由于直流调速的局限性和交流调速的优越性，以及计算机技术和电力电子器件的不断发展，异步电动机变频调速技术正在快速发展之中。在现代微机技术的快速发展下，计算机运行速度不断提高，指令的执行速度也达到了前所未有的高度，使得复杂算法应用计算机来进行实时运算、执行成为可能。经过最近十几年的应用开发，交流异步电动机的变频调速性能已经优于直流调速系统。 目前广泛研究应用的异步电动机调速技术有恒压频比控制方式、矢量控制、直接转矩控制等。本论文中所讨论的是异步电动机矢量控制调速方法，相对于恒压频比控制和直接转矩控制，它有动态性能和低速性能好、调速范围宽等优点。 本文对异步电动机的数学模型的建立进行了详细的分析和阐述。通过对异步电动机的动态电磁关系的分析以及坐标变换原理概念的介绍，建立了异步电动机在不同坐标系上的数学模型，指出了异步电动机的模型特点是一多变量、强藕合的非线性系统。 在对异步电动机的矢量控制原理进行阐述时，给出了矢量变换方法实现的步骤，并依次说明了三相异步电动机数学模型是如何解耦的。在论述了二相异步电功机的磁场定向原理后，介绍了转子磁链的计算方法并设计了转子磁链观测器。 详细地分析了磁通调节器，转矩调节器和转速调节器的工作原理，并设计了磁通调节器，转矩调节器，转速调节器。以DSP为控制核心，设计了异步电动机的矢量控制系统的硬件，并编制了软件程序。 运用MATLAB的工具软件SIMULINK对磁通闭环的矢量控制系统进行仿真，给出了仿真结果，并对仿真结果进行了分析。
上传时间： 2013-04-24
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由于干式变压器的优良性能以及在特种场合下对干式变压器的应用需求，当前我国干式变压器市场空间广阔，竞争激烈。但是目前国内许多干式变压器生产厂家仍然停留在手工设计计算阶段，设计的效率低、周期长、人工成本高。干式变压器原材料的上涨，也加大了厂家的制作成本。以研究、开发实用性干式变压器CAD系统为目的，本文对该集成软件的系统分析及相应的实现技术进行了详细的研究。 首先，在总结干式变压器手工设计方法的基础上，借鉴变压器的通用优化设计模型，结合干式变压器的特点，建立了干式变压器的优化设计模型。以铁芯直径、窗高、内线圈匝数、外线圈电流密度、内线圈电流密度为变量，采用改进遗传算法对其进行干式变压器单机优化设计。该算法将模拟退火思想引入到遗传算法的选择机制中，解决了传统遗传算法过早收敛的问题。其与传统遗传算法优化结果对比表明：新的算法收敛性较好，优化效果较明显，算法是成功的。并根据Appelbaum序贯分解法的基本思想，通过“共同变量”和“非共同变量”将系列中兼容的各规格变压器联系起来，得到系列变压器优化设计的统一数学模型，然后使用改进后的遗传算法对中小型干式变压器中套用同一个机座的系列优化问题进行了探讨，并在此基础上建立了干式变压器系列优化的软件优化设计流程。 其次，在软件设计方面选用C++程序设计语言，采用Visual Basic进行界面编写，且运用ActiveX技术实现了VB与AutoCAD软件的连接。该设计不但能够对干式变压器进行优化设计，并且添加了CAD制图功能。本文对数据库支撑的干式变压器CAD系统进行了系统设计和研究，详细探讨了该集成软件的实现技术。 最后，在各项性能指标都满足国家标准要求的情况下，以SC9-50/10型号和SCB9-1250/10型号的干式变压器为例进行单机优化，变压器有效成本分别降低了2.83﹪和1.79﹪；以系列号SC9-50/10四个规格变压器为例进行系列优化，分别按照不同的权重来进行系列优化设计，优化方案1时，总成本下降了3.26﹪；优化方案2时，总成本下降了3.1﹪。可见，达到了预期效果，干式变压器成本有效降低。
上传时间： 2013-07-23
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无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点，又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点，在很多场合有广泛的应用前景，成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟，因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 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应用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象，若采用传统的PID进行控制的话，那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言，它是一个多变量、强耦合的非线性系统，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因，本文以无刷直流电机为控制对象，通过分析无刷直流电机的数学模型，以BP神经网络为基础，设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上，先利用神经网络PID控制器，给出相应的控制算法，对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明，同传统PID控制器相比，神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性，有效的改善了系统的控制结果，达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性，并证明了神经网络控制的优越性。
上传时间： 2013-08-04
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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
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电力系统频率性能是电力系统主要评价指标之一，维持系统频率稳定对用户端和发电端设备具有重要意义。正常运行时电力系统的频率应保持在.50±0.2Hz范围内，电网频率若超出该范围将对用户端和发电端设备产生不利影响，例如使异步电动机超过或低于额定转速，从而对设备或产品造成不利影响。 先前，由于采用相对落后的A标准和联络线控制模式，为了遵守A标准而避免功率反调和控制无意交换电量避免被罚款，各控制区域对本区域内发电厂的一次调节性能不很关注，也没有相应的评价标准和管理规定，甚至出于自身利益的考虑允许发电厂将其一次调节功能予以闭锁。 CPS标准的实施，联络线控制模式采用先进的TBC模式，一次调节性能成为影响各控制区域评价指标好坏的因素之一。各控制区域对本区域内电厂一次调节能力开始关注，其调节性能的评价研究成为热点。 前期工作提出了一种新的评价指标。该指标依据电网频率和电厂功率这两个随机变量之间的相关系数来定量分析调节是否对频率的恢复有利。这个新的考核指标有如下的特点：第一，这是一种基于概率的用长期的实时数据累计反映机组一次调频能力的指标；第二，它能正确反映发电机组的一次调频投切状态及调节能力。 通过matlab仿真表明，前期工作所提出的新指标对发电机组的各项指标是有效的，然而前期工作所提出的新指标尚有数个问题需要解决。本文着重解决其中的均值时间长度问题和机组一次功率的获取问题。其中关于机组一次功率的获取由于机组在执行二次调节时是一二次联合动作的，而且最终的动作执行者同为汽轮机的进气阀门(火电机组的情况)，故一直是一个较难解决的问题。本文主要从机组二次调解的目标曲线出发，并做出适当调整，得到所需的一次功率。在指标的均值时间长度方面主要是针对功率和频率采样时间、频率的传输延时和SCADA系统的坏数据这三方面的影响，综合设定一个较为合理的时间长度。
上传时间： 2013-07-03
上传用户：sowhat
无刷直流电机是一种性能优越、应用前景广阔的电机，应用传统的控制理论对其进行控制系统设计、分析的技术已经相对成熟，在此基础上研发出的各种调速系统已经在工业生产中获得广泛应用。因此，无刷直流电机的进一步推广应用，在很大程度上依赖于对一些先进控制策略的研究。 为了改进无刷直流电机调速系统的控制性能，本文基于灰色控制理论建立了无刷直流电机灰色PID控制调速系统模型。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控制性能优良，但无刷直流电机是一种多变量、非线性的控制系统，传统的PID控制器难以克服电机自身参数不确定和扰动带来的转速偏差问题，无法实现精确快速的控制。灰色控制器是在继承经典PID控制器不依赖于对象模型优点的基础上，通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制器，性能优良并且算法简单。该控制器设计不需要建立电机的精确数学模型，对参数变化和负载扰动不敏感。系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪，结构简单，能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。 本文以灰色系统理论为基础，把无刷直流电机的数学模型分为确定部分与不确定部分，对被控对象的不确定部分建立灰色模型，进行灰色预估补偿，使控制系统的灰量得到一定程度的白化。对所提出的无刷直流电机灰色PID控制调速系统进行了仿真，对仿真结果给出理论分析；以TMS320F2812型DSP为核心控制器建立了无刷直流电机调速驱动系统。仿真和实验结果表明，基于灰色PID控制算法的无刷直流电机调速系统受电机参数变化影响较小，具有较高的控制精度和鲁棒性，表现出优良的动、静态性能。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lyy1234
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
上传用户：凤临西北
随着现代工业的迅猛发展，对作为工业装备重要驱动源之一的伺服系统的性能提出了越来越高的要求。永磁同步电机( PMSM)作为交流伺服系统的执行元件具有结构简单、功率密度高、效率高、易于散热及维护保养等优点，正得到越来越广泛地应用。要构建高性能的伺服系统，好的伺服控制系统则必不可缺，本论文主要围绕高性能的永磁同步电流伺服控制系统这一主题展开研究。 根据永磁同步电机的动态dq数学模型，从实现高性能的转矩控制出发，对永磁同步电机的矢量控制技术和直接转矩控制技术等控制策略进行了比较分析。针对本伺服系统永磁同步电机的转子结构特点，选用了具有线性控制转矩特性，能获得比较平稳转矩输出的基于转子磁场定向的id=0的矢量控制策略，同时还介绍了该策略的重要组成部分空间矢量脉宽调制技术(SVPWM)，并在MATLAB仿真平台对所选控制方案进行了仿真研究。 对控制系统的软件部分进行了设计，详细分析了针对16位定点DSP控制器TMS320LF2407A的程序设计特点，建立了电机的标幺值模型，解决了变量的定标问题。并介绍了电机控制程序的总体结构以及相关模块的详细设计过程。 为实现高性能的伺服控制系统，使伺服系统输出平滑的转矩，本文还对电压型PWM逆变器“死区效应”引入的转矩脉动进行了分析，分析表明了在永磁同步电机矢量控制系统中，由“死区效应”造成的误差电压矢量与永磁同步电机转子位置之间的关系，并应用一种实用的死区补偿技术减小了转矩脉动，提高了系统的性能。 最后在伺服系统实验平台上对伺服控制系统进行综合调试，并在此基础上做了大量的实验研究，实验结果表明系统性能可靠且拥有优良的调速性能。
上传时间： 2013-06-18
上传用户：scorpion
异步电动机变频调速系统的频率范围、动态响应、调速精度、低频转矩、工作效率等方面具有很大优点。随着电力电子技术和计算机技术的飞跃发展，以此为基础的交流电机变频调速技术也取得了长足的进步，基于SVPWM的异步电动机矢量控制系统作为现代交流传动控制的一个重要研究方向，逐渐成为研究的热点。 异步电动机调速系统是一个多变量、强耦合的非线性系统，虽然常规的PID控制算法简单、可靠性高，但对于异步电动机这样的非线性系统控制效果一般。模糊控制作为智能控制的一个重要的分支，由于不需要建立对象的精确数学模型，且具有良好的鲁棒性和非线性的控制特性，非常适用于异步电动机调速系统。本文以提高异步电动机的调速精度和改善电动机的使用效率为目标，基于SVPWM的控制原理，分别采用传统PID控制器和模糊PID控制器，应用在异步电动机的调速系统中。 本文首先介绍了异步电动机调速方法和逆变器的PWM控制方法。并阐述了矢量控制、坐标变换、空间电压矢量调制的基本原理，给出了异步电动机在不同坐标系下的数学模型，为设计异步电动机矢量控制系统奠定了基础。同时给出了传统PID控制器和模糊PID控制器模型。为验证控制效果，文中基于MATLAB/Simulink平台，建立了控制器的计算机仿真模型，给出了仿真结果，并对结果做了详细的分析。比较了传统PID控制和模糊PID控制的效果，由仿真结果可以看出采用模糊PID控制算法具有较大的优越性。 最后，以TI公司的DSP控制芯片TMS320F2812为控制核心，设计了异步电动机的控制系统，硬件系统主要包括主电路、功率驱动电路、电压、电流检测电路等电路。另外设计了控制软件，并给出了软件的流程图。通过实验测得的波形，验证了控制方法的正确性和有效性。
上传时间： 2013-05-17
上传用户：dpuloku
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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