电动机的DSP控制_王晓明_北航.rar
上传时间： 2013-06-17
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用DSP产生六路PWM波来控制永磁无刷直流电机的转动和换向
上传时间： 2013-06-11
上传用户：liglechongchong
在分析无刷直流电机（BLDC）数学模型的基础上，提出了一种无刷直流电机控制系统仿真建模的新方法。在Matlab/Simulink环境下，把独立的功能模块和S函数相结合，构建了无刷直流电机系统的仿真模型。
上传时间： 2013-07-30
上传用户：zfh920401
温度控制系统,一个对你的系统开发很有帮助的例子
标签： 温度控制系统
上传时间： 2013-04-24
上传用户：kbnswdifs
非常详细步进电机控制原理图，和完整的控制程序，安装PROTEUS后就可以看到仿真的结果，可是我呕心沥血做的，不容易！
标签： 步进电机控制
上传时间： 2013-05-24
上传用户：rockjablew
利用定时器控制产生占空比可变的 PWM 波
上传时间： 2013-07-01
上传用户：gpyz253344
随着工业技术的不断发展,大型结构件的应用越来越多。在这些大型结构件的焊接生产中存在大量的弯曲角焊缝和折线角焊缝,实现这些焊缝的自动化焊接对于提高生产效率和保证产品质量具有非常重要的意义。这些工件结构庞大,很多焊接作业必须在现场进行,难以采用手臂式机器人进行自动焊接,也难以采用编程或示教的方式进行焊缝跟踪;另外在对这些焊缝进行自动焊接时,不仅要控制焊枪跟踪焊缝移动,同时还要调整焊枪的倾角,以保证焊接质量。 为此,本文以轮式移动焊接机器人为平台,解决大范围移动焊接问题;同时采用旋转电弧作为传感器,进行焊枪偏差识别与倾角检测,从而实现大型构件角焊缝自动焊接。研究内容主要包括:焊接电流信号的滤波处理;焊枪偏差与倾角检测;水平弯曲角焊缝、具有直角转弯的角焊缝和水平折线角焊缝跟踪及焊枪倾角调整控制器的设计。 针对焊接电流信号易受外界噪声干扰影响的问题,本文提出以软阈值小波滤波为核心的组合滤波算法,对旋转电弧传感器采集到的电流信号进行滤波处理,使电流波形得到了明显地改善,提高了电流信号的信噪比,为焊枪的偏差和倾角检测奠定了基础。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：yan2267246
本文对直驱式变速恒频风力发电领域的关键技术从理论到仿真进行了较为全面深入的研究，在详细分析直驱式风力发电系统的特点和已有最大功率跟踪算法的基础上，确立了由梯形波永磁同步发电机、三相不可控整流桥、直流升压电路、全桥逆变器构成的并网主电路拓扑结构，提出了通过控制直流升压电路的占空比，以使风机获得最大功率的跟踪算法，同时增加速度估算控制方法，以提高系统的响应速度。 由直流升压电路中储能大电感的存在，迫使发电机的各相电流为梯形波，为了发电机输出功率平稳，减小系统的转矩脉动，则发电机的电动势最好是梯形波。梯形波永磁同步发电机发出的三相电压为梯形波，通过整流桥整流之后，获得脉动较小的整流直流电压，特别适合于大电感滤波，同时电磁转矩脉动小，系统振动噪声低。该电机可以和风力机直接耦合，适用于大型低速风力发电系统。三相不可控整流具有可靠性高，简化硬件电路；直流变换电路可将整流后的直流电压提升到逆变器所需的幅值基本恒定的直流电压，经逆变器逆变后并网。最大功率跟踪算法的提出能够使风电系统快速跟踪风速的变化，维持最佳叶尖速比，捕获最大风能。 本文还利用仿真软件MATLAB/Simulink平台搭建了仿真模块并进行了动态仿真，对所设计的最大功率跟踪算法进行仿真分析。结果表明，该算法具有较快的系统响应，速度估算器也能较快的跟踪变化的实际转速。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：libinxny
该文研究了用于电动汽车驱动的永磁同步电机驱动系统.首先概述了电动汽车对驱动系统的一些基本要求,并比较了基于不同种类电机的驱动系统的主要指标,认为永磁同步电机适用于这一应用场合,并在效率,功率密度和维护性等方面有着突出的优点.该文分析了永磁同步电机用于矢量控制的数学模型,并建立了基于其数学模型的电机控制仿真软件包.其中包括可以体现电机初始位置的电机模型及SWPWM发生模块.通过仿真,确认将要在实际系统中使用的控制方法是基本可行的.在已有的控制系统硬件的基础上,实现了2.5kw和20kw永磁同步电机驱动系统的闭环控制,完成在其基速以下区域的两台电机的闭环负载控制运行及2.5kw系统的空载弱磁运行.从电机高速运行和负载试验的结果可以看出,目前的控制策略,控制程序和系统硬件已经可以达到预期的控制目标.该文还讨论了一些永磁同步电机驱动系统特有的课题.其中包括改进的闭环弱磁控制方法;为使电机平稳启动,应用了一种简单的启动和初始位置估计方法;设计了基于改进"负载法"的一种相对简单的电机参数试验测量方法.所有这些工作对今后进一步提高驱动系统的控制性能都将是有益的.
上传时间： 2013-08-01
上传用户：hsj3927
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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