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数控技术是20世纪制造技术取得重大成就之一，成为当代国际间科学竞争的重点，数控技术对现代制造业的影响是多方面的和重大的。制造业是各种产业的支柱工业，数控技术和数控装备是制造业工业现代化的重要基础，直接影响到一个国家的经济发展和综合国力。发展数控技术和数控机床是当前制造工业技术改造，技术更新的必由之路。数控机床的发展在很大程度上取决于数控系统的性能和水平，而数控系统的发展及其技术基础离不开微电子技术和计算机技术。 插补控制功能是数控制造系统的一个重要组成部分，是数控技术中的核心技术。它的性能直接代表制造系统的先进程度，它的好坏直接影响着数控加工技术的优劣，是目前数控技术急需提高和完善的环节之一。 本论文首先对数控技术的发展史、数控技术特点、研究对象及发展趋势等进行了概述，介绍了数控装置的组成和工作过程，并阐述了论文的选题意义及研究内容。 其次，在分析传统基准脉冲插补、数据采样插补算法的基础上，着重介绍了数控技术插补原理，并且对常用的插补方法进行分析和比较。 然后，在软件技术方面详细地分析了逐点比较法、数字积分法、最小偏差法等实用插补算法的组成和特点，重点论述了以上各种插补算法的软件实现。在硬件技术方面，在研究硬件插补器的设计原理和实现技术的基础上设计了DDA法直线和圆弧的硬件插补器，说明了它的工作原理。 最后，总结性地介绍了课题的主要工作、成果和对课题的展望。
标签： 数控机床
上传时间： 2013-04-24
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玻璃磨边机这项技术国外在上世纪九十年代末期发展起来；但设备价格比较昂贵。而国产机尚处于起步阶段。根据玻璃深加工企业的实际需要，本课题设计和完成了这种高精度的玻璃磨边设备。 本文主要研究了步进电机、变频器、光电编码器、可编程控制器和由它们组成的控制系统在玻璃直线磨边机上的应用。介绍了步进电机、变频器、光电编码器和可编程控制器的功能、特点。通过PLC、步进电机、变频器、编码器组成的控制系统来对玻璃加工进行控制。该系统在控制精度上基本达到了生产的需要。这里采用该系统来代替伺服系统，不仅降低了成本而且也满足了企业的要求。文中还设计了PLC程序来对其进行控制，而且进行现场调试，达到了预期的目标。其间，还采取一些办法解决了一些干扰问题，也掌握了实际选型的有关知识。本文还介绍了人机界面的主要设计参数。 本文对玻璃直线双边磨边机电气控制系统的总体设计方案进行了综合性论述对控制系统进行了功能分析，阐述了系统的性能要求；根据控制系统的性能要求，提出了系统的总体设计方案。为了实现设计方案，本文对位置控制的方法进行分析和研究，给出了玻璃直线双边磨边机电气控制系统的具体实现方案；对变频器和光电编码器的原理进行了分析，给出了变频器与光电编码器的选型方法。玻璃直线双边磨边机的夹持梁升降系统采用开环控制；工作台开合控制系统采用变频调速闭环控制，光电编码器测量开合位置，反馈给PLC，对开合系统进行慢速开合，以提高定位精度，降低了开发成本。 本文还对采用可编程控制器作为下位机现场控制进行了软硬件设计。详细介绍了PLC的软件设计，包括主程序，初始化程序，开合机构控制系统程序，夹持梁升降控制系统程序，玻璃传送控制系统程序及上位机与下位机的通信处理方法。
上传时间： 2013-06-04
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近年来，随着多媒体技术、计算机网络与通信技术的的快速发展，传统的监控系统也不断向着新的发展方向进行着不断的更新与发展。进而随着嵌入式技术的出现以及人们对降低监控系统成本和提高可靠性的迫切需求，基于嵌入式系统的网络视频监控系统将成为新的研发热点。 本文的目的是把嵌入式技术与计算机网络技术相结合，构造一个性能稳定且具有较强处理能力的数字化远程视频监控系统。该监控系统以嵌入式Linux系统平台作为服务器端，服务器程序在其上以后台方式运行，等待监控系统环境中的客户机使用浏览器向其发送访问请求，实现在局域网乃至Internet网上对摄像头的远程控制。 文中把系统设计分为三大部分：系统硬件设计、嵌入式Linux在硬件平台的实现和系统软件设计。硬件设计部分首先提出了整个硬件系统的实现方案，接着详细介绍了S3C2410处理器与存储器、以太网控制器芯片以及USB和串口的接口电路设计；第二部分详细叙述了嵌入式Linux在本系统硬件平台的移植实现及应用程序的开发特点，重点讲述了本系统平台上Linux的引导加载程序Bootloader的设计过程；系统软件部分首先介绍了USB接口摄像头驱动在嵌入式Linux下的实现，重点讲述了Video4Linux下视频采集的实现，接着论述了如何实现图像的JPEG压缩，最后针对基于B/S模式的网络通信系统结构，详细阐述了网络通信的具体实现过程和方法。 最后在办公室局域网通过对系统测试，显示了系统运行结果，实现了利用局域网或Internet网对远程环境进行监控的功能。
上传时间： 2013-07-04
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永磁同步发电机由于一系列高效节能的优点，在工农业生产、航空航天、国防和日常生活中得到广泛应用，并且受到许多学者的关注，其研究领域主要涉及永磁同步发电机的设计、精确性能分析、控制等方面。 本课题作为国家自然科学基金项目《无刷无励磁机谐波励磁的混合励磁永磁电机的研究》的课题，主要研究永磁电机的电磁场空载和负载计算，求出永磁电机的电压波形和电压调整率，为分段式转子的混合励磁永磁电机的研究奠定基础，主要做了以下工作： 首先介绍了永磁同步发电机的基本原理，包括永磁同步发电机的结构形式和永磁同步发电机的运行性能，采用传统解析理论给出了电压调整率的计算方法及外特性的计算模型；然后用有限元ANSYS对永磁同步发电机样机进行实体建模，经过定义分配材料、划分网格、加边界条件和载荷、求解计算等，得到矢量磁位Az、磁场强度H、磁感应强度B等结果，直观地看出电机内部的磁场分布情况。 其次根据电磁场计算结果，应用齿磁通法对其进行后处理。该方法求解转子在一个齿距内不同位置处的磁场，以定子齿的磁通为计算单位，根据绕组与齿的匝链关系，计算出磁链随时间的变化，进而得到永磁同步发电机空、负载时电压大小及波形。通过计算结果写实验结果对比，验证了齿磁通法的正确性，为计算永磁同步发电机各种性能特性提供有力工具。 最后，基于齿磁通法对永磁同步发电机的外特性进行了深入研究，定量分析了结构参数对外特性的影响规律，提出了有效降低电压调整率的方法的是：增加气隙长度g的同时，适当增加永磁体的磁化方向的长度hm；此外，要尽量的减少每相串联匝数N和增大导线面积以减小阻抗参数。通过改变电机的结构参数，对其电磁场进行计算，找到永磁电机电压调整率的变化规律，为加电励磁的混合励磁永磁电机做准备，达到稳定输出电压的目的。
上传时间： 2013-04-24
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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
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