动态公路车辆自动衡器 JJG 907-2005
上传时间： 2013-04-15
上传用户：eeworm
专辑类-家电维修相关专辑-88册-9.18G 康佳最新彩电I2C总线调整-10页-4.7M.pdf
上传时间： 2013-06-25
上传用户：独孤求源
专辑类-电工电力专辑-99册-1.27G 工业企业电气调整手册-待整理.pdf
上传时间： 2013-04-24
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New-尚未归类-412册-8.64G 机构动态仿真-145页-9.2M.pdf
上传时间： 2013-07-08
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专辑类-EDA仿真相关专辑-56册-2.30G Proteus-与单片机实时动态仿真.pdf
上传时间： 2013-06-12
上传用户：李彦东
该文首先根据与起动机相配套的发动机的技术性能要求分别对以铁氧体永磁材料和NdFeB永磁材料为磁极的汽车起动机进行了电磁结构设计及性能计算,并用FORTRAN语言编制了永磁起动机的电磁设计核算程序.在以上工作的基础上试制了样机并进行了实验,实验值与设计值基本吻合.然后针对目前国内永磁材料价格昂贵的现实情况,为了减少成本、降低材料消耗和减小体积和重量,使之更具市场竞争力,在原有电磁设计的基础上,利用遗传算法,对电机永磁体磁极进行了优化设计.最后,根据汽车起动机的运行过程为动态运行,无稳态可言的情况,在建立了包括电磁模型和机械模型在内的永磁起动机的数学模型的基础上,用MATLAB语言编制了仿真程序,对汽车永磁起动机的动态运行过程进行了计算机仿真,仿真值与设计值、实验值基本吻合,从而验证了理论分析的正确性.
上传时间： 2013-05-26
上传用户：秦莞尔w
本文以负载周期性交化而转速基本不变类负载的轻载调压节能控制器为研究对象。研究了以异步电动机的调压节能原理、控制策略、触发脉冲的选择、调压过程振荡现象的原因、解决方案、动态仿真模型等关键技术。 本文研究成果主要包括以下几个方面： 1.利用解析法分析了负载周期变化的恒转矩负载的调压节能原理,得到了异步电动机的调压特性曲线,指出了几种控制方法的本质是一定负载范围内的恒转差率控制。比较了负载转矩对几种控制方法的控制范围、节能效果的影响并且通过仿真和实验验证了理论分析的正确性。同时分析了风机水泵的调压特性,为异步电动机的节能控制器的方案设计以及为分析实际控制中遇到的问题打下理论基础。 2.设计了晶闸管调压的主电路、选择晶闸管及其相应的保护器件,通过实验和仿真对比分析了双窄脉冲和宽脉冲触发板在电动机周期变化负载调压时的差别。设计了以ARM7/LPC2214为控制器的硬件电路原理图、PCB、液晶显示器、串口通信、节能控制等部分的软硬件的调试,为实验和控制算法的实现作了铺垫。 3.通过实验和仿真,分析了以电源电压为同步信号的三相晶闸管调压过程产生电流振荡的影响因素,即负载转矩,移相触发角的大小,电机的转动惯量,负载的性质。说明了电压同步信号触发方式的适用范围,分析引起电流振荡的本质,提出了以电流为同步信号的解决方案,为实现异步电动机调压节能的动态控制算法扫清了障碍,提高了系统的动态响应速度。 4.建立了基于MATLAB/Simulink节能控制系统动态仿真模型,实现了系统动态跟踪负载变化自动调整电机的端电压,提高电机在空载和轻载时的效率和功率因数,验证了理论分析的正确性。 5.通过实验静态地分析了调压后电机的节能效果。
上传时间： 2013-05-20
上传用户：jjq719719
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
上传用户：1101055045
数码管显示一般分静态显示及动态显示两种驱动方式，静态显示占用口线比较多，本文介绍的是如何实现数码管动态显示，应该说数码管动态显示是单片机外部指令输出的重要途径，因此如何设计数码管以及数码管的工作原理、数码管显示的方法、数码管显示的抗干扰设计等在单片机系统设计中占有重要地位。这个例子在系统硬件的基础上设计了软件查询程序、软件延时程序（防止干扰），大致讲述了一种数码管动态显示的工作原理与读取方式。
上传时间： 2013-06-05
上传用户：元宵汉堡包
永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点，在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象，且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统，要实现高精度调速就需对其控制策略进行深入研究。 永磁同步电机调速系统中，位置传感器的存在使得系统成本增加、结构复杂、可靠性降低，所以永磁同步电机的无位置传感器控制成为一个新的研究热点。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： 2013-07-03
上传用户：kakuki123
