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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本论文围绕提高高速变频电机设计水平和促进电机CAD技术发展这一主题，对高速变频电机电磁设计和电机智能设计方法进行了深入的研究。 1.分析了集肤效应对高速变频电机设计的影响。针对高速变频电机转子导体中集肤效应现象较为严重的特点，用有限元法对不同转子槽型在不同频率时的集肤效应进行了分析，并提出了一种利用有限元法的精确计算结果和人工神经网络的非线性映射能力计算电机转子集肤效应系数的新方法，能够快速有效的给出转子不同槽型不同频率时的集肤效应系数。 2.研究了电压型SPWM变频器输出时间谐波频谱以及调制参数对输出谐波的影响，为精确分析高速变频电机的谐波效应和选择适当的变频器提供参考。分析了时间谐波对高速变频电机效率、功率因数及输出转矩的影响，对提高高速变频电机设计精度具有指导意义。 3.从电磁设计的角度探讨了高速变频电机设计过程，所得出的结论对于高速变频电机设计具有指导意义。论文还提出了一个可以考虑时间谐波效应的高速变频电机分析模型，在此基础上编制了高速变频电机电磁仿真程序。 4.前人工作的基础上，进一步研究了人工智能技术在电机设计中的应用。针对电机设计不同阶段的特点，首次提出了面向电机设计过程的智能设计集成推理体系。 5.从设计过程优化的角度，研究了电机设计状态评价问题，建立了电机设计状态综合评价模型，能够对电机设计的不同层次、不同阶段及时进行设计状态评价。@ @ 6.研究了基于实例推理技术在电机初始方案设计过程中的应用，首次提出了一种基于知识引导和相似优先的混合型实例检索算法，给出了基于BP神经网络的实例相似度判定机制，可以提高检索效率。 7.针对传统电机调整设计专家系统的缺陷，提出了一种新型的基于神经网络推理机制的电机调整设计混合型专家系统模型，该模型将专家系统技术与神经网络、电机综合设计方法有效结合，具有并行推理和系统自学习能力，解决了调整设计过程中调整力度难以确定的问题。 8.论支还研究了基于遗传算法的电机优化设计方法。针对遗传算法中普遍存在的早熟收敛和搜索效率低的现象，提出了一种改进遗传算法一变焦自适应遗传算法，有助于提高优化效率和克服早熟。 9.在上述工作的基础上，首次提出了支持远程设计的电机智能设计集成平台的概念，给出了基于软总线和组件机制的平台实现模型。并对集成平台中电机模型集成技术、基于Objectorx的电机图形绘制技术和基于Web的远程设计支持技术等关键技术进行了讨论。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：dbs012280
论文分析了混合式步进电动机的工作原理和运行特性。采用简化的磁网络模型，推导了建立二相混合式步进电机数学模型的关系式。并对步进电机的多种驱动技术进行了详细的研究，着重分析和论述了正弦脉宽调制细分驱动技术。文中对整个系统的结构、硬件电路设计及驱动软件编程进行了研究和实现，并给出了系统性能实验结果。 步进电机的使用离不开步进电机驱动器，驱动器的优劣影响着步进电机的运行性能。传统的驱动方式侧重于使步进电机绕组电流以尽可能短的时间上升到额定值，以提高电机高速运行时的转矩，一般步距角较大，且造成低速运行时的振动和噪声加大。针对此问题，开发出一种新型的基于单片机的多细分二相混合式步进电机驱动器。该驱动器以二相混合式步进电动机的静态和动态运行特性为出发点，主要分为数字控制部分、GAL片逻辑综合信号处理单元、SG3525恒流控制电路、驱动功放电路、过流保护及反馈电路和系统供电电源模块等。采用专用集成芯片和可编程逻辑器件，以8位单片机AT89C51为控制核心，实现恒流控制、正／反转运行、过流保护和多档位细分等功能。在器件选型和软、硬件设计方面兼顾了性能与成本等因素，性价比较高且通用性强。 该驱动器样机已完成制作并进行了联调测试，文中给出了测试结果并对所测波形进行了分析。实验结果表明，系统硬件和软件设计合理可行，各项技术指标均达到了设计要求。它与混合式步进电动机配套可以明显地改善步进电动机的运行性能，拓宽其应用领域。
上传时间： 2013-06-07
上传用户：西伯利亚狼
无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点，又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点，在很多场合有广泛的应用前景，成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟，因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象，若采用传统的PID进行控制的话，那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言，它是一个多变量、强耦合的非线性系统，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因，本文以无刷直流电机为控制对象，通过分析无刷直流电机的数学模型，以BP神经网络为基础，设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上，先利用神经网络PID控制器，给出相应的控制算法，对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明，同传统PID控制器相比，神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性，有效的改善了系统的控制结果，达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性，并证明了神经网络控制的优越性。
上传时间： 2013-08-04
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CAN与LIN车载网络测试CAN 总线在我国正在研发的电动汽车中得到广泛应用。为了制定我国自己的电动汽车通讯协议,基于提出的网络在环设计方法,研究开发了CAN 总线实时仿真测试平台。该平台可对CAN 总线通讯网络性能、单个ECU 通讯性能进行分析、测试及评价,用于车用CAN 总线相关技术的研发及总线通讯网络性能的测试。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：wangrong
近年来，随着多媒体技术、计算机网络与通信技术的的快速发展，传统的监控系统也不断向着新的发展方向进行着不断的更新与发展。进而随着嵌入式技术的出现以及人们对降低监控系统成本和提高可靠性的迫切需求，基于嵌入式系统的网络视频监控系统将成为新的研发热点。 本文的目的是把嵌入式技术与计算机网络技术相结合，构造一个性能稳定且具有较强处理能力的数字化远程视频监控系统。该监控系统以嵌入式Linux系统平台作为服务器端，服务器程序在其上以后台方式运行，等待监控系统环境中的客户机使用浏览器向其发送访问请求，实现在局域网乃至Internet网上对摄像头的远程控制。 文中把系统设计分为三大部分：系统硬件设计、嵌入式Linux在硬件平台的实现和系统软件设计。硬件设计部分首先提出了整个硬件系统的实现方案，接着详细介绍了S3C2410处理器与存储器、以太网控制器芯片以及USB和串口的接口电路设计；第二部分详细叙述了嵌入式Linux在本系统硬件平台的移植实现及应用程序的开发特点，重点讲述了本系统平台上Linux的引导加载程序Bootloader的设计过程；系统软件部分首先介绍了USB接口摄像头驱动在嵌入式Linux下的实现，重点讲述了Video4Linux下视频采集的实现，接着论述了如何实现图像的JPEG压缩，最后针对基于B/S模式的网络通信系统结构，详细阐述了网络通信的具体实现过程和方法。 最后在办公室局域网通过对系统测试，显示了系统运行结果，实现了利用局域网或Internet网对远程环境进行监控的功能。
上传时间： 2013-07-04
上传用户：lgnf
本文首先简述了交流调速系统的发展和研究重点，介绍了异步电机调速系统的不同控制策略，详细论述了异步电机矢量控制系统的基本原理：异步电机的数学模型和坐标变换、矢量控制的基本方程式、转子磁链的观测方法、矢量控制的系统结构等，并重点分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的实现方法。 从工程实际应用出发，本文设计和开发了一套以DSP芯片TMS320LF2407为核心的有速度传感器异步电机矢量控制系统，并给出了硬件和软件的实现方法。该系统的功率电路采用电压型的交-直-交变压变频结构，由整流电路、滤波电路及智能功率模块IPM(PM15RSH120)逆变电路构成；控制电路以DSP芯片TMS320LF2407为核心，加上PWM信号发生电路、定子电流检测电路、直流母线电压检测电路、智能功率模块驱动电路、速度检测电路、系统保护电路等，构成了功能齐全的异步电机全数字化矢量控制系统。 在此基础上，本文对无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了有益的探索。提出了改进的电压型转子磁链估算模型，消除了电压型转子磁链估算模型中纯积分环节所固有的漂移问题和积累误差对实际系统性能的影响。在传统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模糊神经网络取代，提出一种基于模糊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模糊神经网络结构和学习算法。最后对基于模糊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。
上传时间： 2013-07-02
上传用户：amandacool
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
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DSP集成开发环境的样例代码下载.rar
上传时间： 2013-06-04
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