用单片机控制步进式电机的转速和转动方向 汇编语言编写
上传时间： 2014-11-07
上传用户：xzt
基于周立功ARM平台,集成开发环境ADS1.2开发PWM波形控制,控制直流电机快慢转速!
上传时间： 2017-02-12
上传用户：熊少锋
这是一个基于DSP2812的串口通讯下位机程序,通过该程序可以实现和上位机通讯,将上位机的数据读入,设置电机的转矩和转速.挺好的一个程序,供参考.
上传时间： 2017-03-08
上传用户：sy_jiadeyi
此程序控制步进电机的转速，它的特点是能实现步进电机的加速和减速，这对步进电机更能实现精确控制打下基础
上传时间： 2017-03-16
上传用户：aig85
直流电机的转速调节，可以学习如何使用nios IDE开发软件
上传时间： 2013-12-11
上传用户：wkchong
实现对电机的转速，电压，电流等的测量. 实现其各个功能。
上传时间： 2013-12-24
上传用户：zukfu
电机控制，基于转矩 转速 电流MAP的永磁同步电机标定 控制
标签： MAP 转矩 电流 永磁同步电机 车用 矢量控制 转速
上传时间： 2019-12-06
上传用户：LGJ19900726
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
超声波电机(Ultrasonic Motor)是近二十年来发展起来的一种新原理电机,其原理不同于传统的电磁型电机,它是利用压电陶瓷的逆压电效应激发超声振动,借助弹性体谐振放大,通过摩擦耦合产生旋转运动或直线运动.其显著特点是低转速、大力矩、可用于直接驱动、结构简单、电磁兼容性好并具有断电自锁等功能,在某些特殊领域内已取得了一席之地.超声波电机形式多样,其中纵扭复合型超声波电机的输出力矩最高能达到行波型超声波电机的十几倍,且控制性能更好,因此纵扭复合型超声波电机的研究可以便超声波电机的应用得到进一步的拓展.前几年,输出力矩大于1Nm的超声波电机研究主要集中在日本几家研究机构,国内对于大力矩高精度电机的研究几乎是空白.近几年,国内纷纷对具有大力矩输出特性的纵扭复合型超声波电机展开了研究,浙江大学、南京航天航空大学、清华大学等.该文以具有大力矩输出的纵扭复合型超声波电机作为研究对象,对其摩擦驱动模型、振动模态、摩擦材料的选择、电机结构设计及优化和测控系统等进行了系统全面的研究,并在此基础上研制了两套样机,每套样机的最大力矩在10Nm以上,且定位精度达到0.025度,形成了大力矩高精度纵扭复合型超声波电机的理论和实验基础.
上传时间： 2013-05-21
上传用户：zzbin_2000
该文研究了一种新型电压空间矢量控制两相逆变器—异步电动机的变频调速系统,该系统可以广泛应用于小功率、宽调速运行的场合.该项研究完成两相逆变器的设计,并组成了试验用的两相逆变器—异步电动机系统.系统是一个转速开环的变频调速系统,由单片机机控制电路、功率驱动电路、逆变器主电路、保护电路组成.论文通过对电机基本方程进行Kron变换和对称分量变换,分别建立了系统完整的数学模型,编制了动态和稳态仿真程序,并对系统进行了仿真,对系统的动态、稳态性能进行分析.相对于方波等其它供电方式的控制,采用电压空间矢量技术在小功率两相异步电动机的变频调速控制上的应用可使转矩脉动减少,效率提高,具有一定的经济性和实用性.
上传时间： 2013-08-01
上传用户：tinawang
