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信号参数

  • 低场磁共振FID信号放大电路的分析与研究.rar

    由于低场磁共振自由感应(FID-Free Induction Decay)信号十分微弱,信噪比低,所以信号放大电路的设计、调试具有一定的困难.该文首先对低场磁共振电路系统的各个功能模块进行了分析,并估算了低场磁共振的信号幅值,然后重点对天线接口和前置放大两个电路模块进行了分析研究.天线接口电路是射频发射电路、信号接收电路与磁体天线的接口电路.针对接收信号弱、信噪比低的情况,天线接口电路不但要实现天线的三个状态(发射、泄放、接收)间的切换,而且要对信号进行无源放大.该文在完成了天线接口电路功能分析后,建立了简化模型,然后对其参数进行分析计算,得出了满足最大放大倍数和期望带宽时的调试指导参数,还据此设计了校验信号发生电路.前置放大电路主要完成磁共振FID信号的有源放大.该文在进行了方案讨论后,给出了具体的前置放大电路,并对其工作状态进行了静态工作点计算和动态仿真分析,计算了增益系数,分析了带宽,并作了噪声分析.该文还参照高频电路的设计特点,分析了低场磁共振信号放大电路的噪声干扰的来源、种类;讨论了器件选择、电路布板等方面的注意事项;给出了减小噪声干扰的一些具体措施.

    标签: FID 磁共振 信号放大电路

    上传时间: 2013-06-01

    上传用户:hanli8870

  • 变压器绕组参数辨识研究.rar

    电力变压器是电力系统中及其重要的电气设备,它的安全运行直接关系到电力系统的稳定。变压器长期在电网中运行会发生各种故障和事故,一旦遭到破坏,损失巨大。通过预防性试验和油中溶解气体的气相色谱分析结果判断变压器的绝缘状况,对防止事故的发生有很大作用,但定期的预防性试验可能出现过多的维修和不必要的停机,又不能及时发现故障;而变压器在线监测可以及早发现变压器故障,避免事故的发生,而且可以降低维护成本。 变压器中最常发生故障的部位是绕组,它的损坏率约占整个变压器故障的60%~70%。诊断绕组变形的方法中,频率响应法、阻抗分析法、低压脉冲法虽然有可取之处,但是都属于离线方法,不能及时发现变压器的故障,不适于在线测量;通过实时计算变压器绕组短路电抗来在线诊断变压器故障是一种有效的在线监测方法。 本文根据变压器绕组的短路电抗在正常运行时不发生变化,而在变压器内部故障时要发生变化的特性,应用辩识理论,利用变压器三相电压、电流的测量值来辨识绕组的短路电抗。把辨识结果对比正常时的三相绕组的短路电抗,可以发现绕组是否异常及故障发生的部位,保证变压器元件得到及时更换,防止变压器非正常退出运行。 本文采用傅立叶算法来计算变压器三相电压、电流采样信号的基波分量的幅值与相角,实现变压器绕组的参数辨识,此时并没有考虑衰减直流分量。经过分析,当采样信号中存在衰减直流分量时傅立叶算法就会产生误差,而递推最小二乘法和卡尔曼滤波效果很好。 最后本文介绍了变压器绕组参数辨识的实际应用与误差分析,分析了系统中软件、硬件方面的问题对测量短路电抗造成的影响;以及参数辨识的软件设计和运行试验,验证了方案的可行性。

    标签: 变压器绕组 参数辨识

    上传时间: 2013-07-29

    上传用户:xyipie

  • 基于离散位置信号永磁同步电机空间矢量控制.rar

    现代交流调速系统中,永磁同步电机(PMSM)由于其良好的性能,正得到越来越广泛地应用。永磁同步电机的控制策略有很多,不同的控制策略各有千秋。有的满足了高性能要求,但成本却很高;有的满足了硬件低成本要求,但软件算法非常复杂、或者性能不理想,等等。因此,针对实际的应用场合,开发出性能价格比优越的控制器系统是非常有价值的。 本课题就是基于此思想,兼顾硬件成本和软件可行性,运用低成本策略、较优的软件算法设计出双闭环控制器系统,在低成本传感器条件下实现了永磁同步电机正弦波驱动控制。 本文根据永磁同步电机磁场定向下的空间矢量数学模型,对其控制所需的位置、速度和电流参数展开分析。提出了基于离散位置信号进行位置预估的原理,并分析了复杂工况下位置信号的矫正问题。利用BLDC方式与SVPWM方式的转换,解决了肩动过程中永磁同步电机脉动和失步问题。分析了基于英飞凌XC164CM单片机系统直流侧电阻采样计算相电流原理。设计了基于英飞凌XC164CM单片机的控制系统,外围功率驱动电路以及过电流保护等电路。编制了基于离散位置信号的永磁同步电机电压空间矢量(SVPWM)控制策略的C语言程序,完成了软件和系统的调试。 最后,进行了一系列的实验论证,并取得了理想的效果。

    标签: 离散 信号 永磁同步电机

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:gaorxchina

  • 电动车分布式驱动系统的信号采集与处理研究.rar

    装备多个电机的分布式驱动电动车,由于其特殊的布置形式而在提高汽车操纵稳定性方面具有令人瞩目的潜力。本课题针对双电机分布式驱动电动车中速度位置传感器信号的处理,以及实施车体稳定性控制的上位机与电机控制器间信息交换开展了研究。 双电机分布式驱动电动车中使用了旋转变压器作为电机转子(车轮)速度位置传感器。本文采用旋转变压器/数字转换器(RDC)芯片AD2S90实现旋变信号的解调,此方案成功应用在分布式驱动电动车永磁同步电机控制系统中;同时提出了使用TMS320F2812,运用过采样、数字滤波技术直接解调旋变信号的软件方案,此方案的优点在于省去了RDC芯片的成本,同时可以方便的改变算法参数,在系统硬件、软件算法时间耗费和滤波特性之间做出灵活的选择。 采用CAN总线通讯技术实现上位机与两电机控制器间的转矩和速度信息交换。课题进行了车体CAN通讯软硬件设计。基于CAN总线的分布式驱动电动车运行稳定,电机转矩响应迅速。CAN通讯满足了车体稳定性控制的实时性和可靠性要求,同时具有极佳的扩展能力。

    标签: 电动车 分布式 信号采集

    上传时间: 2013-07-07

    上传用户:chenbhdt

  • 电机传动系统参数辨识方法的研究.rar

    在早期阶段,直流调速系统在传动领域中占统治地位。然而,从60年代后期开始,交流电动机在工业应用领域正在取代直流电动机,交流传动变得越来越经济和受欢迎。永磁交流伺服系统作为电气传动领域的重要组成部分,在工业、农业、航空航天等领域发挥越来越重大的作用。永磁同步电动机以其特点广泛应用于中小功率传动场合,成为研究的重要领域。然而,永磁同步电动机具有较大的转动脉动,而对于这些应用场合,转矩平滑通常是基本要求。因此,对永磁交流伺服系统的应用,必须考虑其转矩脉动的抑制问题。本文针对电机传动系统中参数变化对电机性能的影响,以永磁同步电机为例,围绕如何通过参数辨识来提高永磁同步电动机的控制性能,借助自行开发的全数字永磁交流伺服系统平台,对永磁同步电动机的磁场定向控制,参数辨识,神经网络和扩展卡尔曼滤波在控制系统中的应用,抑制转矩脉动,提高系统性能几个方面展开深入的研究。 本文从永磁同步电动机及其控制系统的基本结构出发,对通过参数辨识抑制转矩脉动进行了较为细致的分析。针对不同情况,通过改进电机的控制系统,提出了多种参数辨识方法。主要内容如下: 1、基于定子磁链方程,建立了永磁同步电动机的一般数学模型。经坐标变换,得出在静止两相(α—β)坐标系和旋转两相(d—q)坐标系下永磁同步电动机电压方程和转矩方程。 2、分析了永磁同步电动机id=0矢量控制系统的工作原理,介绍了永磁同步电动基于磁场定向的矢量控制的基本概念。经对永磁同步电动机系统进行分析,推导并建立了id=0控制时整个电机系统的数学模型。 3、基于超稳定性理论的模型参考自适应控制原理,设计了一种模型参考自适应控制系统,考虑电机参数的时变性,对永磁交流伺服系统的绕组电阻和电机负载转矩辨识进行了研究,以保持系统的动态性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型,对控制性能进行了验证,仿真实验证明这种方法的可行性。 4、人工神经网络具有很强的学习性能,经过训练的多层神经网络能以任意精度逼近非线性函数,因此为非线性系统辨识提供了一个强有力的工具。本章针对永磁同步电机提出了一种以电机输出转速为目标函数的神经网络控制方案,同时应用人工神经网络理论建立和设计了负载转矩扰动辨识的算法以及相应的控制系统的补偿方法,并应用MATLAB软件进行了计算机仿真,仿真证明和传统的控制方法相比,以电机输出转速为指导值和目标函数的神经网络控制方案能有效地提高神经网络的收敛速度,能有效地改善控制系统的动态响应,具有跟踪性能好和鲁棒性较强等优点。 5、电机的参数会随着温升和磁路饱和发生变化,需进行在线实时辨识。本文利用电机的定子电流、电压和转速,采用递推最小二乘法进行在线参数辨识,该方法不需要观测的磁链信号,消除了磁链观测和参数辨识的耦合。电机状态方程由于存在状态变量的乘积项,对电机参数辨识以后,仍然是非线性方程,为了对电机状态方程进行状态估计,得到电机的参数辨识值,本文采用扩展卡尔曼滤波进行状态估计,对以上方法的仿真实验得到了满意的结果。 6、本文基于数字电机控制专用DSP自行开发了全数字永磁交流伺服系统平台,通过软件实现扩展卡尔曼滤波对电阻和磁链的估计,以及基于磁场定向的空间矢量控制算法,获得了令人满意的实验结果,证明扩展卡尔曼滤波算法对电阻和磁链的实时估计是很准确的,由此构成的永磁交流伺服系统具有良好的静、动态性能。

    标签: 电机 传动系统 参数辨识

    上传时间: 2013-07-28

    上传用户:凤临西北

  • 小波分析在信号去噪中的应用研究.rar

    目前,小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面,新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论,对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法,例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性,因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法,它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上,为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径,特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法,并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且,讨论了小波分析的基本理论,介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法,最后研究了小波基的数学特性,分析了它们对实际应用的影响和作用。进而,介绍了小波的几种去噪方法:小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的,但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节,且小波基的选择亦有相当的难度,只有靠经验来确定,不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理,分析了去噪过程中几个参数的选取问题,并给出了一些选取依据;对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进,利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理,并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比,去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上,进行了改进,利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法,仿真试验结果表明,由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好,准确率高,而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较,通过实验仿真来实现,并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词:小波分析,信号去噪,阈值,均值逼近,空域相关

    标签: 小波分析 信号去噪 中的应用

    上传时间: 2013-07-19

    上传用户:啊飒飒大师的

  • 基于自适应时频分析方法的心音信号分析研究.rar

    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

    标签: 时频 分析方法

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:weixiao99

  • 基于高频信号注入法的永磁同步电机无传感器控制.rar

    永磁同步电机(PMSM)因其无需励磁电流、运行效率和功率密度高,在交流调速系统中被广泛的应用,但PMSM高性能的矢量控制需要精确的转子位置和速度信号来实现磁场定向。在传统控制中,一般采用机械式传感器来检测转子位置和转速,但是机械式传感器存在诸如成本高、可靠性低、不易维护等问题,使得无速度/位置传感器控制技术成为永磁同步电机控制中的热点问题。虽然目前已有较多的研究成果,但是所采用的方法大多是基于电机基波方程的分析,一般不适用于低速甚至零速,并且对电机参数较为敏感,鲁棒性差。本文正是为了解决这个问题,而采用高频信号注入法实现转子位置估算,这种方法适合于低速甚至零速,对电机参数的变化不敏感,鲁棒性强。主要做了如下的工作: 首先详细介绍了永磁同步电机三种基本结构,在建立了旋转坐标系下永磁同步电机数学模型的基础上叙述了其矢量控制原理,分析了各种现有的永磁同步电机无速度/位置传感器控制策略;其次在永磁同步电机矢量控制的基础上详细讨论了旋转高频电压信号注入法与脉振高频电压信号注入法提取转子位置的基本原理,并在此基础上利用MATLAB/SIMULINK仿真工具建立了整个永磁同步电机无速度/位置传感器矢量控制系统的模型,进行了仿真研究,仿真结果验证了控制算法的正确性。最后利用TI公司推出的数字信号处理器DSP芯片TMS320F2812,实现了基于脉振高频信号注入法的永磁同步电机无速度/位置传感器的实验运行,实验结果验证了这种方法适合于低速运行,对电机参数的变化不敏感,鲁棒性强。

    标签: 高频信号 永磁同步电机 无传感器

    上传时间: 2013-06-06

    上传用户:Neal917

  • 基于FPGA的可调参数FIR滤波系统.rar

    现代电子系统中,FIR数字滤波器作为数字信号处理技术的重要组成部分,以其良好的线性特性在许多领域内被广泛的应用。在工程实践中,往往要求信号处理具有实时性和灵活性,而已有的一些软件和硬件实现方式则难以同时达到这两方面的要求。 随着可编程逻辑器件和EDA技术的发展,越来越多的人开始应用FPGA实现FIR滤波器,既保证了信号处理的实时性,又可兼顾灵活性的要求。但是普遍存在的问题是不能根据被滤波信号特点动态调整滤波器的滤波系数,只能完成单一特性的滤波工作。 本文将FPGA的快速性和计算机的灵活性通过USB2.0总线有机地结合起来,设计了一个基于FPGA的可调参数FIR滤波系统。此系统由计算机根据各种滤波器指标计算出滤波参数,通过USB2.0对FPGA芯片内部的FIR多阶滤波器进行参数配置,实现数字滤波器参数可调;配置后的FPGA滤波单元完成对A/D采集的信号进行滤波运算,滤波后的数据经过缓存后通过USB2.0总线传输至计算机进行显示、分析和储存等进一步处理。在系统中采用有限状态机对FPGA参数配置模式和滤波模式进行切换,保证了系统的有序运行。 本文通过性能测试和应用实例对系统进行验证。实验证明:该基于FPGA的可调参数FIR滤波系统参数配置方便,可以根据实际需要动态调整滤波参数,并且滤波效果良好,可有效滤除噪声信号。

    标签: FPGA FIR 参数

    上传时间: 2013-07-26

    上传用户:KSLYZ

  • 雷达信号处理系统的设计与FPGA实现.rar

    雷达信号处理是雷达系统的重要组成部分。在数字信号处理技术飞速发展的今天,雷达信号处理中也普遍使用数字信号处理技术。而现场可编程门阵列(FPGA)在数字信号处理中的广泛应用,使得FPGA在雷达信号处理中也占据了重要地位。 针对雷达信号处理的设计与实现,本文在以下两个方面展开研究: 一方面以线性调频信号(LFM)为例,分别对几种基本的雷达信号处理,如正交相干检波、脉冲压缩、动目标显示(MTI)/动目标检测(MTD)和恒虚警(CFAR)详细地阐述了其原理,在此基础上给出了其经常采用的实现方法,并在MATLAB环境中对各个环节进行了参数化仿真,详尽地给出了各环节的仿真波形图。针对仿真结果,直观形象地说明了不同实现方法的优劣。 另一方面结合MATLAB仿真结果,给出利用FPGA实现雷达信号处理的方案。在Xilinx ISE6.3i软件集成环境下,通过对Xilinx提供的IP核的调用,并与VHDL语言相结合,完成雷达信号处理的FPGA实现。

    标签: FPGA 雷达信号 处理系统

    上传时间: 2013-06-08

    上传用户:qweqweqwe