文中设计完成了以数字信号处理器DSP为控制核心，以智能控制功率模块IPM为驱动，以无刷直流电机作为伺服电机的一套高性能的电梯门机交流伺服系统。 论文阐述了设计的目的，给出了电机的选择，介绍了无刷直流电机的优点；说明了门机运行曲线的形成及加减速运行时按S曲线方式运行的优点，并给出了加减速运行时S曲线的具体形成方法；针对门机控制系统的控制策略进行了详细的研究，将自适应控制理论引入了电梯的门机控制系统中，并针对模型参考自适应控制的方法进行了分析，该方法的实施使系统的性能得到了提高。 系统采用TMS320LF2407A作为电梯的门机控制系统的核心控制器，对TMS320LF2407A作了详细的介绍。文中对系统采用了全数字化设计，完成了总体硬件电路的设计，主要包括计算控制电路、信号采集电路、键盘输入及显示电路、驱动及保护电路等，并对每一部分电路的设计进行了具体的说明；驱动电路选用了智能控制功率模块IPM，并针对所选模块进行了说明。 在系统软件设计中，采用对曲线进行离散的方式，给出了门机运行的参考模型，并根据采集的信号与参考模型进行对比，求出加/减速运行时S曲线实现的补偿算法；并针对运行参数变化的影响，提出了对门机系统进行自适应控制的方法，给出了系统软件的流程。 通过对系统的硬件及软件的设计，实现了对电梯门机系统安全、可靠、平稳控制的目的。
上传时间： 2013-06-22
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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。
上传时间： 2013-07-28
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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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本文以单元机组协调控制系统为研究对象，在分析了协调控制系统特性的基础上，总结了实际运行的协调控制系统中存在的问题和影响控制效果的原因。把汽包锅炉单元机组简化为一个具有双输入、双输出的被控对象以及做了一些合理假设的前提下对协调控制系统建立的动态数学模型进行分析。 从快速满足电网负荷指令的需求，抑制各种干扰，保证机组的稳定运行的中心任务出发，首次提出采用智能PID控制器作为汽机的主控制器，解决常规单自由度PID控制器不能兼顾目标跟踪特性和抗干扰特性的问题，并在一定程度上解决了协调控制系统对锅炉前馈回路过分依赖的问题。 针对锅炉对象大迟延特性，利用模糊预估策略对过程的输出进行预测。补偿了锅炉侧纯延迟带来的不利影响；而且还具备了模糊控制不依赖于系统的数学模型，具有对系统参数变化不敏感，对于非线性、时变时滞等特性，呈现出较好的鲁棒性等特点，当出现较大的误差时，可以把系统从很大的偏离中拉回来，提高了系统的响应速度和安全性。仿真试验表明采用模糊预估能够降低系统的超调，取得较好的控制效果。 由于单元机组中的锅炉与汽机为强耦合系统，为了实现一对一的单一控制，决定采用神经网络多变量解祸控制，通过仿真证明，达到了很好的解耦效果。 为了从全局上优化系统的控制行为，采用模糊控制策略对锅炉和汽机的指令进行智能化的调整和约束。根据不同的负荷阶段、主要参数的变化情况及时调整有关的指令，使协调控制系统向着有利于全局优化的方向调节。 本文将神经网络、模糊控制思想引入协调控制系统，并在此基础上构造神经网络、模糊自适应控制的智能PID控制方案。通过理论分析和仿真实验证明了这一控制方法在电厂协调控制系统中的实用价值，和传统的PID控制比较，这种智能控制算法有效的提高了负荷的响应速率，保证了系统的品质，取得了很好的控制效果。
上传时间： 2013-04-24
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本课题来源于企业委托开发项目：大功率两电平矢量控制变频器的开发。课题以感应电动机变频调速系统的产品化开发为目标，对感应电动机参数离线辨识技术和控制器进行了研究和试验。本人除了参加整体系统的设计和制作任务外，独立完成了参数离线辨识工作。文章介绍了一种实用的参数离线辨识方法，在综合各种控制策略基础上给出了一套基于DSP的数字化解决方案，通过整机进行了软硬件调试，实现了设计目标。为产品化打下一定的基础。 论文第1章介绍了矢量控制以及坐标变换，分析了电动机参数对矢量控制的影响，通过Matlab仿真了电动机参数变化对变频器输出的影响。 第2章对辨识主要介绍了参数辨识的算法，对感应电机静态数学模型进行了化简，得到各个参数与电压电流之间的关系方程。通过单相直流试验和单相交流试验辨识电动机参数。采用迭代算法计算出非线性方程的数值，还介绍了一种基于电压电流瞬时值计算电动机功率因数的方法。 第3章对控制器进行了研究，对当前比较先进的自抗扰控制，自适应控制，基于非线性的逆控制等控制策略进行了综述。最后对基于PI转速调节器的间接矢量控制系统进行了仿真，并给出了仿真结果。 第4章介绍了实验室自主开发的基于TI公司DSP TMS320F2812的通用交流调速试验装置。根据通用试验装置的设计要求设计了控制板电路，电源板电路，功率板电路等电路，进行了调试，并应用到试验之中，性能达到要求。 第5章介绍了整个系统的功能软件设计和功能试验结果，给出了部分程序流程图和装置的基本功能试验波形。 最后就课题的研究进行了整体总结，为将来的后续研究提出建议。
上传时间： 2013-06-25
上传用户：hehuaiyu
开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
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自适应滤波器是智能天线技术中核心部分-自适应波束成形器的关键技术，算法的高效稳定性及硬件时钟速率的快慢是判断波束成形器性能优劣的主要标准。 首先选取工程领域最常用的自适应横向LMS滤波算法作为研究对象，提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系，得到滤波器最佳自适应参数的方法。并分析了在平稳和非平稳环境噪声下，滤波器的收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自适应格型算法的基础上，提出利用最佳反射系数的收敛性和稳定性，得到了梯度自适应格型滤波器的定步长改进方法；并以改进的梯度自适应格型和线性组合器组成梯度自适应格型联合处理算法，在同样环境噪声下，相比自适应横向LMS算法，其各项性能指标都得到了极大地改善，而且有利于节省硬件资源。 设计了自适应横向LMS滤波器和梯度自适应格型联合处理滤波器的电路模型，并用驰豫超前技术对两类滤波器进行了流水线优化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多种EDA工具，完成了滤波器的FPGA硬件设计与仿真实现。并以FPGA实现的3节梯度自适应格型联合处理器为核心，设计了一种TD-SCDMA系统的自适应波束成形器，分析表明可以很好地利用系统提供的参考信号对下行波束进行自适应成形。
上传时间： 2013-07-16
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环境温度、光照强度和负载等因素对光伏电池的输出特性影响很大，为了提高光伏电池的工作效率，需要准确快速地跟踪光伏电池的最大功率点。在分析了光伏电池的输出特性的基础上，建立了光伏电池的仿真模型；针对传统爬山法的不足，采用了自适应占空比扰动法对最大功率点进行了跟踪控制。给出了上述两种算法的工作原理及设计过程。仿真结果表明：自适应占空比扰动算法跟踪迅速，减少了系统在最大功率点附近的振荡现象，提高了系统的跟踪速度和精度。
上传时间： 2013-12-04
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单片机模糊模糊控制是目前在控制领域所采用的三种智能控制方法中最具实际意义的方法。模糊控制的采用解决了大量过去人们无法解决的问题，并且在工业控制、家用电器和各个领域已取得了令人触目的成效。本书是一本系统地介绍模糊控制的理论、技术、方法和应用的著作；内容包括模糊控制基础、模糊控制器、模糊控制系统、模糊控制系统的稳定性、模糊控制系统的开发软件，用单片微型机实现模糊控制的技术和方法，模糊控制在家用电器和工业上应用的实际例子；反映了模糊控制目前的水平。 单片机模糊模糊控制目录 ： 第一章 模糊逻辑、神经网络集成电路的发展 1.1 模糊逻辑及其集成电路的发展1.1.1 模糊逻辑的诞生和发展1.1.2 模糊集成电路的发展进程1.2 神经网络及其集成电路的发展1.2.1 神经网络的形成历史1.2.2 神经网络集成电路的发展1.3 模糊逻辑和神经网络的结合1.3.1 模糊逻辑和神经网络结合的意义1.3.2 模糊逻辑和神经网络结合的前景第二章 模糊逻辑及其理论基础 2.1 模糊集合与隶属函数2.1.1 模糊集合概念2.1.2 隶属函数2.1.3 分解定理与扩张定理2.1.4 模糊数2.2 模糊关系、模糊矩阵与模糊变换2.2.1 模糊关系2.2.2 模糊矩阵2.2.3 模糊变换2.3模糊逻辑和函数2.3.1模糊命题2.3.2模糊逻辑2.3.3模糊逻辑函数2.4模糊语言2.4.1 语言及语言的模糊性2.4.2 模糊语言2.4.3 语法规则和算子2.4.4 模糊条件语句2.5 模糊推理2.5.1 模糊推理的CRI法2.5.2 模糊推理的TVR法2.5.3 模糊推理的直接法2.5.4 模糊推理的精确值法2.5.5 模糊推理的强度转移法第三章 模糊控制基础 3.1 模糊控制的系统结构3.2 精确量的模糊化3.2.1 语言变量的分档3.2.2 语言变量值的表示方法3.2.3 精确量转换成模糊量3.3 模糊量的精确化3.3.1 最大隶属度法3.3.2 中位数法3.3.3 重心法3.4 模糊控制规则及控制算法3.4.1 模糊控制规则的格式3.4.2 模糊控制规则的生成3.4.3 模糊控制规则的优化3.4.4 模糊控制算法3.5 模糊控制的神经网络方法3.5.1 神经元和神经网络3.5.2 神经网络的分布存储和容错性3.5.3 神经网络的学习算法3.5.4 神经网络实现的模糊控制3.5.5 神经网络构造隶属函数3.5.6 神经网络存储控制规则3.5.7 神经网络实现模糊化、反模糊化第四章 模糊控制器 4.1 模糊控制器结构4.2 模糊控制器设计4.2.1 常规模糊控制器设计4.2.2 变结构模糊控制器设计4.2.3 自组织模糊控制器设计4.2.4 自适应模糊控制器设计4.3 模糊控制器的数学模型4.3.1 常规模糊控制器的数学模型4.3.2 模糊控制器数学模型的建立第五章 模糊控制系统 5.1 模糊系统的辨识和建模5.1.1 模糊系统辨识的数学基础5.1.2 基于模糊关系方程的模糊模型辨识5.1.3 基于语言控制规则的模糊模型辨识5.2 模糊控制系统的设计5.2.1 模糊控制系统的一般设计过程5.2.2 模糊控制系统的典型设计5.3 模糊控制系统的稳定性5.3.1 稳定性分析的Lyapunov直接法5.3.2 语言规则描述的模糊控制系统的稳定性5.3.3 关系方程描述的模糊控制系统的稳定性第六章 数字单片机与模糊控制6.1 数字单片机MC68HC705P96.1.1 MC68HC705P9单片机性能概论6.1.2 MC68HC705P9单片机基本结构6.1.3 MC68HC705P9指令系统6.2 数字单片机模糊控制方式6.2.1 数字单片机与模糊控制关系6.2.2 数字单片机模糊控制方式第七章 模糊单片机与模糊控制7.1 模糊单片机NLX2307.1.1 模糊单片机NLX230性能概况7.1.2 NLX230的结构及引脚7.1.3 NLX230的模糊推理方式7.1.4 NLX230的内部寄存器7.1.5 NLX230的操作及接口技术7.2 NLX230开发系统7.3 NLX230应用例子第八章 模糊控制的开发软件8.1 模糊推理机原理8.2 模糊推理机的算法8.3 模糊推理机结构和清单8.4 模糊逻辑知识基发生器8.5 模糊推理开发环境8.5.1 FIDE的工作条件8.5.2 FIDE的结构8.5.3 FIDE的工作过程第九章 模糊控制在家用电器中的应用9.1 模糊控制的电冰箱9.1.1 电冰箱模糊控制系统结构9.1.2 模糊控制规则和模糊量9.1.3 控制系统的电路结构9.1.4 控制规则的自调整9.2 模糊控制的电饭锅9.2.1 煮饭的工艺过程曲线9.2.2 模糊控制的逻辑结构9.2.3 模糊量和模糊推理9.2.4 控制软件框图9.3 模糊控制的微波炉9.3.1 控制电路的结构框图9.3.2 微波炉的模糊量与推理9.3.3 微波炉控制电路结构原理9.3.4 控制软件原理及框图9.4 模糊控制的洗衣机9.4.1 模糊洗衣机控制系统逻辑结构9.4.2 模糊洗衣机的模糊推理9.4.3 洗衣机物理量检测方法9.4.4 布质和布量的模糊推理第十章 模糊控制在工程上的应用10.1 模糊参数自适应PID控制器10.1.1 自校正PID控制器10.1.2 模糊参数自适应PID控制系统结构10.1.3 模糊控制规则的产生10.1.4 模糊推理机理及运行结果10.2 恒温炉模糊控制10.2.1 恒温炉模糊控制的系统结构10.2.2 模糊控制器及控制规则的形成10.2.3 模糊控制器的校正10.3 感应电机模糊矢量控制10.3.1 模糊矢量控制系统结构10.3.2 矢量控制的基本原理10.3.3 模糊电阻观测器10.3.4 模糊控制器及运行
上传时间： 2014-12-28
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在综合分析谐波励磁无刷同步发电机励磁控制系统的基础上,对其励磁控制策略进行了研究,开发了一套基于DSP( TMS320F2812) 控制的新型柴油发电机励磁控制系统,该系统采用参数自适应模糊PID 控制励磁,选用交流采样方式实时检测各信号的瞬时特性,系统仿真结果以及在1 台25 kW 工频柴油发电机上的试验结果证明了该控制器具有较好的电压调节特性,系统稳态和暂态性能完全满足发电机对励磁系统的要求。关键词:励磁调节;模糊PID 控制;数字信号处理器;交流采样 Abstract :According to the general analysis of the excitation cont rol system of the harmonious wave excitation brushless synchronous generator and it s characteristics ,a new type of diesel generator excitation cont rol system based on DSP( TMS320F2812) was designed. An adaptive fuzzy PID cont rol of excitation is used in this system. To detect the t ransient characteristics of the signals in a timely manner ,AC sampling was applied.The system simulation result s and the testing result s f rom a 25 kW diesel generator (50 Hz) can prove that the voltage regulation characteristics of the excitation cont rol system are very well ,and both the steadyOstate performance and the t ransient performance of the generator are also good.Key words :excitation cont rol ;fuzzy PID cont rol ;digital signal processor (DSP) ;AC sampling
上传时间： 2013-10-29
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