专辑类-执行器件相关专辑-43册-296M 交直流传动系统的自适应控制-323页-4.2M.pdf
上传时间： 2013-04-24
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专辑类-执行器件相关专辑-43册-296M 变参数控制系统自动机械手随动系统-326页-7.2M.pdf
上传时间： 2013-06-19
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专辑类-电子基础类专辑-153册-2.20G 21世纪大学新型参考教材系列-集成电路B-荒井-159页-2.8M.pdf
上传时间： 2013-05-16
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滚筒式洗衣机在其工作运转，尤其是其脱水甩干时的振动，一直是个突出的问题。滚筒洗衣机在运行过程中由于衣物的不平衡分布，会使滚筒受到变载荷与变方向偏心力激励的作用并引起激烈的振动，使得整机的振动不仅产生很大的噪音，而且对洗衣机机械与电器部件的寿命产生影响。因为传统机械减振方法存在通用性方面的限制，近年来随着技术的发展，从机电一体化系统的角度出发，综合运用机械、电子、电机等方面的技术，提高洗衣机的振动控制效果已成为趋势。 本文从课题要求和实际应用出发，在与日本松下公司合作的基础上，针对National NA—V82型号滚筒洗衣机，以电力电子用数字控制开发系统MyWay PE—Expert作为控制系统，构建了滚筒洗衣机驱动系统平台，并开发了一种新型的低振动的滚筒洗衣机驱动控制方法。本文的结构和主要研究内容如下： 第一章简单介绍了滚筒洗衣机的发展现状，通过对课题的背景介绍，阐述了课题的实际意义。其后详细介绍了传统的机械减振手段以及新型的通过电机控制技术实现的减振方法。通过对两者的分析比较，提出了本文的主要工作及方案。 第二章介绍了驱动系统主要硬件组成及各部分之间的连接，给出了驱动系统的详细连接图。同时给出了基于矢量控制的驱动系统基本控制方法的原理和说明。最后还介绍了振动测量设备并确定其使用方案。 第三章研究了振动产生的机理，对振动规律进行分析。提出了基于加速度传感器的偏心负载位置以及质量的实时测定方法。并通过仿真和实验分析，研究了脉动转矩对电机振动的影响。最后在此基础之上，提出了基于脉动转矩的低振动的滚筒洗衣机驱动系统控制方法：分段线性化振动抑制法以及自振动抑制法。 第四章通过实验研究，确定低振动驱动控制方法所需要的相关参数。并验证了偏心负载位置以及质量实时测定方法的精度和基于脉动转矩的低振动的滚筒洗衣机驱动系统控制方法的效果。 第五章总结了研究的主要工作，并对未来的工作方向进行了研究和讨论。
上传时间： 2013-04-24
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三次B样条曲线源代码,C语言编写的三次B样条曲线源代码，希望大家喜欢。
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上传时间： 2013-07-13
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无刷直流电机是一种性能优越、应用前景广阔的电机，应用传统的控制理论对其进行控制系统设计、分析的技术已经相对成熟，在此基础上研发出的各种调速系统已经在工业生产中获得广泛应用。因此，无刷直流电机的进一步推广应用，在很大程度上依赖于对一些先进控制策略的研究。 为了改进无刷直流电机调速系统的控制性能，本文基于灰色控制理论建立了无刷直流电机灰色PID控制调速系统模型。常规的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采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制性能优良，但无刷直流电机是一种多变量、非线性的控制系统，传统的PID控制器难以克服电机自身参数不确定和扰动带来的转速偏差问题，无法实现精确快速的控制。灰色控制器是在继承经典PID控制器不依赖于对象模型优点的基础上，通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制器，性能优良并且算法简单。该控制器设计不需要建立电机的精确数学模型，对参数变化和负载扰动不敏感。系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪，结构简单，能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。 本文以灰色系统理论为基础，把无刷直流电机的数学模型分为确定部分与不确定部分，对被控对象的不确定部分建立灰色模型，进行灰色预估补偿，使控制系统的灰量得到一定程度的白化。对所提出的无刷直流电机灰色PID控制调速系统进行了仿真，对仿真结果给出理论分析；以TMS320F2812型DSP为核心控制器建立了无刷直流电机调速驱动系统。仿真和实验结果表明，基于灰色PID控制算法的无刷直流电机调速系统受电机参数变化影响较小，具有较高的控制精度和鲁棒性，表现出优良的动、静态性能。
上传时间： 2013-04-24
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心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
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交流伺服技术是研制开发各种先进的机电一体化设备，如工业机器人、数控机床、加工中心等的关键性技术，但是要提高交流伺服系统的控制性能关键在于伺服控制器对电机动态和静态响应的控制，要获得良好的电机动、静态性能关键在于伺服控制器的控制算法。为此，本文开展了主要针对电机控制算法中的PID控制器参数整定算法研究。研究工作是基于黑龙江省科技攻关项目为支撑。 本论文在查阅大量文献资料的基础上，掌握了系统构成和基本控制原理，并分析了国内交流伺服存在的问题，设计了基于TI公司电机数字化控制芯片TMS320F2812的交流伺服控制器的控制单元；基于三菱公司智能化功率器件IPM设计了控制器的功率单元；以及电源单元和相关电路的保护单元。 基于电机矢量控制原理，构建了永磁同步电机的矢量控制模型，在原有研究的基本PID控制基础上，根据模糊控制的基本原理，研究了应用于电机控制的模糊参数自整定PID控制器设计原理，构建模糊参数自整定PID控制器的数学模型，并进行该系统的仿真研究和实际应用程序设计。 本文的重点是阐述模糊参数自整定PID控制器的设计原理和方法，利用基于模糊参数自整定PID控制器的交流伺服系统仿真模型，应用Matlab/Simulink仿真软件平台验证模型和算法的正确性，并与常规PID控制性能进行对比分析。在实际硬件平台验证了本文提出算法的可行性和正确性。 通过仿真和实际结果对比得出结论，模糊参数自整定PID控制器可以提高交流伺服系统的动态和静态性能。
上传时间： 2013-04-24
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矢量控制变频调速系统是国内当前电气传动和自动化领域研究的热点和技术攻坚的难点。矢量控制技术作为一种先进的控制策略，是在电机统一理论、机电能量转换和坐标变换理论的基础上发展起来的，具有先进性、新颖性和实用性的特点。其思想就是将异步电动机的数学模型通过坐标变换，将定子电流矢量分解为按转子磁场定向的两个直流分量并分别加以控制，从而实现磁通和转矩的解耦控制，以期达到独立控制电机转矩的效果。 本课题基于矢量控制的基本原理，采用TI公司最先进的电机控制专用DSP芯片TMS320F2812，开发出了一套基于转子磁链位置估计和转子速度估计的电流转速双闭环的转子磁场定向直接矢量控制变频调速系统，并实现了实际运行，初步达到了产品化的目标。主要的工作如下： (1)从电机数学模型和坐标系变换入手，采用电流转速双闭环的转子磁场定向直接矢量控制方案，深入探讨了SVPWM和矢量控制的基本原理，并完成了调速系统的功能框图； (2)基于TI公司的DSP芯片TMS320F2812和MITSUBISHI的IPM模块PM50RSA120，设计了调速系统的硬件电路，包括控制电路，驱动电路，电源电路和操作面板电路等； (3)设计了基于转子磁链位置估计和速度估计的电流转速双闭环的转子磁场定向直接矢量控制变频调速系统的软件部分，给出了调速系统的软件流程图和各子模块的具体实现； (4)采用先进的自适应Fuzzy-PI调节器来代替传统的PI调节器作为速度控制器，取得了较好的控制效果； (5)搭建了整个变频调速实验平台，进行了整机测试，给出了实验结果和结论。 该系统已经成功应用于矢量变频器成品生产中，在北京天华博实电气有限公司的变频器生产车间进行了相应的实验。实验表明，该系统具有良好的动静态性能，运行稳定，抗干扰能力强，获得用户好评，不失为一套具有先进性、新颖型、实用性的高性能变频调速系统。
上传时间： 2013-05-25
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异步电机无速度传感器矢量控制技术提高了交流传动系统的可靠性，降低了系统的实现成本。准确辨识电机转速是实现无速度传感器矢量控制的关键。 本文对无速度传感器矢量控制系统进行了研究，建立了异步电动机无速度传感器电压解耦矢量控制系统和基于模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器矢量控制系统。基于MRAS的无速度传感器矢量控制系统利用电动机定子电压方程和电流方程得到电动机转速的模型参考自适应辨识算法，在此基础上建立了一个改进的变参数MRAS速度辨识数学模型，并利用Matlab软件对基于该速度辨识模型的无速度传感器异步电动机矢量控制系统在不同的情况下进行了详细的仿真研究。仿真结果验证了该改进的变参数MRAS速度辨识模型具有令人满意的辨识精度和动态性能。 基于MRAS的转速估算理论从本质上来说属于基于电机理想模型的转速估算方案，该方法依赖于电机参数，而电机参数在电机运动过程中变化很大，因而给出了对电机的一些定、转子参数进行实时辨识方法，以保持系统的动、静态性能。 在传统型模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人工神经网络取代，提出一种基于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神经网络结构和学习算法。最后对基于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。 简单介绍了基于DSP的异步电机无速度传感器矢量控制系统的硬件结构以及软件系统的设计。
上传时间： 2013-05-30
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