STC单片机控制5线四相24BYJ-48 5V DC 步进电机正反转驱动程序
上传时间： 2013-04-24
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永磁无刷直流电动机是一种性能优越、应用前景广阔的电动机,传统的理论分析及设计方法已比较成熟,它的进一步推广应用,在很大程度上有赖于对控制策略的研究.该文提出了一套基于DSP的全数字无刷直流电动机模糊神经网络双模控制系统,将模糊控制和神经网络分别引入到无刷直流电动机的控制中来.充分利用模糊控制对参数变化不敏感,能够提高系统的快速性的特点,构造适用于调节较大速度偏差的模糊调节器,加快系统的调节速度;由于神经网络既具有非线性映射的能力,可逼近任何线性和非线性模型,又具有自学习、自收敛性,对被控对象无须精确建模,对参数变化有较强的鲁棒性的特点,构造三层BP神经网络调节器,来实现消除稳态偏差的精确控制.以速度偏差率为判断依据,实现模糊和神经网络两种控制模式的切换,使系统在不同速度偏差段快速调整、平滑运行.此外充分利用系统硬件构成的特点,采用适当的PWM输出切换策略,最大限度的抑制逆变桥换相死区;通过换相瞬时转矩公式推导和分析,得出在换相过程中保持导通相功率器件为恒通,即令PWM输出占空比D=1,来抑制定子电感对换相电流影响的控制策略.上述抑制换相死区和采用恒通电压的控制方法,减小了换相引起的转矩波动,使系统电流保持平滑、转矩脉动大幅度减小、系统响应更快、并具有较强的鲁棒性和实时性.在这种设计下,系统不仅能实现更精确的定位和更准确的速度调节,而且可以使无刷直流电动机长期工作在低速、大转矩、频繁起动的状态下.该文选用TMS320LF2407作为微控制器,将系统的参数自调整模糊控制算法,BP神经网络控制算法以及PWM输出,转子位置、速度、相电流检测计算等功能模块编程存储于DSP的E2PROM,实现了对无刷直流电动机的全数字实时控制,并得到了良好的实验结果的结果.
上传时间： 2013-06-01
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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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永磁同步电机(PMSM)是一种性能优越、应用前景广阔的电机。永磁同步电机调速系统是以永磁同步电机为控制对象，采用变压变频技术对电机进行调速的控制系统。因其具有能耗低、可靠性高、控制精确等优点，在许多领域得到广泛的应用。然而，转子无阻尼绕组的PMSM的采用变频技术开环运行时，系统不太稳定，电机效率有所下降，转子温升高，易造成钕铁硼永磁体退磁，危及电机安全运行，有时甚至还会出现失步现象，系统无法运行。PMSM控制系统稳定运行控制都是建立在闭环控制基础之上的，因此如何获取转子位置和速度信号是整个系统中相当重要的一个环节。当前，在大多数调速驱动系统中，最常用的方法是在转子轴上安装位置传感器。但这些传感器增加了系统的成本，降低了系统的可靠性和耐用性。因此，在一些特殊及控制精度要求不很高的场合，无传感器控制将会得到广泛的应用。它通过测量电动机的电流、电压等可测量的物理量，通过特定的观测器策略估算转子位置，提取永磁转子的位置和速度信息，完成闭环控制。本文以无位置传感器PMSM控制系统作为研究对象，介绍了永磁同步电机的结构及其数学模型，详细地阐述了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的理论基础及其波形的产生机制，并对闭环控制策略进行了研究。鉴于数字信号处理器(DSP)TMS320LF2407控制芯片出色的性能和丰富的外设资源，使用该芯片设计了控制系统的硬件系统和软件系统，通过对整个控制系统的试验调试，实现了永磁同步电机的无位置传感器控制。 本文借助于MATLAB建立了永磁同步电机的仿真数学模型，并根据空间矢量脉宽调制的工作原理，构建了永磁同步电机调速控制系统的仿真模型。系统采用αβ定子静止坐标系下的数学模型，依据滑模变结构控制原理，对永磁电机的转子位置角θe和转速ωe进行实时在线估算，不断修正估算位置^θe，控制定子旋转磁场与转子磁场垂直并保持与转子同步旋转，实现电机的闭环调速运行。理论分析和仿真结果表明，所提出的永磁同步电机无传感器控制方法具有较强的鲁棒性和令人满意的性能。
上传时间： 2013-04-24
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无刷直流电机具有输出转矩大、调速性能好、运行可靠等一系列优点，具有广泛的应用前景，其传统的理论分析及设计方法已经比较成熟。它的进一步推广和应用，在很大程度上有赖于对其控制策略的研究。本文主要研究了无刷直流电机的速度控制问题。 无刷直流电机是一种多变量和非线性的控制系统，传统的控制方法很难满足对它的精确控制。近代模糊控制理论在无刷直流电机的控制中得到了广泛的应用，提高了控制系统的性能。但是，在模糊控制器控制规则优化和参数在线调整方面还存在着许多不足。针对这些问题，本文提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器，并且应用到无刷直流电机的控制中。系统采用双闭环控制，内环采用电流负反馈对电机转矩进行调节；外环应用模糊控制器进行速度控制，通过遗传算法离线优化模糊控制规则和在线调节模糊控制器的参数以提高系统的动态性能。同时本文使用Matlab和电机仿真软件VisSim对无刷直流电机的速度控制进行了软件仿真。 数字信号处理器(DSP)是一种高速的信号处理芯片，近几年在电机控制领域得到了广泛的应用。本文以TI公司的TMS320LF2407控制器为基础，介绍了DSP在无刷直流电机控制中常用的应用技术。同时为了降低系统开发设计的复杂性，提高控制系统的可靠性以及软件开发的快速性，本文将嵌入式操作系统移植到DSP中，并在该操作平台上开发出高效的控制算法。 实验结果表明，通过遗传算法优化的模糊控制器对无刷直流电机模型的不确定性和负载变化具有较强的适应性和鲁棒性，而且控制系统具有较好的动态性能。
上传时间： 2013-06-12
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该文针对汽轮发电机定子在空冷及蒸发冷却条件下的温度分布进行了仿真计算和实验研究.在仿真方面，对仿真的数值分析方法进行了研究，建立了三维热传导模型，分析讨论了温度场计算过程中边界条件的计算和设置.对三种不同绝缘结构的定子试件，在不同的工况下，进行了温度场仿真计算.在空冷条件下，进行了三维温度场仿真，得到了多组曲线，获得了不同电流密度、不同绝缘结构、不同风速情况下，定子铁芯和绕组绝缘表面的温度分布.在蒸发冷却条件下，对定子进行了二维温度场的仿真计算，并分析了冷却介质F-113的不同液位高度对定子温度分布的影响.在实验方面，建立了不锈钢套筒模型，在空冷条件下，测得了不同风速时定子表面的温升数据，分析了风速、绝缘厚度、以及电流密度对定子温度场的影响.在蒸发冷却条件下，测得了定子的温度分布，并与空冷的数据进行了对比，可以看出在大电流密度条件下，蒸发冷却技术冷却效果的优势非常明显.通过该文的研究，更直接地了解了在空冷和蒸发冷却两种冷却方式下，定子的温度分布情况.在工程应用中，可作为选择电机冷却方式的参考.
上传时间： 2013-04-24
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本文对Windows NT 操作系统的多线程同步机制和同步对象进行了分析，以其在检测仪和经纬仪同步通信程序开发中的应用为例，论述了如何通过共享事件来实现应用程序和设备驱动程序的同步通信，并给出了
上传时间： 2013-06-30
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介绍一种利用光电技术动态检测轨道不平顺的方法，装置安装在运营机车上，由线阵CCD传感器、红外线光源、轨道检测单元板、数据转储器和地面微机处理系统等部分组成。阐述了直接测量法原理、硬件电路、浮动二值化以
上传时间： 2013-05-23
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本文介绍了一种适于网络环境的高效、可扩展、自适应以及鲁棒的视频流压缩与传输技术，并以此为基础最终实现了一个流媒体系统。该系统由两部分组成：流媒体压缩部分和网络传输控制部分。在本文中将详细介绍这
上传时间： 2013-06-03
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有关于串行下载线的原理图，大家来看看吧多大
上传时间： 2013-07-24
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