随着光伏发电系统快速发展,以及电动汽车充电桩的普及,传统的剩余电流保护器无法满足实际需求。介绍了一款B型剩余电流保护器,采用磁调制剩余电流互感器和零序电流互感器采集剩余电流。根据GB/T 22794—2017标准要求,可识别1 kHz及以下的正弦交流、带和不带直流分量的脉动直流、平滑直流等剩余电流信号。经信号调理电路将电压信号送到单片机进行采集和判断。通过试验测试,该样机在测试精度和速度上均符合国家标准的相关要求。The rapid development of photovoltaic power generation systems and the popularity of electric vehicle charging piles make the traditional residual current protective devices unable to meet the actual demand.This paper proposed a type B residual current protective device,which uses the magnetically modulated residual current transformer and the zero sequence current transformer to acquire the residual current.According to the requirements of GB/T 22794—2017,the type B residual current protective device can detect sinusoidal AC residual current of 1kHz and below 1kHz,pulsating DC residual current with and without DC component,smooth DC residual current and so on.The signal processing circuit sends the voltage signal to the MCU for acquisition and judgment.Through experimental tests,the device meets the relevant requirements of national standards in terms of test accuracy and speed.
标签： 电流保护器
上传时间： 2022-03-27
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21世纪大学新型参考教材系列 集成电路B 荒井
上传时间： 2013-04-15
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家电维修(最基础的教程B)1-20.Torrent
上传时间： 2013-06-10
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专辑类-电子基础类专辑-153册-2.20G 21世纪大学新型参考教材系列-集成电路B-荒井-159页-2.8M.pdf
上传时间： 2013-05-16
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三次B样条曲线源代码,C语言编写的三次B样条曲线源代码，希望大家喜欢。
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上传时间： 2013-07-13
上传用户：chengli008
心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
上传用户：weixiao99
建立在数据率转换技术之上的宽带数字侦察接收机要求能够实现高截获概率、高灵敏度、近乎实时的信号处理能力。双信号数据率转换技术是宽带数字侦察接收机关键技术之一，是解决宽带数字接收机中前端高速ADC采样的高速数据流与后端DSP处理速度之间瓶颈问题的可行方案。测频技术以及带通滤波，即宽带数字下变频技术，是实现数据率转换系统的关键技术。本文首先介绍了宽带数字侦察接收关键技术之一的数据率转换技术，着重研究了快速、高精度双信号测频算法以及实验系统硬件实现。论文主要工作如下： (1)分析了现代电子侦察环境下的信号特征，指出宽带数字接收机必须满足宽监视带宽、流水作业以及近实时的响应时间。给出了一种频率引导式的数字接收机方案，简要介绍这种接收机的关键技术——快速、高精度频率估计以及高效的数据率转换。 (2)介绍了FFT技术在测频算法中的应用，比较了FFT专用芯片及其优点和缺点，指出为了满足实时处理要求，必须选用FPGA设计FFT模块。 (3)在分析常规的插值算法基础上，提出了一种单信号的快速插值频率估计方法，只需三个FFT变换系数的实部构造频率修正项，计算量低。该方法具有精度高、测频速率快的特点。 (4)基于DFT理论和自相关理论，提出了结合FFT和自相关的双信号频率估计算法。该方法先用DFT估计其中一个信号的频率和幅度，以此频率对信号解调并对消该频率成分，最后利用自相关理论估计出另一个信号的频率。 (5)基于DFT理论和FFT技术，研究了信号平方与FFT结合的双信号频率估计算法。根据信号中两频率分量的幅度比，只需一次一维平方信号谱峰搜索，就可以得到双信号的和频与差频分量的估计值，并利用插值技术提高测频精度。该算法能够精确地估计频率间隔小的双信号频率，且容易地扩展到复信号，FPGA硬件实现容易。 (6)基于现代谱分析理论，研究了基于AR(2)模型的双信号频率估计算法。方法在利用AR(2)模型系数估计双正弦信号频率之和的同时，利用FFT快速测频算法估计其中强信号分量的频率值。算法仿真验证和性能分析表明了提出的算法能快速高精度地估计双信号频率。 (7)给出了基于频谱重心算法的雷达双信号频率估计的FPGA硬件实现架构，并进行了时序仿真。 (8)讨论了双信号带宽匹配接收系统的硬件设计方案，给出了快速测频及带宽估计模块设计。
上传时间： 2013-06-02
上传用户：youke111
近年来，嵌入式Internet远程测控系统已成为计算机控制领域一个重要组成部分，它将计算机网络、通信与自动控制技术相结合并成为新兴的研究热点。通过嵌入式Internet控制系统，用户只要在有网络接入的地方，就可以对与网络连接的任何现场设备进行远程测控。嵌入式系统可以根据应用进行软硬件的定制，特别适用于对成本、体积、功耗有严格要求的各种远程测控设备。该项技术的研究具有广阔的应用前景。 嵌入式Web远程监控不同于以往的C/S和B/S网络监控技术，它通常采用嵌入式系统作为Web服务器，使得系统的成本大大降低，且设备体积小巧，便于安装、易于维护，安全可靠，此技术自问世以来得到了业界的广泛关注，各式各样的解决方案和实现方式层出不穷。 本文提出了一种基于ARM的嵌入式网络控制系统。该系统以嵌入式Boa服务器作为远程信号的传输平台。首先对网络的系统结构和工作原理作了详细介绍，然后对嵌入式网络控制系统的实现作了深入的探讨和研究。 整个嵌入式网络控制系统主要划分为三个部分：嵌入式网络控制系统硬件设计；嵌入式网络控制器的软件设计；嵌入式网络控制系统Web服务器实现。系统选用主流的ARM微处理器LPC2210作为系统主控制器，并根据需要给出了具体的硬件电路设计，包括：存储器接口电路、网络接口电路、串行通信接口电路以及信号调理电路设计。鉴于μ Clinux对ARM技术的有力支持，且μ Clinux具有内核可裁减、网络功能强大、低成本、代码开放等特点，通过对μ Clinux的裁减、配置和编译，成功地将μ Clinux移植到LPC2210中。然后完成设备驱动开发、嵌入式网络控制系统Boa服务器的构建及系统应用开发。 该嵌入式网络控制系统融合监控网与信息网，实现了远程分布式测控和通讯。系统稳定性高、实时性好、性价比高，具有广泛的应用价值，适用于工业、交通、电力、能源等众多控制领域。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：xc216
近年来，嵌入式Internet远程测控系统已成为计算机控制领域一个重要组成部分，它将计算机网络、通信与自动控制技术相结合并成为新兴的研究热点。通过嵌入式Internet控制系统，用户只要在有网络接入的地方，就可以对与网络连接的任何现场设备进行远程测控。嵌入式系统可以根据应用进行软硬件的定制，特别适用于对成本、体积、功耗有严格要求的各种远程测控设备。该项技术的研究具有广阔的应用前景。 嵌入式Web远程监控不同于以往的C/S和B/S网络监控技术，它通常采用嵌入式系统作为Web服务器，使得系统的成本大大降低，且设备体积小巧，便于安装、易于维护，安全可靠，此技术自问世以来得到了业界的广泛关注，各式各样的解决方案和实现方式层出不穷。 本文提出了一种基于ARM的嵌入式网络控制系统。该系统以嵌入式Boa服务器作为远程信号的传输平台。首先对网络的系统结构和工作原理作了详细介绍，然后对嵌入式网络控制系统的实现作了深入的探讨和研究。 整个嵌入式网络控制系统主要划分为三个部分：嵌入式网络控制系统硬件设计；嵌入式网络控制器的软件设计；嵌入式网络控制系统Web服务器实现。系统选用主流的ARM微处理器LPC2210作为系统主控制器，并根据需要给出了具体的硬件电路设计，包括：存储器接口电路、网络接口电路、串行通信接口电路以及信号调理电路设计。鉴于μ Clinux对ARM技术的有力支持，且μ Clinux具有内核可裁减、网络功能强大、低成本、代码开放等特点，通过对μ Clinux的裁减、配置和编译，成功地将μ Clinux移植到LPC2210中。然后完成设备驱动开发、嵌入式网络控制系统Boa服务器的构建及系统应用开发。 该嵌入式网络控制系统融合监控网与信息网，实现了远程分布式测控和通讯。系统稳定性高、实时性好、性价比高，具有广泛的应用价值，适用于工业、交通、电力、能源等众多控制领域。
上传时间： 2013-06-13
上传用户：牛津鞋
介绍了光电测速传感器的组成,分析了该传感器的工作原理。在分析该传感器信号的基础上,用SD2380 动态分析仪作了频谱分析。设计了相应的信号调理电路,并据此制作了车速仪,其准确度高,实用性强。
上传时间： 2013-04-24
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