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收敛性

  • 互换性与测量技术基础-273页-6.6M.pdf

    专辑类-测试技术专辑-134册-1.93G 互换性与测量技术基础-273页-6.6M.pdf

    标签: 273 6.6 互换性

    上传时间: 2013-07-10

    上传用户:jujiast99

  • GB-T4677.20-1988-印制板镀层附着性试验方法-摩擦法.pdf

    专辑类-国标类相关专辑-313册-701M GB-T4677.20-1988-印制板镀层附着性试验方法-摩擦法.pdf

    标签: 4677.20 GB-T 1988

    上传时间: 2013-07-18

    上传用户:极客

  • GB-11919《工业用插头插座和耦合器插销和插套尺寸互换性的要求》.pdf

    专辑类-国标类相关专辑-313册-701M GB-11919《工业用插头插座和耦合器插销和插套尺寸互换性的要求》.pdf

    标签: 11919 GB 工业

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:fnhhs

  • 小型DC/DC开关电源容性负载的研究.rar

    在DC/DC开关电源的应用中,输出负载端外接电容能起到滤波、抑制干扰的作用,在某些大容性负载动态跳变的设备中,要求电源输出端有快速响应,这就要求开关电源有较强的带容性负载的能力,并且有好的稳定性能。在开关电源的设计过程中,要充分理解并实现客户负载使用的特殊要求,必须分析开关电源容性负载能力的两种不同状态要求。

    标签: 开关电源 容性负载

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:branblackson

  • 基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar

    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。

    标签: BP神经网络 永磁同步电机 自适应控制

    上传时间: 2013-05-23

    上传用户:1101055045

  • 基于平均功率和RLS自适应算法的并联型有源滤波器.rar

    随着电力电子技术的飞速发展,越来越多的电力电子装置被广泛应用到各个领域,其中相当一部分负荷具有非线性或具有时变特性,使电网中暂态冲击、无功功率、高次谐波及三相不平衡问题日趋严重,给电网的供电质量造成严重的污染和损耗.因此,对电力系统进行谐波抑制和无功补偿,提高电网供电质量变得十分重要.电力有源滤波器(Active Power Filter,简称APF)与无源滤波器相比,APF具有高度可控制和快速响应特性,并且能跟踪补偿各次谐波、自动产生所需变化的无功功率和谐波功率,其特性不受系统影响,无谐波放大威胁.并联型电力有源滤波器(Shunt Active Power Filter,简称SAPF)更是得到了广泛的应用. 近年来,自适应算法中的递推最小二乘法(简称RLS)应用越来越广泛,该算法简单,收敛速度快.应用基于RLS自适应算法的滤波器(简称RLS滤波器),可以快速有效的滤除杂波,同时自动调整滤波器参数,不断改进滤波性能,最终得到所需的信号. 本文研究了基于平均功率和RLS自适应算法的并联型有源滤波器.它的参考电流是一个同电网相电压同相位的三相平衡的有功电流,它包含两个分量:一个是由实测的三相负载瞬时功率计算得到的,基于平均功率算法的电网应该为负载各相提供的有功电流瞬时参考值;另一个是为了维持有源滤波器中逆变器的直流母线电压基本恒定,主要通过RLS滤波器计算得出的电网各相应该提供的有功电流瞬时参考值.两个分量的计算共同构成了该有源滤波器参考电流的计算.补偿电流指令值与实际补偿电流比较生成控制逆变桥工作的PWM脉冲,生成补偿电流,达到补偿负载无功和抑制谐波的目的. 应用RLS滤波器得到维持直流母线电压恒定的直流侧有功系数A<,dc>,克服了传统PI控制中参数难以得到且由于参数过于敏感而导致补偿后电流纹波太大的问题.使得当稳态时SAPF自身的功率损耗和暂态负载变化时因为直流侧电容提供电网和负载之间的有功功率差而引起的电压的波动迅速反馈到指令电流的计算中.RLS算法收敛快,SAPF实时性大大提高.基于该方法的SAPF结构简单,无需锁相器. 根据本文的算法应用MATAB建立了仿真系统,仿真结果表明基于该算法的SAPF的可行性和实时性.

    标签: RLS 功率 自适应算法

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:mfhe2005

  • 基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar

    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。

    标签: BP神经网络 永磁同步电机 自适应控制

    上传时间: 2013-07-03

    上传用户:kakuki123

  • 电机传动系统参数辨识方法的研究.rar

    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。

    标签: 电机 传动系统 参数辨识

    上传时间: 2013-07-28

    上传用户:凤临西北

  • 不平衡系统中STATCOM的控制方法和主电路研究.rar

    三相电压不平衡度是衡量电网电能质量的一个重要指标。在三相系统中,引起电压不平衡的主要原因是发电机的输出电压不平衡和负载不平衡两方面,电压不平衡比较严重时,会给系统带来诸多危害。近年来,STATCOM因其动态响应速度快,电流谐波含量小,装置体积小等优点,在电压不平衡补偿中的应用越来越广。 首先本文研究了基于IGCT的STATCOM主电路。为了获得更高的输出电压,通常需要将IGCT串联使用。然而在器件串联使用时,由于其特性的差异会产生暂态电压分配不均衡,导致个别器件上产生过电压而威胁器件的安全,严重时会烧毁器件。因此需要采用均压电路来保证串联结构中电压的平均分配。本文重点对IGCT串联均压电路和缓冲电路进行了设计,在分析串联均压电路的同时,计算了吸收电容和吸收电阻的取值范围。而后,对缓冲电路进行了Pspice仿真,通过仿真验证了均压电路的工作效果。结果表明,吸收电容和吸收电阻的取值合适,能够对IGCT的串联运行起到很好的保护作用。本文还对100Kvar/660VSTATCOM的主电路进行了参数设计,对IGCT的型号和各主要元件进行了选择。 本文重点研究了不平衡系统中STATCOM的控制策略。建立了基于IGCT的STATCOM的数学模型;根据STATCOM的电流暂态模型,对电流电压进行序分解,并做D—Q坐标变换,建立STATCOM在静止坐标系下的正、负序数学模型。基于建立的负序模型,研究STATCOM在不平衡情况下的控制策略,本文采用无差拍控制方法;根据实际补偿时遇到的问题:收敛速度慢、依赖固定的负载模型、鲁棒性差等,对无差拍控制方法进行了优化设计。该优化方法在传统无差拍的基础上引入了参考电流观测器和状态观测器;文中具体设计了这个改进无差拍控制器和其相关电路。经分析与仿真验证了本文提出的优化控制方法,将该方法应用于STATCOM不平衡补偿器,取得了良好的不平衡补偿性能、快速的动态响应和良好的鲁棒性。

    标签: STATCOM 不平衡

    上传时间: 2013-06-05

    上传用户:abc123456.

  • 基于FPGA的语音增强算法研究与实现.rar

    现实生活中的语音不可避免的要受到周围环境的影响,背景噪声例如机械噪声、街头音乐噪音,其他说话者的话音等均会严重地影响语音信号的质量:此外传输系统本身也会产生各种噪声,因此接收端的信号为带噪语音信号。混叠在语音信号中的噪声按类别可分为环境噪声等的加法性噪声及电器线路干扰等的乘法性噪声;按性质可分为平稳噪声和非平稳噪声。 语音增强的根本目的就是净化语音质量。把不需要的噪音减低到最小程度。但是由于噪音的复杂性,很难归纳出一个统一的特征,因此不可能寻求一种算法完全适应于所有的噪音消除,因此语音增强是一个复杂的工程。 有关抗噪声技术的研究以及实际环境下的语音信号处理系统的开发,在国内外已经成为语音信号处理非常重要的研究课题,已经作了大量的研究工作,取得了丰富的研究成果。本文仅对加性噪声下的语音增强技术做了较为仔细的讨论,我们先给出语音信号处理的基本理论,它是语音增强算法研究和实现的理论基础,在此基础总结了自适应信号处理技术的特点以及在语音增强方面的应用。选取工程领域最常用的自适应LMS滤波算法和RLS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噪声环境下,L M S滤波器族和R L S滤波器在不同噪音输入下的权系数收敛速度、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。 研究了MATLAB语言程序设计和使用MALTLAB对语音算法进行仿真、并输入了多种实际环境下的噪音进行滤波仿真并对仿真的结果进行比较和分析。总结出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自适应滤波器在语音滤波方面的特点 和应用情况。 最后在MATLAB仿真的基础上,利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多种EDA工具,完成了L M S自适应滤波器的FPGA设计。 关键词:语音增强,背景噪音,自适应滤波器,LMS,RLS,FPGA

    标签: FPGA 语音增强 算法研究

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:lijianyu172