电压空间矢量脉冲宽度调制技术是一种性能优越、易于数字化实现的脉冲宽度调制方案。在常规SVPWM算法中，判定等效电压空间矢量所处扇区位置时需要进行坐标旋转和反正切三角函数的运算，计算特定电压空间矢量作用时间时需要进行正弦、余弦三角函数的运算以及过饱和情况下的归一化处理过程，同时，在整个SVPWM算法中还包含了无理数的运算，这些复杂计算不可避免地会产生大量计算误差，对高精度实时控制产生不可忽视的影响，而且这些复杂运算的计算量大，对系统的处理速度要求高，程序设计复杂，系统运行时间长，占用系统资源多。因此，从工程实际应用的角度出发，需要对常规SVPWM算法进行优化设计。 本文提出的优化SVPWM算法，只需进行普通的四则运算，计算非常简单，克服了上述常规SVPWM算法中的缺点，同时，采用交叉分配零电压空间矢量，并将零电压空间矢量的切换点置于各扇区中点的方法，达到降低三相桥式逆变电路中开关器件开关损耗的目的。SVPWM算法要求高速的数据处理能力，传统的MCU、DSP都难以满足其要求，而具有高速数据处理能力的FPGA/CPLD则可以很好的实现SVPWM的控制功能，在实时性、灵活性等方面有着MCU、DSP无法比拟的优越性。本文利用MATLAB/Simulink软件对优化的SVPWM系统原型进行建模和仿真，当仿真效果达到SVPWM系统控制要求后，在XilinxISE环境下采用硬件描述语言设计输入方法与原理图设计输入方法相结合的混合设计输入方法进行FPGA/CPLD的电路设计与输入，建立相同功能的SVPWM系统模型，然后利用ISESimulator（VHDL/Verilog）仿真器进行功能仿真和性能分析，验证了本文提出的SVPWM优化设计方案的可行性和有效性。
上传时间： 2013-06-27
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无刷直流电机以体积小、重量轻、效率高、调速性能好、无换向火花及无励磁损耗等诸多优点被大量应用于家电、交通、医疗器械、数控机床及机器人等领域，现代工业的快速发展对无刷直流电机控制系统的性能要求也越来越高。可以预见，随着永磁材料和电力电子器件价格进一步的降低，无刷直流电机驱动理论的研究不断深入，无刷直流电机的应用前景将更加广泛。 本文通过阅读大量文献资料，介绍了无刷直流电机的发展现状、研究动态及工作原理等。在控制策略上，采用了基于智能控制思想的模糊控制，其特点是不依赖于对象模型，利用制定的控制规则进行了模糊推理从而获得合适的控制量。运用Matlab/Simulink对控制系统进行了建模和仿真，其中速度环采用模糊PI调节，电流环采用传统的PI调节，为后面的实验提供了理论分析的基础。 结合无刷直流电机的结构，利用电机内部的霍尔元件检测转子位置。根据模糊控制器的设计方法，给出了模糊控制查询表。采用TI公司的数字信号处理器TMS320F2812作为主控芯片，在硬件上设计了整流电路、逆变电路、驱动电路、调理及保护电路等；在DSP软件开发环境CCS下，采用C语言和汇编语言进行了混合编程，实现了转子位置信号的读取、PWM波的产生、AD采样、速度模糊PI调节及电流调节等功能。 通过对整个控制系统的软硬件联合调试，进行了相关实验。相对传统的控制系统，采用模糊PI控制的系统具有响应速度快、超调量小、稳定性好等优点。实验结果表明了无刷直流电机模糊控制系统设计的正确性。最后对整个设计进行了总结，对后续的工作给出了自己的见解。
上传时间： 2013-04-24
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20世纪90年代以来，为了缓解能源和环境对人类生活和社会发展的压力，世界各国都投入了大量资金开发电动汽车。在日本、美国、法国等汽车强国已经开发出一些商品化的电动汽车。我国在“十五”期间，国家电动汽车重大科技专项确立以燃料电池汽车、混合电动汽车、纯电动汽车以及相关的多能源动力总成控制、驱动电机、动力蓄电池及燃料电池等关键零部件研发。 与其它驱动电机相比，永磁同步电动机具有高效率、高功率密度和良好的控制特性，受到人们的普遍关注，越来越多地应用于电动汽车的驱动装置中。本文课题以印度REVA公司小型纯电动汽车驱动用永磁同步电动机及其控制器为研究对象，对永磁同步电动机本体及控制器硬件进行了比较深入的研究，设计并制作了永磁同步电动机试验样机以及基于TMS320LF2407A DSP的永磁同步电动机控制器，在此基础上展开了初步试验研究。 本文首先比较了当前常用电动汽车驱动电机的特点，并综述了电力电子和计算机控制技术在汽车驱动中的应用；然后分析永磁同步电机气隙磁场对电机性能的影响，针对电动汽车驱动电机的特点，提出了T形转子永磁同步电动机，不仅使永磁同步电动机的气隙磁场接近正弦同时解决了高速运行时磁钢的固定问题；同时，制作了基于TMS320LF2407A DSP和IPM模块的永磁同步电动机矢量控制器，并对控制器进行了驱动无刷直流电动机的负载实验和永磁同步电机的空载实验；最后，分析永磁同步电机矢量控制的数学模型，并建立了永磁同步电机的SVPWM驱动的仿真模型，进行了id=0的矢量控制系统仿真，研究了永磁同步电机参数对系统动态响应的影响。
上传时间： 2013-07-23
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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
上传时间： 2013-04-24
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统一潮流控制器(UPFC)作为一种典型的FACTS装置，综合了FACTS元件的多种灵活控制手段，能同时或选择地控制线路的基本参数(电压、阻抗、相角)，也可交替地控制线路上的有功和无功潮流，还可独立地提供可控的并联无功补偿。因此UPFC被认为是最有创造性，功能最强大的FACTS元件。 首先，本文详细分析了统一潮流控制器的基本结构和工作原理。采用开关函数法建立了电压源型变流器的数学模型，并推导了统一潮流控制器在abc三相坐标系和dq旋转坐标系下的数学模型，该模型考虑到直流环节电容储能的动态变化过程，从而使其更适合于系统的动态特性分析。本文讨论的UPFC控制采用基于两相旋转坐标系下的非线性解耦控制方案，在UPFC的精确模型下具有可快速跟踪给定值的优点，且在dq坐标系下可以实现有功和无功功率的独立控制；在电容电压PI调节中加入电流反馈，使其更接近真实值。 其次，本论文在分析UPFC数学模型的基础上建立了UPFC在MATLAB平台上的仿真模型；然后利用MATLAB建立了三相环形电力系统，将UPFC模型应用到该系统中，着重研究了UPFC对电网电能质量的影响。首先研究了UPFC对故障系统中电网功率的影响以及UPFC对提高故障系统功率稳定性的作用；同时，对UPFC能够抑制无故障系统中系统接入电网时的功率冲击进行了研究。最后，通过仿真波形研究了UPFC对电网故障中电压跌落的补偿作用以及UPFC对正常系统电压的影响，结果发现，UPFC可以保持故障中的系统电压为正弦波。
上传时间： 2013-04-24
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牛人自述模拟电路学习历程，供大家参考，学习，欣赏
标签： 模拟电路
上传时间： 2013-04-24
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C语言编程一站式学习-HTML，C语言学习的好教程
上传时间： 2013-04-24
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为了减小异步电机在起动过程中过高电流对电网的冲击，消除传统降压起动对电器和机械设备的不利影响，提高电机的起动特性，本文基于电力电子技术对异步电机的软起动进行了较为深刻的研究。 本文介绍并设计了一种基于PIC18F4550的新型的软起动器。在功能上，除了具有一般的电压斜坡软起动和电流限流软起动功能，还增加了专门针对泵类负载的转矩闭环泵控软起动模式。这种起动方式有效的降低了水泵起动和停止时造成的水锤，并减轻了管路系统的振荡。同时，针对异步电动机软起动过程中出现的电流、电磁转矩以及转速振荡问题，分析了引起振荡的影响因素及其产生原因，采用以电流关断时刻为晶闸管触发基准来抑制振荡问题。 文章首先分析研究了异步电机的基本结构和工作原理，确定了软起动器所采用的基本原理和控制方法。分析得出为改善泵类负载起动性能所采用的转矩闭环泵控制策略以及为减小振荡所采用的关断角控制方法的可行性。 其次，本课题对传统的软起动器的改进进行了尝试。采用Microchip公司的PIC18F4550芯片为控制核心。在此基础上，详细介绍了交流采样电路、同步触发电路以及通迅接口电路等硬件电路。软件方面采用C语言和汇编语言混合编程实现模块化程序的设计，在文中较为详细地介绍了控制系统各部分软件的设计思想和实现，其中包括主程序流程、各种起动方式的控制程序等。 在文章最后给出了基于MATLAB搭建的软起动系统的仿真模型，仿真结果表明这种带泵控制功能的软起动器可以有效的减小电机起动过程中过高电流对电网的冲击，优化了电机的起动性能。
上传时间： 2013-06-13
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华为模拟电路设计学习资料，内部发行。基础简单
上传时间： 2013-06-04
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异步电机无速度传感器矢量控制技术提高了交流传动系统的可靠性，降低了系统的实现成本。准确辨识电机转速是实现无速度传感器矢量控制的关键。 本文对无速度传感器矢量控制系统进行了研究，建立了异步电动机无速度传感器电压解耦矢量控制系统和基于模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器矢量控制系统。基于MRAS的无速度传感器矢量控制系统利用电动机定子电压方程和电流方程得到电动机转速的模型参考自适应辨识算法，在此基础上建立了一个改进的变参数MRAS速度辨识数学模型，并利用Matlab软件对基于该速度辨识模型的无速度传感器异步电动机矢量控制系统在不同的情况下进行了详细的仿真研究。仿真结果验证了该改进的变参数MRAS速度辨识模型具有令人满意的辨识精度和动态性能。 基于MRAS的转速估算理论从本质上来说属于基于电机理想模型的转速估算方案，该方法依赖于电机参数，而电机参数在电机运动过程中变化很大，因而给出了对电机的一些定、转子参数进行实时辨识方法，以保持系统的动、静态性能。 在传统型模型参考自适应系统基础上，将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的人工神经网络取代，提出一种基于神经网络的异步电机转速估计方法，并给出了速度估计器的神经网络结构和学习算法。最后对基于神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真，结果表明该系统具有良好的性能。 简单介绍了基于DSP的异步电机无速度传感器矢量控制系统的硬件结构以及软件系统的设计。
上传时间： 2013-05-30
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