现的问题并提出了解决的方法.最后,文中给出了系统调试中的电压、反电势以及相电流等信号的实测波形,并与仿真结果作了比较分析.
上传时间： 2013-07-30
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无刷直流电动机利用电子换相器代替了直流电动机的机械电刷和换向器，不但具有直流电机的调速性能，而且体积小、效率高，在许多领域已得到了广泛应用。采用无位置传感器控制技术，不但可以克服有位置传感器的诸多弊端，而且还进一步拓展了无刷直流电动机的应用领域。近些年来，无位置传感器无刷直流电动机控制技术成为大家研究的热点之一。 本课题紧扣研究热点，以方波无刷直流电动机为控制对象，设计了一套无位置传感器无刷直流电动机控制系统。该系统采用TMS320LF2407ADSP芯片作为控制核心，运用反电动势过零点检测原理和预定位与升频升压相结合的启动方法，实现无位置传感器无刷直流电动机的控制。为了提高系统的调速性能，控制方法采用了转速、电流双闭环控制。 首先，本文研究了无刷直流电动机的基本结构、性能、工作原理及数学模型，利用数学模型在Matlab/Simulink环境中建立无刷直流电动机的仿真模型。接着，给出了系统总体的设计方案，对控制系统设计中的几个关键技术--反电动势过零点及其相位补偿原理、启动、单神经元PID转速控制器以及PWM产生电路进行了深入的研究。 然后，根据控制系统总体方案和系统功能要求，进行软硬件设计。在硬件设计中，主要进行了DSP最小系统、电流和转子位置检测电路、IR2130驱动电路等方面电路的设计。在软件设计中，主要设计出了主程序和A/D中断程序。其中，主程序包括DSP系统设置、变量初始化、电机正反转选择、电机启动、速度计算及显示等方面程序；A/D中断程序包括反电动势计算、换相时刻计算、电流转速调节子程序等方面程序。 最后，经实验结果表明，电机启动快速、稳定，具有较宽的调速范围。同时，该系统还具有结构简单、可靠性高等特点，具有广泛的应用前景。
上传时间： 2013-07-08
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随着人们生活水平的提高，肥胖逐渐成为一种社会疾病，肥胖容易使人患上阻塞性睡眠呼吸暂停综合症，严重影响生活质量，严重时甚至危及生命。研制性能良好低成本的呼吸机有很好的实际意义。本论文论述了一种基于dsPIC30F3010控制器及无刷直流电机(BrushlessDirectCurrentMotor，简称BLDCM)的呼吸机控制器，实现了反电势法无位置传感器无刷直流电机的运行控制。 论文从基本电磁定律出发，分析了无刷直流电动机结构和工作原理，建立了无刷直流电动机的数学模型，在此基础上详细分析了“反电势法”无刷直流电机控制原理，深入研究了三种反电势过零检测方法，并对检测电路移相产生的转子位置误差进行了分析，给出了补偿方法。 对无刷直流电动机无位置传感器控制中的关键问题——起动方法进行研究，介绍了“反电势法”无刷直流电机控制常用的起动方法，深入讨论了“三段式”起动技术。针对传统“三段式”起动的缺点，论文提出了一种新的外同步到自同步的切换方式。 综合上述，本系统以dsPIC30F3010单片机为控制器，设计了“反电势法”无刷直流电机无位置传感器控制系统的硬件电路，详细介绍了电路各个组成部分的工作原理，同时介绍了控制系统中采用的硬件抗干扰措施。结合dsPIC30F3010的特点，充分利用其片内的资源，设计了系统的软件。实验结果表明系统能够控制电机顺利起动，而且实现了电机正确的换相和稳定的运行。
上传时间： 2013-07-26
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永磁同步电机(PMSM)是一种性能优越、应用领域广阔的电机，其传统的理论分析与设计方法已比较成熟。它的进一步推广应用，在很大程度上有赖于对控制策略的研究。实践中，使用通用变压变频(VVVF)变频器来驱动没有阻尼绕组的永磁同步电动机开环运行时，有时电机的运行频率超过某一频率，系统就会变得不稳定，甚至导致系统失步。本文研究了无位置传感器的永磁同步电机的速度控制问题。 论文提出了一种将推广卡尔曼滤波(EKF)原理应用于永磁同步电机无位置传感器调速系统的方法。对永磁同步电机的数学模型和卡尔曼滤波原理作了详细的分析，在dq转子同步坐标系中应用推广卡尔曼滤波算法，对永磁同步电机的转角和转速进行实时在线估计。所选取的滤波算法只需测量电流和逆变器直流母线电压，具有不改造电机、可靠性高和经济耐用的优点。利用在线估计出的转速和电流实现转速电流双闭环的永磁同步电机矢量控制。同时还提出了基于磁饱和原理的永磁转子初始位置的检测方法。针对转子磁场定向方式及矢量控制方案，采用了空间矢量脉宽调制方法对系统进行控制，此方法可以输出任意给定位置的电压矢量，在不增加功率管开关频率和不增加系统复杂性的前提下，明显提高电机的调速性能。 在Matlab6.5环境下进行的系统仿真实验表明，所提出的位置估计算法和控制方法具有优良的转角跟踪特性和速度控制性能，同时系统具有较强的抗负载扰动性能和较好的鲁棒性。实验结果表明本文的方法达到了预期的效果。
上传时间： 2013-04-24
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* 高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵 * 输入: n----方阵A的行数 * a----矩阵A * m----矩阵B的列数 * b----矩阵B * 输出: det----矩阵A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩阵 * b----矩阵方程的解X
上传时间： 2015-07-26
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(1) 、用下述两条具体规则和规则形式实现.设大写字母表示魔王语言的词汇 小写字母表示人的语言词汇 希腊字母表示可以用大写字母或小写字母代换的变量.魔王语言可含人的词汇. (2) 、B→tAdA A→sae (3) 、将魔王语言B(ehnxgz)B解释成人的语言.每个字母对应下列的语言.
上传时间： 2013-12-30
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1.有三根杆子A,B,C。A杆上有若干碟子 2.每次移动一块碟子,小的只能叠在大的上面 3.把所有碟子从A杆全部移到C杆上 经过研究发现，汉诺塔的破解很简单，就是按照移动规则向一个方向移动金片： 如3阶汉诺塔的移动：A→C,A→B,C→B,A→C,B→A,B→C,A→C 此外，汉诺塔问题也是程序设计中的经典递归问题
上传时间： 2016-07-25
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1. 下列说法正确的是 （ ） A. Java语言不区分大小写 B. Java程序以类为基本单位 C. JVM为Java虚拟机JVM的英文缩写 D. 运行Java程序需要先安装JDK 2. 下列说法中错误的是 ( ) A. Java语言是编译执行的 B. Java中使用了多进程技术 C. Java的单行注视以//开头 D. Java语言具有很高的安全性 3. 下面不属于Java语言特点的一项是( ) A. 安全性 B. 分布式 C. 移植性 D. 编译执行 4. 下列语句中，正确的项是 ( ) A . int $e,a,b=10 B. char c,d=’a’ C. float e=0.0d D. double c=0.0f
上传时间： 2017-01-04
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无刷直流电机结构简单、运行可靠、维护方便、效率高．介绍一种无刷直流电机位置检测方法，利用反电动势过零点检测电动机换相，给出无刷直流电动机的换相点估算方法．利用 ＳＴＭ８Ｓ的中断功能，采用三段式起动，实现对电动机换相控制和实时监控．设计了反电动势检测简化电路、电流检测与保护电路、主要的 Ｉ／Ｏ口；最后采用 ＺＷ－５７ＢＬ０１无刷直流电机进行实验，实验表明，该方法电动机起动平稳，调速范围广、实现容易、成本低，具有较高的应用价值．无刷直流电机没有机械换相的限制，结构简单、运行可靠、维护方便；易于小型化、成本低、调速特性好、效率高［１－４］．无刷直流电机主要由电机本体、转子位置检测器、逆变器和控制器组成；按位置传感器分类，可分为有位置传感器式和无位置传感器式［１－２］，其中传感器常用霍尔位置传感器和光码盘［１］，文献［５－７］给出了有位置传感器的无刷直流电机控制方法，采用有位置传感器控制，能较好地进行位置检测，但不利于系统小型化，会增加电机系统的成本，且不易维护．
上传时间： 2022-07-12
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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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