ADS-B机场场面监视技术研究对机场场面监视中ADS-B系统的应用方式方法进行了分析了论证。
上传时间： 2017-06-13
上传用户：mhwang1973
随着汽车电子技术的发展，汽车作为一种融合了当代多种高新技术的交通工具，需要采用越来越多的电子控制系统，这些复杂的系统控制需要检测及交换大量数据，传统的点对点控制方式不但布线复杂、昂贵，而且可靠性差、重量大维护成本高，已经无法满足现代汽车的通信要求，为了解决上面这些问题，德国BOSCH公司的CAN总线控制应运而生，且日前得到了广泛应用。为了应对当前某些整车厂对车载CAN总线控制系统应用的需求，以及解决由于没有一个开放的CAN应用层协议，使不同配套厂的设备之间不能互操作的问题论文以基于SAEJ939协议的汽车CAN总线控制系统设计与测试作为研究课题制定了基于SAEJ939协议的CAN应用层协议并设计开发了CAN总线控制模块结合项目组已有的技术基础，论文首先研究了CAN总线协议特点和实现该技术的要求，并研究分析了CAN总线的应用层协议规范SAE939，在此基础上，根据某整车厂需求，分别从网络拓扑结构的总体设计、模块的信号定义、信息发送周期选择、报文优先级分配以及节点地址定义等几个方面设计制定了一套具有良好扩展性的汽车CAN应用层协议。此外，课题还完成了CAN总线控制模块的全部硬件设计，通过软件开发实现了所制定的CAN应用层协议以及各控制模块的功能为了验证CAN总线系统设计方案和所制定的CAN应用层协议的可行性，以及测试网络性能，课题对CAN总线控制模块和CAN网络系统进行CAN模块的致性测试，CAN控制模块通信功能测试，以及应用cAN总线开发工具 CANoe进行的CAN总线仿真实验和整个系统平台测试。通过研究这些实验和测试的结果验证了CAN总线控制系统的实时性、可靠性和稳定性，证明了课题设计方案可行此外，误题的研究也为实现具有自主知识产权的汽车CAN总线控制技术的产品化积累了经验，课题也因此具备继续研究开发的意义和良好的经济的前景
标签： 汽车CAN总线
上传时间： 2022-03-23
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本文开展的主要工作如下：1，设计实现了可通过蓝牙、语音和Wi-Fi三种方式控制的智能家居电源开关控制器。设计了元器件电路、PCB线路和Android UI界面，可应用于Android手机、平板、蓝牙程式实施进程控制，改变了传统家居布线模式，可免开关布线，也可相容已有线路布局，还可与各种智能家庭系统实现无缝连接。借助热成像实验测试了环境温度对该控制器的影响，并对控制器的性能做了全面的分析和研究。2基于稳定性、安全性、易于扩展及便于施工的原则，规划了整个智能家居终端控制系统的通信协议和组网方式，选用支持OpenWrt系统的哦耶路由器改装成中控智能家庭网关。以CO传感器监控报警为例，实验验证了整个系统的可行性。3本文使用蓝牙组网，相对于ZigBee功耗更低。在消费电子领域，蓝牙具有更多优势，也得到了越来越多的青睐。随着蓝牙自组网技术（BLE Mesh）的发布，进一步规范了基于IPv6数据包的交换设备间的蓝牙通信，克服了短距离通信和限制通信拓扑结构的缺陷，可免疫电磁干扰。蓝牙的另一大优势就是可直接与手机连接，必将成为近程通信发展的主要方向。注：本文第三章电源开关控制器是独立开发准备投放市场的产品，后来和蓝牙CSR厂商有合作，其提供了CSR1010蓝牙芯片及开发API，所以在架构整个智能家居终端控制系统时，整个系统内所选用的蓝牙芯片都用的是厂商提供的CSR1010芯片，组建BLE mesh网络。
上传时间： 2022-06-23
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基于LabVIEW和OPC的数据通信的实现
上传时间： 2013-07-14
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基于Labview与PLC的电梯远程监控系统
上传时间： 2013-06-14
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读一篇文章，作一个单片机电路（八）：基于AT89C2051串口的LED数码管显示电路[1]
上传时间： 2013-04-15
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仿真_《基于NI Multisim 10的电子电路计算机仿真设计与分析》
上传时间： 2013-07-02
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基于DSP和DDS的数字立体声调频发射系统
上传时间： 2013-06-18
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基于DSP与AD9852的任意信号发生器
上传时间： 2013-04-15
上传用户：eeworm
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
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