ST-LINK/V2是STM8和STM32微控制器系列的在线调试器和编程器。单线接口模块（SWIM）和串行线调试（SWD）接口用于与应用板上的STM8和STM32微控制器通讯。STM8的应用使用USB全速接口与STVisual Develop（STVD），STVisual Program（STVP或IAREWSTM8等集成开发环境通讯。STM32的应用使用USB全速接口与Atollic，lAR，Kel 或TASKING等集成开发环境通讯。从光盘中找到或网络下载st-link_V2_usbdriver.exe文件，与普通软件一样双击安装，保持默认路径。安装完成后将STLINK V2插入电脑的USB接口，此时计算机会提示发现新硬件，并提示安装驱动，请选择自动安装。此时，ST-LINK V2的D2LED会不停的闪烁，当D2长亮时，说明ST-LINKV2可以使用了。此时，打开计算机的设备管理器会发现在“通用串行总线控制器”选项里面，多了一个如下图所示的器件，这就是ST-LINKV2。
上传时间： 2022-07-17
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所需工具材料1、一个 AVRusbasp编程器以及相应的烧写软件,推荐 progisp1.722、AVR的USB自编程软件Fip,下载链接htt/www.atmel.com/tools/FLIP.aspx电脑中如果已经装过java,选择小的那个,如果没有,选择大的那个含jave的进行下载3、准备三个hex文件,分别是 Atmega2560的 bootloader文件、32u2的 bootloader文件和32u2的ppm程序文件烧写过程基本概述:先给 Atmega2560烧写 bootloader,然后给 Atmega32u2烧写bootloader,最后给32u2写入PPM解码通讯程序烧写 Atmega2560的 bootloader1、 Atmega2560的SPl接口在APM靠近USB接口位置,为双排6PN排针,如果你的usbasp是10PN接口,你还需要一根10PN转6P|N的转接线。连接好下载线后打开progisp, select chip选择 Atmega2560然后RD下D识别字是否对应,没有错误的话继续下一步
标签： apm bootloader
上传时间： 2022-07-28
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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
该文研究了无刷直流电机的无位置传感器控制理论、转矩波动抑制方法、数字仿真算法和DSP控制技术.首先,该文介绍了无刷直流电机无位置传感器控制原理,比较了目前几种常用的无位置传感器控制方法,提出了基于径向基函数（RBF）神经网络的无位置传感器控制方法.通过离散化位置信号的映射方程,得到网络的基本输入输出,网络的输出通过逻辑处理,处理后的结果作为电机控制信号,同时也作为网络的训练教师.采用在线学习和离线学习两种方式训练网络,并详细介绍了两种方式的算法;其次,该文概述了无刷直流电机转矩波动的产生原因,重点分析了换相转矩波动产生的原理,提出了基于误差反传（BP）神经网络的转矩波动抑制新方法.采用两个结构相同三层网络,建立了电压自校正调节器,对电机端电压进行瞬时调节,保持电路中电流幅值不变,实现了转矩波动的自适应调节.另外,该文推导了较全面的电机数学模型,重点研究了无刷直流电机仿真中的几个关键技术,包括气隙磁场的建立、位置信号的模拟、中心点电压的计算、二极管续流状态的实现以及PWM电流控制的仿真.采用面向对象程序设计（OOP）方法,设计了多功能的仿真软件SIMOT.最后该文介绍了数字信号处理器（DSP）TMS320LF2407的结构和性能,给出了PWM控制和A/D转换的算法,采用反电势法原理实现了无位置传感器控制,并给出了相关的实验结果.
上传时间： 2013-07-14
上传用户：klds
电力变压器是电力系统中及其重要的电气设备，它的安全运行直接关系到电力系统的稳定。变压器长期在电网中运行会发生各种故障和事故，一旦遭到破坏，损失巨大。通过预防性试验和油中溶解气体的气相色谱分析结果判断变压器的绝缘状况，对防止事故的发生有很大作用，但定期的预防性试验可能出现过多的维修和不必要的停机，又不能及时发现故障；而变压器在线监测可以及早发现变压器故障，避免事故的发生，而且可以降低维护成本。 变压器中最常发生故障的部位是绕组，它的损坏率约占整个变压器故障的60％～70％。诊断绕组变形的方法中，频率响应法、阻抗分析法、低压脉冲法虽然有可取之处，但是都属于离线方法，不能及时发现变压器的故障，不适于在线测量；通过实时计算变压器绕组短路电抗来在线诊断变压器故障是一种有效的在线监测方法。 本文根据变压器绕组的短路电抗在正常运行时不发生变化，而在变压器内部故障时要发生变化的特性，应用辩识理论，利用变压器三相电压、电流的测量值来辨识绕组的短路电抗。把辨识结果对比正常时的三相绕组的短路电抗，可以发现绕组是否异常及故障发生的部位，保证变压器元件得到及时更换，防止变压器非正常退出运行。 本文采用傅立叶算法来计算变压器三相电压、电流采样信号的基波分量的幅值与相角，实现变压器绕组的参数辨识，此时并没有考虑衰减直流分量。经过分析，当采样信号中存在衰减直流分量时傅立叶算法就会产生误差，而递推最小二乘法和卡尔曼滤波效果很好。 最后本文介绍了变压器绕组参数辨识的实际应用与误差分析，分析了系统中软件、硬件方面的问题对测量短路电抗造成的影响；以及参数辨识的软件设计和运行试验，验证了方案的可行性。
上传时间： 2013-07-29
上传用户：xyipie
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
关于自制C8051单片机编程器的文档，对至关重要的操作相关文件，以及部分源代码，都公开。-
标签： F-Programmer-designed-by-yourself 53607935 8051
上传时间： 2013-06-19
上传用户：qw12
本程序采用的是keilc51编程器，主要功能是采集温湿度数据，AD转换后，交给AT89s52单片机，单片机通过485串口将温湿度数据传给上层控制器
上传时间： 2013-07-24
上传用户：wfl_yy
工业生产过程中，时滞对象普遍存在，同时也是较难控制的，尤其是大时滞对象的控制一直都是一个难题。而很多温度控制系统都是属于大时滞系统，常见的智能温度控制器虽然在温度控制的实际应用中表现了比较理想的控制效果，但它仍然属于将参数整定与系统控制分开处理的离线整定方法，如果工况发生变化就必须重新调整参数。针对这一问题，为了实现时滞系统参数自整定的控制，本文将神经网路控制、模糊控制和PID控制结合起来，设计了基于神经网路的模糊自适应PID控制器。 首先，本论文分析了时滞系统的特点，讨论了几种时滞系统较为成熟的常规控制算法：微分先行控制算法、史密斯预估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它们的控制性能；并且通过仿真对这三种控制方法在温控系统中的控制性能进行了比较。 其次，在分析PID参数自整定传统方法的基础上，设计了一种改进方法，并设计了相应的控制器。该控制器综合了模糊控制、神经网络控制和PID控制各自的长处，既具备了模糊控制简单有效的控制作用以及较强的逻辑推理功能，也具备了神经网络的自适应、自学习的能力，同时也具备了传统PID控制的广泛适应性。该方法不需要离线整定参数，实现了在线自整定参数。仿真实验表明了该控制器对模型和环境都具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 最后将基于神经网路的模糊自适应PID控制器应用于贝加莱PID温控装置，能够出色地实现参数的在线自整定。理论分析、系统仿真、实验结果都证实了这种控制策略能有效地减少系统超调量，并减少了调节时间，提高了系统的实时性和控制精度。
上传时间： 2013-07-05
上传用户：xinyuzhiqiwuwu
本文提出一种基于PC104嵌入式工业控制计算机与现场可编程门阵列(FPGA)的PCB测试机的硬件控制系统设计方案。方案中设计高效高压控制电路，实现测试电压与测试电流的精确数字控制。选用双高压电子开关形式代替高压模拟电子开关，大幅度提高测试电压。采用多电源方式在低控制电压下实现对高压电子开关的控制。设计高速信号处理电路对测试信号进行处理，从硬件上提高系统测试速度。 本设计中选用Altera公司的现场可编程器(FPGA)EP1K50，利用EDA设计工具Synplify、Modelsim、QuartusⅡ以及Verilog硬件描述语言完成了控制系统的硬件设计及调试，解决了由常规电路难以实现的问题。
上传时间： 2013-06-04
上传用户：lizhen9880
