C语言学习100例自学教程，由浅入深，C语言入门学习的必备材料
上传时间： 2013-07-23
上传用户：东大小布
文件名称：AVR单片机学习开发板Proteus仿真图.rar
上传时间： 2013-05-21
上传用户：784533221
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
上传用户：1101055045
提供amr nb的程序和demo，是变速率语音编码学习的一种材料
上传时间： 2013-06-14
上传用户：wendy15
ARM学习资料，适合初学的学生及工程技术人员，浅显的很
标签： ARM
上传时间： 2013-07-18
上传用户：guanliya
基于AT89C2051的红外遥控学习器源程序,很好的单片机遥控编程学习资料。
上传时间： 2013-04-24
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超声波电机(Ultrasonic Motor简称USM)是八十年代发展起来的新型微电机。本文针对超声波电机及其控制技术的研究现状和发展趋势,以我国研究技术相对比较成熟并有产业化前景的行波超声波电机(Traveling-wave Ultrasonic Motor简称TUSM)的伺服控制技术为研究对象,以直径60mm的行波超声波电机TUSM60为研究实例,在特性测试、动稳态性能分析,辨识模型建立、控制策略与控制算法的选择与实现等方面展开研究。本论具体的研究内容为： 在分析超声波电机研究历史和现状的基础上,结合国内外超声波电机特别是行波超声波电机控制技术的发展趋势,重点论述了行波超声波电机及其驱动控制技术的研究进展。 介绍行波超声波电机的基本结构,并从该电机的主要理论基础--压电原理、行波合成、接触模型出发,分析了行波超声波电机定子质点的运动方程.并结合定转子摩擦接触特点,分析了行波超声波电机的运行机理。 根据对行波超声波电机测试和高精度控制的要求,研制出基于双DSP和FPGA的超声波电机高性能测试控制平台。其中控制核心采用了双DSP结构,可以在对行波超声波电机进行控制的同时,将必要的参数读取出来进行分析和研究。为行波超声波电机瞬态特性分析以及控制策略、控制算法的深入研究打下了基础。 对电机的瞬态、稳态特性进行的测试,可以分析驱动频率、电压以及相位差等调节量对电机输出的影响。在此基础上进一步对行波超声波电机的调节方式、控制算法选择方面进行分析,并得到相应结论。 通过对实验数据的总结和归纳,利用系统辨识中的非参数方法,建立在特定频率条件下的近似线性模型。在行波超声波电机工作范围内,辨识若干组不同频率条件下的近似线性模型,将这些模型的参数进行二维或三维拟合,可以得到一个关于行波超声波电机传递函数的模型。辨识模型的建立为合理的选择和优化控制参数,控制效果的验证等提供了行之有效的手段。 在对行波超声波电机的速度控制、位置控制展开的研究中.首先利用遗传算法对常规PI恒转速控制的控制参数整定及修正方法进行了研究；利用神经元的在线自学习能力,研究和设计单神经元PID-PI转速控制器,提高控制系统对电机非线性和时变性的适应能力；为了消除在伺服控制中,单一调节量(驱动频率)情况下,低转速的跳跃问题,研究和讨论了多调节量分段控制方法,并利用模糊控制对控制方法的有效性进行了验证；在位置控制中,利用转速控制研究的结果,研究和设计了位置--速度双环(串级)控制器,实现了电机高精度位置伺服控制。 通过对已有控制系统的改进和简化,设计和研制了具有实用化价值行波超声波电机控制器：并将研究成果应用于针对核磁成像设备而设计的行波超声波电机随动控制系统中,同时尝试了将该控制器用于高精度X-Y两维定位平台。
上传时间： 2013-07-13
上传用户：mpquest
C语言算法经典举例 用于C语言初学者与爱好者上手的例子材料 供学习与参考
上传时间： 2013-07-06
上传用户：kaixinxin196
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。
上传时间： 2013-07-03
上传用户：kakuki123
51单片机学习笔记。HJ-1G开发板学习笔记一
标签： 51单片机
上传时间： 2013-05-25
上传用户：jiachuan666
