直接转矩控制技术(DTC)是继矢量控制技术之后交流调速领域中新兴的控制技术，它采用空间矢量分析的方法，直接在定子坐标系下计算并控制异步电机的转矩和磁链，采用定子磁场定向，直接对逆变器的开关状态进行最佳控制，从而能够快速而准确地控制异步电动机的转矩和磁链，以获得转矩的高动态性能。目前在高速离心机行业，普遍采用通用型变频器，其通用性好，但参数较多，价格较贵，为了降低成本增强控制性能，本文利用直接转矩控制技术的优点，采用直接转矩控制策略设计并制作了针对高速离心机的专用变频器。 本文介绍了异步电动机和逆变器的基本数学模型，分析了异步电机直接转矩控制的基本原理，以及直接转矩控制系统的基本组成，对直接转矩控制系统进行了仿真研究，建立了基于MATLAB/Simulink的仿真系统，介绍了仿真模型的各组成部分，包括3/2变换、定子磁链、电机转矩观测模型、转矩调节器、磁链调节器、扇区判断、开关表选择等，给出了系统加减负载和加减转速仿真结果，仿真结果表明了其磁链轨迹近似为圆形，系统具有良好的动态和稳态性能，同时证明了建立的转矩和磁链观测模型以及控制算法的正确性和可行性。根据仿真实现方法以及结果的指导，设计并制作了整个系统的硬件电路，包括主电路(单相整流、滤波、制动电路、启动限流电路、逆变电路)、控制电路(DSP、驱动隔离放大、采样)并对各器件进行选型，给出了硬件各部分电路图；最后介绍了系统的软件流程以及各模块的程序实现，系统的软件部分采用C语言进行编程，实现了定子相电流的采样、定子相电压的计算、定子磁链的计算和开关信号的输出等功能。在分别对硬件和软件各部分进行调试后，进行了系统的联合调试，以TMS320F2808作为控制器，在一台功率为1.5KW的交流异步电机上实现了直接转矩控制。
上传时间： 2013-05-31
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单片机C语言应用100例 很好的学习单片机的资料
上传时间： 2013-07-26
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无刷直流电机以体积小、重量轻、效率高、调速性能好、无换向火花及无励磁损耗等诸多优点被大量应用于家电、交通、医疗器械、数控机床及机器人等领域，现代工业的快速发展对无刷直流电机控制系统的性能要求也越来越高。可以预见，随着永磁材料和电力电子器件价格进一步的降低，无刷直流电机驱动理论的研究不断深入，无刷直流电机的应用前景将更加广泛。 本文通过阅读大量文献资料，介绍了无刷直流电机的发展现状、研究动态及工作原理等。在控制策略上，采用了基于智能控制思想的模糊控制，其特点是不依赖于对象模型，利用制定的控制规则进行了模糊推理从而获得合适的控制量。运用Matlab/Simulink对控制系统进行了建模和仿真，其中速度环采用模糊PI调节，电流环采用传统的PI调节，为后面的实验提供了理论分析的基础。 结合无刷直流电机的结构，利用电机内部的霍尔元件检测转子位置。根据模糊控制器的设计方法，给出了模糊控制查询表。采用TI公司的数字信号处理器TMS320F2812作为主控芯片，在硬件上设计了整流电路、逆变电路、驱动电路、调理及保护电路等；在DSP软件开发环境CCS下，采用C语言和汇编语言进行了混合编程，实现了转子位置信号的读取、PWM波的产生、AD采样、速度模糊PI调节及电流调节等功能。 通过对整个控制系统的软硬件联合调试，进行了相关实验。相对传统的控制系统，采用模糊PI控制的系统具有响应速度快、超调量小、稳定性好等优点。实验结果表明了无刷直流电机模糊控制系统设计的正确性。最后对整个设计进行了总结，对后续的工作给出了自己的见解。
上传时间： 2013-04-24
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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
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用一片CPLD实现数字锁相环,用VHDL或V语言
上传时间： 2013-05-27
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C语言编程一站式学习-HTML，C语言学习的好教程
上传时间： 2013-04-24
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超声波电源广泛应用于超声波加工、诊断、清洗等领域，其负载超声波换能器是一种将超音频的电能转变为机械振动的器件。由于超声换能器是一种容性负载，因此换能器与发生器之间需要进行阻抗匹配才能工作在最佳状态。串联匹配能够有效滤除开关型电源输出方波存在的高次谐波成分，因此应用较为广泛。但是环境温度或元件老化等原因会导致换能器的谐振频率发生漂移，使谐振系统失谐。传统的解决办法就是频率跟踪，但是频率跟踪只能保证系统整体电压电流同频同相，由于工作频率改变了而匹配电感不变，此时换能器内部动态支路工作在非谐振状态，导致换能器功率损耗和发热，致使输出能量大幅度下降甚至停振，在实际应用中受到限制。所以，在跟踪谐振点调节逆变器开关频率的同时应改变匹配电感才能使谐振系统工作在最高效能状态。针对按固定谐振点匹配超声波换能器电感参数存在的缺点，本文应用耦合振荡法对换能器的匹配电感和耦合频率之间的关系建立数学模型，证实了匹配电感随谐振频率变化的规律。给出利用这一模型与耦合工作频率之间的关系动态选择换能器匹配电感的方法。经过分析比较，选择了基于磁通控制原理的可控电抗器作为匹配电感，通过改变电抗控制度调节电抗值。并给出了实现这一方案的电路原理和控制方法。最后本文以DSP TMS320F2812为核心设计出实现这一原理的超声波逆变电源。实验结果表明基于磁通控制的可控电抗器可以实现电抗值随电抗控制度线性无级可调，由于该电抗器输出正弦波，理论上没有谐波污染。具体采用复合控制策略，稳态时，换能器工作在DPLL锁定频率上；动态时，逐步修改匹配电抗大小，搜索输出电流的最大值，再结合DPLL锁定该频率。配合PS-PWM可实现功率连续可调。该超声波换能系统能够有效的跟随最大电流输出频率，即使频率发生漂移系统仍能保持工作在最佳状态，具有实际应用价值。
上传时间： 2013-04-24
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图像的采集和传输是实时监控、远程控制、智能小区等诸多领域的关键技术。基于传统：PC的图像采集已成为现实。随着信息技术的迅速发展，嵌入式系统的研究开发成为了后PC时代的一个热点，它被广泛应用于工业现场、信息家电等各行各业。同时，图像的远程采集传输也朝着专业化、多样化和低成本的方向发展。利用嵌入式技术来实现图像的远程采集传输正顺应了时代发展，有较大的实用价值。 本文主要研究了基于嵌入式的远程图像采集传输系统。嵌入式终端采用$3C2410为核心的目标板为硬件平台，采用嵌入式Linux为系统平台。系统通过连接在嵌入式终端的USB摄像头完成静态图像数据采集，并进行图像压缩处理。在图像传输方面，论文设计了两种模式：一种是通过Intemet传输的、基于B/S模式的传输方式。在该模式下，远端客户机通过浏览器访问架设在终端里的嵌入式服务器而获得图像信息。另一种是基于GPRS网络实现远程无线图像传输。终端将采集到的图像数据通过GPRS网络发送到拥有固定Ip的监控服务器上来完成图像远程传输。 本文首先介绍了图像采集传输和嵌入式方面的相关内容，并介绍了本论文所采用的开发平台。为了顺利开发接着构建了开发环境，这里包括U-boot的移植、Linux系统的内核编译和移植、设备驱动模块的加载以及交叉编译环境的建立。在此基础上，利用Vide04Linux的接口函数，用C语言实现了图像原始数据的采集程序，并利用JPEG算法了实现图像压缩。在基于B/S模式的传输方式中，首先利用Boa架设了嵌入式服务器，然后用C语言完成CGI脚本，该脚本将图像嵌入网页并实时更新以实现网页的动态输出。在基于GPRS实现远程无线图像传输方式中，论文详细分析了系统通讯数据流的特征，提出了采用辨识特征字符、数据打包等策略以实现GPRS的网络连接和数据通讯，并且在此基础上用C语言编程实现。同时，在PC(Linux)上用Socket编程实现了监控服务器软件，该软件用以接收图像数据和控制嵌入式终端的系统状态。最后，论文分析比较了两种传输方式的区别和优缺点。试验证明，采用两种方式都能成功实现图像的远程采集传输，并且试验效果较好。
上传时间： 2013-05-17
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51单片机C语言实验及实践教程--囊括了所有基础实验，适用于初学者。
上传时间： 2013-04-24
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1、VHDL语言概述 2、VHDL语言程序实体 3、VHDL语言程序结构体
上传时间： 2013-04-24
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