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
上传用户：1054154823
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
上传用户：pkkkkp
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
超声波电机是上个世纪八十年代逐步发展起来的新型微电机。它利用压电陶瓷逆压电效应激发的超声振动作为驱动力，通过定转子间的摩擦力来驱动转子运动。与传统的电磁马达相比，它具有低速大转矩、无电磁干扰、动作相应快、运行无噪声、无输入时能自锁等卓越特性，在非连续运动领域、精密控制领域要比传统的电磁电机性能优越得多。目前，旋转型超声波电机，尤其是环形行波型超声波电机，在工业、办公、过程自动化等领域的伺服系统中作为直接驱动执行器得到广泛的关注。 本论文主要研究并设计了用于超声波电机控制驱动的小型控制系统。其目的是针对市场需要，提供给用户一种价格较低、体积小、性能指标适中，操作简便，能够实现快速定位，速度可调节的标准的闭环控制器。 控制器的核心为MSP430F167。课题对外围检测、控制、驱动电路进行相关的研究和设计，并按照控制器的需求设计相应的软件。最后给出实验结果：系统运行稳定，速度曲线较为理想，达到了最初的设计要求。 系统总结了超声波电机的发展、特点、分类，通过与传统电磁电机的对比给出了超声波电机的广阔的应用前景。在此基础上，指出了超声波电机研究的发展方向，明确了本文的研究内容。 总结了环形行波型超声波电机的结构特点、运行机理，并在此基础上总结了环形行波型超声波电机调频、调相、调幅等控制方法以及推挽、半桥和全桥驱动逆变电路的优缺点。 本课题设计了基于超声波电机的控制驱动系统电路。首先，提出了本次设计的设计思想及目的；其次，介绍了本设计的控制器硬件电路具体设计过程以及调频调速的实现方式。然后，详细介绍了该控制系统的软件构成，包括上位机软件、下位机软件以及通讯部分。详细阐述了在本控制系统中的调速、定位原理。最后通过实验结果说明了该小型控制系统的有效性。
上传时间： 2013-07-18
上传用户：caixiaoxu26
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。
标签：
上传时间： 2013-07-13
上传用户：chengli008
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
空调压缩机是空调器的核心部件。传统定速空调器中压缩机多采用单相异步电动机，对电机采用简单的开关式控制，电能损耗、室温波动及噪音都很大，压缩机容易受冲击损坏。随着人们生活水平的提高及能源短缺问题的出现，将变频调速技术应用于空调器中，将变频压缩机取代传统定频定速压缩机，对其进行变频调速将使压缩机减少开停次数，降低室温波动，提高舒适度，获得了更好的空气调节效果和实现节能降耗的要求。 空调系统是一个典型的多输入多输出、具有大滞后特性的菲线性系统。要对空调压缩机进行变频调速，需要根据房间温度的变化得出压缩机的频率值。由于空调系统精确的数学模型难以取得，且时间常数较大，传统的PID调整不仅费时费力，性能指标也不能令人满意。因此，将模糊控制技术引入空调压缩机的变频调速控制，建立模糊控制器，以房间温度的变化和变化率为输入，压缩机的频率为输出。对于提高空调系统的控制精度、稳定性和可靠性，无论从学术研究角度出发，还是在工程应用方面，都具有相当的现实意义。 本文分别从三相异步电动机的变频调速技术、变频空调控制策略等方面进行了探讨分析。首先将模糊控制技术应用到空调压缩机变频调速中，根据建立模糊控制规则的基本思想及实际运行经验，通过模糊控制技术使空调压缩机具有自调整的智能特性，从而得出最佳的动态控制参数，克服了PID控制器控制精度较低、消除稳态误差能力差的缺点。 然后详细阐述了SVPWM的基本原理，对空间矢量调制（SVPWM）方式及其实现方法进行了探讨。在变频压缩机的控制中采用先进的SVPWM调制技术，压缩机能根据室内需要的冷（热）量不同，连续地、动态地、实时地调整其制冷（热）量，始终保持在较合理的运转状态下。能够进一步提高电压的利用率和频率分辨率，并使压缩机运行更加平稳，提高空调的效率，达到节能降耗的效果。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：as275944189
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
上传用户：weixiao99
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
上传用户：hakim
直流电动机具有优良的调速特性,调速平滑、简单,且范围大.同时其过载能力大,能承受频繁的冲击负载,广泛应用于切削机床、造纸机等高性能可控电力拖动领域. 以往直流调速系统控制器采用分立元件,其故障率高,稳定性差,技术落后,很难满足生产的需要.随着计算机技术及通信技术的发展,数字化直流调速系统克服了这一不足,成为直调系统的主流. 本文设计的系统以DSP为主控芯片,监控系统控制芯片使用P89C669单片机,通过上下位机的数据通讯,实现系统参数设计和调节的数字化.下面是具体工作阐述: 1.设计了电封闭直流调速系统的硬件和软件,完成两台同轴电机的电封闭实验. 2.主电路使用三菱公司的IPM-PS21867作为功率输出模块,同时设计了驱动保护电路、控制电路以及通信保护电路. 3.采用PWM控制方式,编写了系统的软件.主要包括主程序、通讯显示程序以及中断服务子程序. 4.完成了样机的整体布局和调试,实现了系统的双闭环控制. 5.针对由于负载、转动惯量等的变化影响系统的调速性能,本文基于模型参考自适应控制原理,给出了双闭环调速系统自适应的Narendra方案的具体实现,通过仿真验证方案的可行性.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：kennyplds
