专辑类-网络及电脑相关专辑-114册-4.31G 计算机网络实用教程-25.0M-PDF.zip
上传时间： 2013-04-24
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TMS320C54x的回波抑制软件
上传时间： 2013-07-07
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详细分析网络TCP/IP协议，以及编程方法
上传时间： 2013-06-13
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三菱PLC软件,自动化应用,主要适用对象:学生使用
上传时间： 2013-07-10
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TTCAN协议在CAN协议基础之上，将事件触发机制与实时性更高的时间触发机制相结合，提高了网络实时性，满足对安全性要求苛刻的实时系统以及总线日益增长的信息负载的需求；同时，CAN总线技术的基础为TTCAN总线技术研究奠定了很好的软硬件支持条件。 论文首先介绍了TTCAN协议的通讯原理、软硬件环境的建立和总线网络性能的测试方法。 按照ISO11898－4标准的要求，在自主研发的CAN总线实时仿真系统上结合软件编程能够实现TTCAN协议的时间触发通讯功能，使整个系统成为具有时间触发功能的TTCAN总线通讯网络，得到网络要采用TTCAN协议通讯时各ECU必须具备稳定可靠的本地时钟和相应的时钟同步和计数机制的结论。 结合混合动力电动汽车动力系统对采用TTCAN协议通讯时的网络性能进行了测试和分析，结果表明，TTCAN网络中周期型消息的实时性不受网络中其他消息的影响，时间触发通讯方式和系统矩阵的调度安排在一定程度上减少了总线上消息间的冲突，提高了网络实时性和总线带宽利用率。 对比分析同等条件下TTCAN总线网络和CAN总线网络的性能，TTCAN协议能够保证网络总线在高峰值负载的情况下网络的实时性。 研究了对TTCAN总线网络中time master（时间主节点）和reference message（参考消息）进行故障诊断和容错的方法，通过实验验证了采用冗余的方式能够保证当前时间意义上的主节点和参考消息故障情况下整个网络的性能不受影响，提高故障情况下网络的可靠性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：refent
到目前为止,互感器作为输变电设备的重要组成部分,其设计和开发还始终停留在手工试算阶段,这种手工试算的方法已经越来越不能满足工业发展的需要.各互感器生产厂家迫切需要对产品进行计算机辅助设计.故而保定天威集团大型变压器公司与河北工业大学电器研究所协作,进行了"互感器集成CAD系统"这一软件的研究与开发,该论文主要负责"电流互感器优化设计计算软件的研究与开发"这一部分.产品设计和产品优化设计的软件开发包括两部分:一部分为设计计算程序,其中包括电磁、动热稳定、重量等计算;另一部分为优化设计程序,主要是针对产品的成本和产品工艺进行了合理的优化,建立优化设计的数学模型和完成优化程序.该论文在了解电流互感器原理和结构的基础上,结合工程实际确立了额定电压为110kV,电流等级为2×50/5(1)A~2×1000/5(1)A的电流互感器的设计计算方法并根据具体情况选择了合适的优化设计方法.此外,该论文还对额定电压为220kV,电流等级从2×300/5(1)A~2×2000/5(1)A的电流互感器优化设计计算软件做了简单介绍.
上传时间： 2013-06-08
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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
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新型网络芯片enc28j60驱动程序，由ADS编译环境编写，用于ARM系列器件-
上传时间： 2013-07-06
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红外线遥控系统原理及软件解码实例 红外原理介绍 原理图分析
上传时间： 2013-05-27
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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
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