摘要：近年来，随着能源的危机及人们对环境污染的重视，采用新型洁净的电动汽车代替传统以汽油为源动力的汽车已经成为当前各大汽车公司和科研院所研究的热点。永磁同步电机以其结构简单、方便及易于实现等特点，成为目前电动汽车重要的动力驱动设备。本文提出一种基千滑模理论的电动汽车用永磁同步电机速度控制策略 ，利用Matlab/Simulink软件将滑模控制与PI 控制进行对比，验证了滑模控制具有更强的鲁棒性，为电动汽车驱动系统设计高鲁棒性的控制器提供一定的理论基础。
标签： matlab 电动汽车 永磁同步电机控制系统
上传时间： 2022-07-09
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基于SENT协议的有刷直流电机控制系统设计
上传时间： 2022-07-10
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【摘要】为了提高水下机器人控制系统设计的工作效率，提出了一种基于模块化思想的控制系统设计方法。模块化是指在对一定范围内的不同产品进行功能分析和分解的基础上，划分并设计生产出一系列通用模块或标准模块。把控制系统的硬件部分和软件部分按功能分解成一系列标准模块，将标准模块按照实际需要的设计结构进行组合，即可实现水下机器人控制系统的设计。采用这种模块化方法实现了水下机器人控制系统设计上的简单化，功能上的灵活化。
标签： 水下机器人
上传时间： 2022-07-11
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基于TMS320F28069的混合动力汽车永磁同步电机控制系统设计
标签： tms320f28069 混合动力汽车 电机控制系统
上传时间： 2022-07-11
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基于PID电加热炉温度控制系统设计
上传时间： 2022-07-20
上传用户：XuVshu
超声波电机是上个世纪八十年代逐步发展起来的新型微电机。它利用压电陶瓷逆压电效应激发的超声振动作为驱动力，通过定转子间的摩擦力来驱动转子运动。与传统的电磁马达相比，它具有低速大转矩、无电磁干扰、动作相应快、运行无噪声、无输入时能自锁等卓越特性，在非连续运动领域、精密控制领域要比传统的电磁电机性能优越得多。目前，旋转型超声波电机，尤其是环形行波型超声波电机，在工业、办公、过程自动化等领域的伺服系统中作为直接驱动执行器得到广泛的关注。 本论文主要研究并设计了用于超声波电机控制驱动的小型控制系统。其目的是针对市场需要，提供给用户一种价格较低、体积小、性能指标适中，操作简便，能够实现快速定位，速度可调节的标准的闭环控制器。 控制器的核心为MSP430F167。课题对外围检测、控制、驱动电路进行相关的研究和设计，并按照控制器的需求设计相应的软件。最后给出实验结果：系统运行稳定，速度曲线较为理想，达到了最初的设计要求。 系统总结了超声波电机的发展、特点、分类，通过与传统电磁电机的对比给出了超声波电机的广阔的应用前景。在此基础上，指出了超声波电机研究的发展方向，明确了本文的研究内容。 总结了环形行波型超声波电机的结构特点、运行机理，并在此基础上总结了环形行波型超声波电机调频、调相、调幅等控制方法以及推挽、半桥和全桥驱动逆变电路的优缺点。 本课题设计了基于超声波电机的控制驱动系统电路。首先，提出了本次设计的设计思想及目的；其次，介绍了本设计的控制器硬件电路具体设计过程以及调频调速的实现方式。然后，详细介绍了该控制系统的软件构成，包括上位机软件、下位机软件以及通讯部分。详细阐述了在本控制系统中的调速、定位原理。最后通过实验结果说明了该小型控制系统的有效性。
上传时间： 2013-07-18
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随着当今科学技术的迅猛发展，数字图像处理技术正在各个行业得到广泛的应用，而FPGA技术的不断成熟改变了通常采用并行计算机或数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)等作为嵌入式处理器的惯例。可编程逻辑器件(FPGA)凭借其较低的开发成本、较高的并行处理速度、较大的灵活性及其较短的开发周期等特点，在图像处理系统中有独特的优势。 本文提出了一种基于FPGA的图像采集处理系统解决方案，并选用低成本高性能的Altera公司的CycloneIII系列FPGA EP3C40F324为核心，设计开发了图像采集处理的软硬件综合系统。文章阐述了如何在FPGA中嵌入NiosII软核处理器并完成图像采集处理系统功能的设计方案。硬件电路上，系统设计了三块电路板：FPGA核心处理板、图像采集卡、图像显示卡，其中通过I2C总线对采集卡的工作模式进行配置，在采集模块控制下，将采集到的图像数据存储到SDRAM；根据VGA显示原理及其时序关系，设计了VGA显示输出控制模块，合成了VGA工作的控制信号，又根据VGA显示器的工业标准，合成VGA接口的水平和帧同步信号。逻辑硬件上，应用SOPCBuilder工具生成了FPGA内部的逻辑硬件功能模块，定制了NiosII IP core、CMOS图像采集模块、VGA Controller及其I2C总线接口，系统各模块间通过Avalon总线连接起来。软件部分，在NiosII内核处理器上实现了彩色图像颜色空间转换、二值化、形态学腐蚀处理及其目标定位等算法。实验结果证明了本文提出的方案及算法的正确性，可行性。
上传时间： 2013-08-05
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数字信息时代带来了“信息大爆炸”，使数据量大增，而数字图像数据更是如此，如果不对图像数据进行有效的压缩，那么图像信息的存储与传输将无法进行。显然，寻求一种高效的图像压缩系统具有很大的现实意义。 本文基于大规模现场可编程逻辑阵列(FPGA)和高速数字信号处理器(DSP)协同作业，来完成实时图像处理的系统设计。出于对系统设计上的性能和功耗方面的考虑，系统中FPGA 选用的是ALTERA公司的Cyclone系列芯片EP1C12Q240C8，DSP选用的是TI公司的55x系列芯片TMS320VC5502。该系统集图像采集、压缩、显示和存储功能于一体，其中DSP为主处理器负责图像处理，FPGA为协处理器负责系统的所有数字逻辑控制。FPGA和DSP的工作之间形成流水，并且借助于一片双口RAM(CY7C025AV-15AI)完成两者的通讯。结合FPGA和DSP自身的特点，本文提出一种新颖的信息通信方式，借助于一片双口RAM，其内部按其存储空间等分两块，利用乒乓技术完成对高速实时的图像数据缓冲。 该系统从视频采集、传输、压缩到图像存储等整个过程的工作，分别由FPGA和DSP承担。充分考虑到它们自身的优缺点，在满足系统实时性要求的同时，结构灵活，便于以后的扩展与升级。结果表明，在TMS320VC5502实现了对采集图像的JPEG压缩，效果良好且满足了实时性的要求，因此系统的功能得到了总体上的验证。 关键词：图像处理；FPGA；DSP；JPEG
上传时间： 2013-06-11
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随着我国国民经济的高速发展，国内高速公路、城市道路、停车场建设越来越多，对交通控制、安全管理的要求也日益提高，智能交通系统( IntelligentTransportation Systems，简称ITS)已成为当前交通管理发展的主要方向，而车牌识别系统(License Plate Recognition System，简称LPRS)技术作为智能交通系统的核心，起着举足轻重的作用，可以被广泛地应用于高速公路自动收费(ElectronicToll Collection，简称ETC)、停车场安全管理、被盗车辆的追踪、车流统计等。 目前，车牌识别系统大多都是基于PC平台的，其优势是实现容易，但是成本高、实时性不强、稳定性不高等缺点使其不能广泛推广。为了克服以上的缺点，且满足识别速度和识别率的要求，本文在原有车牌识别硬件系统设计的基础上做了一定的改进(原系统在图像采集、接口通信、系统稳定、脱机工作等方面存在一定问题)，与团队成员一起设计出了新的车牌识别硬件系统，采用单DSP+FPGA和双DSP+FPGA双板子的方式来共同实现(本人负责单DSP+FPGA的原理图和PCB绘制，另一成员负责双DSP+FPGA的原理图和PCB绘制)。 本文所涉及的该车牌硬件系统，主要工作由以下几个部分组成： 1.团队共同完成了新车牌识别系统的硬件设计，采用两个板子实现。其中，本人负责单DSP+FPGA板子绘制。 2.团队一起完成了整个系统的硬件电路调试。主要分为如下模块进行调试：电源，DSP，FPGA，SAA7113H视频解码器，LCD液晶显示和UART接口等。 3.负责完成了整个系统的DSP应用程序设计。采用DSP/BIOS操作系统来构建系统的框架，添加了多个任务对象进行管理系统的调度；用CSL编写了DSP上的底层驱动：完成了车牌识别算法在DSP上的移植与优化。 4.参与完成了部分FPGA程序的开发，主要包括图像采集、存储、传输几个模块等。 最终，本系统实现了高效、快速的车牌识别，各模块工作稳定，能脱机实现图像采集、传输、识别、结果输出和显示为一体化的功能；为以后进行高性能的车牌识别算法开发提供了一个很好的硬件平台。
上传时间： 2013-04-24
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人脸识别技术继指纹识别、虹膜识别以及声音识别等生物识别技术之后，以其独特的方便、经济及准确性而越来越受到世人的瞩目。作为人脸识别系统的重要环节—人脸检测，随着研究的深入和应用的扩大，在视频会议、图像检索、出入口控制以及智能人机交互等领域有着重要的应用前景，发展速度异常迅猛。 FPGA的制造技术不断发展，它的功能、应用和可靠性逐渐增加，在各个行业也显现出自身的优势。FPGA允许用户根据自己的需要来建立自己的模块，为用户的升级和改进留下广阔的空间。并且速度更高，密度也更大，其设计方法的灵活性降低了整个系统的开发成本，FPGA 设计成为电子自动化设计行业不可缺少的方法。 本文从人脸检测算法入手，总结基于FPGA上的嵌入式系统设计方法，使用IBM的Coreconnect挂接自定义模块技术。经过训练分类器、定点化、以及硬件加速等方法后，能够使人脸检测系统在基于Xilinx的Virtex II Pro开发板上平台上，达到实时的检测效果。本文工作和成果可以具体描述如下： 1. 算法分析：对于人脸检测算法，首先确保的是检测率的准确性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一种基于Adaboost算法的人脸检测方法。算法中较多的是积分图的特征值计算，这便于进一步的硬件设计。同时对检测算法进行耗时分析确定运行速度的瓶颈。 2. 软硬件功能划分：这一步考虑市场可以提供的资源状况，又要考虑系统成本、开发时间等诸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro开发板，在上面有可以供利用的Power PC处理器、可扩展的存储器、I/O接口、总线及数据通道等，通过分析可以对算法进行细致的划分，实现需要加速的模块。 3. 定点化：在Adaboost算法中，需要进行大量的浮点计算。这里采用的方法是直接对数据位进行操作它提取指数和尾数，然后对尾数执行移位操作。 4. 改进检测用的级联分类器的训练，提出可以迅速提高分类能力、特征数量大大减小的一种训练方法。 5. 最后对系统的整体进行了验证。实验表明，在视频输入输出接入的同时，人脸检测能够达到17fps的检测速度，并且获得了很好的检测率以及较低的误检率。
上传时间： 2013-07-01
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