高性能伺服控制系统日益广泛地应用于现代工业、家用电器和国防等各个领域。采用先进控制策略和全数字控制技术的永磁同步电机伺服系统，已成为高性能伺服系统发展的主流方向。应用在交流伺服系统上的背景技术不断进步，同时市场对伺服系统性能、成本及自适应能力的要求也不断提高。 本文从详细分析了永磁同步电机的数学模型和矢量控制的基本原理，选取了基于id=0转子磁场定向矢量控制方式，采用电压空间矢量（SVPWM）调制技术，建立了位置、转速、电流三闭环控制的永磁同步电机伺服系统。针对伺服系统在运行过程中参数变化及负载扰动等问题，深入分析了连续与离散系统滑模变结构控制器设计的基本原则和方法，将滑模变结构控制与矢量控制相结合，改进了基于趋近率的单段滑模面变结构控制，设计了适用于矢量控制位置伺服系统的分段式滑模变结构控制器。在Matlab/Simulink7．1仿真环境和以Freescale MC56F8346DSP为核心的实验系统平台进行了详尽的仿真和实验研究。结果表明本系统满足高性能伺服控制系统的基本要求，滑模变结构控制能够有效应用于矢量控制伺服系统并提高其鲁棒性。
上传时间： 2013-07-18
上传用户：yph853211
新型8 通道24 位模数转换器ADS1216 及其应用
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lmeeworm
滑模控制理论的基本原理，各种滑模控制器的MATLAB仿真源程序，程序代码详细，正确，能直接运行。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：253189838
点阵取模软件，取字模和数字以及符号，LED点阵大小8*8,16*16.
上传时间： 2013-08-06
上传用户：jacking
PCF8591模数与数模转换PCF8591模数与数模转换
上传时间： 2013-07-09
上传用户：x4587
匠人手记(全集)(共包括24篇) 匠人手记(全集)(共包括24篇)
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上传时间： 2013-04-24
上传用户：ecooo
文中主要介绍了高性能数模转换器AIM21的工作原理及其在智能变送器的设计中的应用。设计方案利用低功耗的16住单片机MSP430作为核心控制器，选用低功耗的外围扩展元器件，设计了具有4 20 mA
上传时间： 2013-06-09
上传用户：时代将军
近年来微光、红外、X光图像传感器在军事、科研、工农业生产、医疗卫生等领域的应用越来越为广泛，但由于这些成像器件自身的物理缺陷，视觉效果很不理想，往往需要对图像进行适当的处理，以得到适合人眼观察或机器识别的图像。因此，市场急需大量高效的实时图像处理器能够在传感器后端对这类图像进行处理。而FPGA的出现，恰恰解决了这个问题。 近十年来，随着FPGA(现场可编程门阵列)技术的突飞猛进，FPGA也逐渐进入数字信号处理领域，尤其在实时图像处理方面。Xilinx的研究表明，在2000年主要用于DSP应用的FPGA的发货量，增长了50％；而常规的DSP大约增长了40％。由于FPGA可无比拟的并行处理能力，使得FPGA在图像处理领域的应用持续上升，国内外，越来越多的实时图像处理应用都转向了FPGA平台。与PDSP相比，FPGA将在未来统治更多前端(如传感器)应用，而PDSP将会侧重于复杂算法的应用领域。可以说，FPGA是数字信号处理的一次重大变革。 算法是图像处理应用的灵魂，是硬件得以发挥其强大功能的根本。”共轭变换”图像处理方法是一种新型的图像处理算法，由郑智捷博士上个世纪90年代初提出。这种算法使用基元形状(meta-shape)技术，而这种技术的特征正好具备几何与拓扑的双重特性，使得大量不同的基于形态的灰度图像处理滤波器可用这种方法实现。该种算法在空域进行图像处理，无需进行大量复杂的算术运算，算法简单、快速、高效，易于硬件实现。通过十多年来的实验与实践证明，在微光图像，红外图像，X光图像处理领域，”共轭变换”图像处理方法确实有其独特的优异性能。本篇论文就针对”共轭变换”图像处理方法在微光图像处理领域的应用，就如何在FPGA上实现”共轭变换”图像处理方法展开研究。首先在Matlab环境下，对常用的图像增强算法和”共轭变换”图像处理方法进行了比较，并且在设计制作“FPGA视频处理开发平台”的基础上，用VHDL实现了”共轭变换”图像处理方法的基本内核并进行了算法的硬件实现与效果验证。此外，本文还详细地讨论了视频流的采集及其编码解码问题以及I2C总线的FPGA实现。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：CHENKAI
康华光第五版模电答案，很全的啊，每个章节都有详细的讲解
标签： 模电
上传时间： 2013-07-06
上传用户：qqiang2006
永磁无刷直流电动机是一种性能优越、应用前景广阔的电动机,传统的理论分析及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.该文提出了一套基于DSP的全数字无刷直流电动机模糊神经网络双模控制系统,将模糊控制和神经网络分别引入到无刷直流电动机的控制中来.充分利用模糊控制对参数变化不敏感,能够提高系统的快速性的特点,构造适用于调节较大速度偏差的模糊调节器,加快系统的调节速度;由于神经网络既具有非线性映射的能力,可逼近任何线性和非线性模型,又具有自学习、自收敛性,对被控对象无须精确建模,对参数变化有较强的鲁棒性的特点,构造三层BP神经网络调节器,来实现消除稳态偏差的精确控制.以速度偏差率为判断依据,实现模糊和神经网络两种控制模式的切换,使系统在不同速度偏差段快速调整、平滑运行.此外充分利用系统硬件构成的特点,采用适当的PWM输出切换策略,最大限度的抑制逆变桥换相死区;通过换相瞬时转矩公式推导和分析,得出在换相过程中保持导通相功率器件为恒通,即令PWM输出占空比D=1,来抑制定子电感对换相电流影响的控制策略.上述抑制换相死区和采用恒通电压的控制方法,减小了换相引起的转矩波动,使系统电流保持平滑、转矩脉动大幅度减小、系统响应更快、并具有较强的鲁棒性和实时性.在这种设计下,系统不仅能实现更精确的定位和更准确的速度调节,而且可以使无刷直流电动机长期工作在低速、大转矩、频繁起动的状态下.该文选用TMS320LF2407作为微控制器,将系统的参数自调整模糊控制算法,BP神经网络控制算法以及PWM输出,转子位置、速度、相电流检测计算等功能模块编程存储于DSP的E2PROM,实现了对无刷直流电动机的全数字实时控制,并得到了良好的实验结果的结果.
上传时间： 2013-06-01
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