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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随着电力电子技术的飞速发展,越来越多的电力电子装置被广泛应用到各个领域,其中相当一部分负荷具有非线性或具有时变特性,使电网中暂态冲击、无功功率、高次谐波及三相不平衡问题日趋严重,给电网的供电质量造成严重的污染和损耗.因此,对电力系统进行谐波抑制和无功补偿,提高电网供电质量变得十分重要.电力有源滤波器(Active Power Filter,简称APF)与无源滤波器相比,APF具有高度可控制和快速响应特性,并且能跟踪补偿各次谐波、自动产生所需变化的无功功率和谐波功率,其特性不受系统影响,无谐波放大威胁.并联型电力有源滤波器(Shunt Active Power Filter,简称SAPF)更是得到了广泛的应用. 近年来,自适应算法中的递推最小二乘法(简称RLS)应用越来越广泛,该算法简单,收敛速度快.应用基于RLS自适应算法的滤波器(简称RLS滤波器),可以快速有效的滤除杂波,同时自动调整滤波器参数,不断改进滤波性能,最终得到所需的信号. 本文研究了基于平均功率和RLS自适应算法的并联型有源滤波器.它的参考电流是一个同电网相电压同相位的三相平衡的有功电流,它包含两个分量:一个是由实测的三相负载瞬时功率计算得到的,基于平均功率算法的电网应该为负载各相提供的有功电流瞬时参考值；另一个是为了维持有源滤波器中逆变器的直流母线电压基本恒定,主要通过RLS滤波器计算得出的电网各相应该提供的有功电流瞬时参考值.两个分量的计算共同构成了该有源滤波器参考电流的计算.补偿电流指令值与实际补偿电流比较生成控制逆变桥工作的PWM脉冲,生成补偿电流,达到补偿负载无功和抑制谐波的目的. 应用RLS滤波器得到维持直流母线电压恒定的直流侧有功系数A<,dc>,克服了传统PI控制中参数难以得到且由于参数过于敏感而导致补偿后电流纹波太大的问题.使得当稳态时SAPF自身的功率损耗和暂态负载变化时因为直流侧电容提供电网和负载之间的有功功率差而引起的电压的波动迅速反馈到指令电流的计算中.RLS算法收敛快,SAPF实时性大大提高.基于该方法的SAPF结构简单,无需锁相器. 根据本文的算法应用MATAB建立了仿真系统,仿真结果表明基于该算法的SAPF的可行性和实时性.
上传时间： 2013-04-24
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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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本文的目的在于设计一个自适应噪音抵消系统,使其能消除含噪语音信号中的背景噪音,达到提高语音信号质量的目的.主要工作分为两大部分.本文在第一部分介绍了自适应数字滤波器的基本理论思想,具体阐述了自适应噪声抵消系统基本原理,并对自适应噪声抵消系统的指标、抵消性能进行了计算分析.自适应滤波器的算法是整个系统的核心,在第一部分中,对两种最基本的自适应算法,进行了详细的介绍和分析,并针对两种算法的优缺点进行了详细的比较.这一部分中最关键的是对设计的噪声抵消系统进行计算机仿真,验证系统设计的合理性和算法的正确性.通过对自适应噪声抵消器的MATLAB仿真及对仿真图形的分析,验证了系统设计和自适应算法的可行性.第二部分主要完成自适应噪声抵消系统的硬件设计和软件编程.在第一部分计算机仿真分析的基础上,利用高速信号处理芯片DSP(TMS320LF2407)设计了一个噪声干扰抵消系统,在高速信号处理芯片(TMS320LF2407)上开发实现了自适应LMS算法.
标签： DSP
上传时间： 2013-06-28
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基于微处理器的数字PID控制器改变了传统模拟PID控制器参数整定不灵活的问题。但是常规微处理器容易在环境恶劣的情况下出现程序跑飞的问题，如果实现PID软算法的微处理器因为强干扰或其他原因而出现故障，会引起输出值的大幅度变化或停止响应。而FPGA的应用可以从本质上解决这个问题。因此，利用FPGA开发技术，实现智能控制器算法的芯片化，使之能够广泛的用于各种场合，具有很大的应用意义。 首先分析FPGA的内部结构特点，总结FPGA设计技术及开发流程，指出实现结构优化设计，降低设计难度，是扩展设计功能、提高芯片性能和产品性价比的关键。控制系统由四个模块组成，主要包括核心控制器模块、输入输出模块以及人机接口。其中控制器部分为系统的关键部件。在分析FPGA设计结构类型和特点的基础上，提出一种基于FPGA改进型并行结构的PID温度控制器设计方法。在PID算法与FPGA的运算器逻辑映像过程中，采用将补码的加法器代替减法器设计，增加整数运算结果的位扩展处理，进行不同数据类型的整数归一化等不同角度的处理方法融合为一体，可以有效地减少逻辑运算部件。应用Ouartus Ⅱ图形输入与Verilog HDL语言相结合设计实现了PID控制器，用Modelsim仿真验证了设计结果的正确性，用Synplify Pro进行电路综合，在Quaitus Ⅱ软件中实现布局布线，最后生成FPGA的编程文件。根据控制系统的要求，论文设计完成了12位模数AD转换器、数据显示器、按键等相关外围接口电路。 将一阶、纯滞后、大惯性电阻炉温作为控制对象，以EP1C3T144 FPGA为核心，构建PID控制系统。在采用Pt100温度传感器、分辨率为2℃、最大温度控制范围0～400℃的条件下，实验结果表明，达到无超调的稳定控制要求，为降低FPGA实现PID控制器的设计难度提供了有效的方法。
上传时间： 2013-06-13
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自适应滤波器是统计信号处理的一个重要组成部分。在实际应用中，由于没有充足的信息来设计固定系数的数字滤波器，或者设计规则会在滤波器正常运行时改变，因此我们需要研究自适应滤波器。凡是需要处理未知统计环境下运算结果所产生的信号或需要处理非平稳信号时，自适应滤波器可以提供一种吸引人的解决方法，而且其性能通常远优于用常规方法设计的固定滤波器。此外，自适应滤波器还能提供非自适应方法所不可能提供的新的信号处理能力。 本论文从自适应滤波器研究的重要意义入手，介绍了线性自适应滤波器的基本原理、算法及设计方法，对几种基于最小均方误差准则或最小平方误差准则的自适应滤波器算法进行研究，最终基于一改近的LMS算法设计复数自适应滤波器，并以VHDL语言编写在maxplus平台上进行仿真测试。
上传时间： 2013-07-11
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设计并实现具有硬件滤波空气清新器的信息采集系统，根据空气的复杂性以及随机性，结合自适应滤波器的原理，提出一种新的空气信息采集系统设计方法。该方法利用最小均方(LMS)自适应滤波器进行软件滤波，针对空气
上传时间： 2013-06-14
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自适应天线技术、扩频技术是提高通信系统抗干扰能力的有效手段.本课题短波电台扩频-自适应天线抗干扰系统的目的是将自适应天线技术与扩频技术结合起来,使短波通信系统具有对抗各种干扰的性能,保证在恶劣的电磁环境中实现正常通信.本文主要工作如下:·研究了强干扰环境下的PN码同步,给出了设计中关键指标的选取原则;·分析了参考信号提取的原理,提出了适合于本课题的设计方案;·给出了扩频伪随机码PN1、导引信号伪随机码PN2的选取方法;·基于FPGA,给出了系统设计中PN码同步,参考信号提取的具体实现.
上传时间： 2013-04-24
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自适应滤波器是智能天线技术中核心部分-自适应波束成形器的关键技术，算法的高效稳定性及硬件时钟速率的快慢是判断波束成形器性能优劣的主要标准。 首先选取工程领域最常用的自适应横向LMS滤波算法作为研究对象，提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系，得到滤波器最佳自适应参数的方法。并分析了在平稳和非平稳环境噪声下，滤波器的收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自适应格型算法的基础上，提出利用最佳反射系数的收敛性和稳定性，得到了梯度自适应格型滤波器的定步长改进方法；并以改进的梯度自适应格型和线性组合器组成梯度自适应格型联合处理算法，在同样环境噪声下，相比自适应横向LMS算法，其各项性能指标都得到了极大地改善，而且有利于节省硬件资源。 设计了自适应横向LMS滤波器和梯度自适应格型联合处理滤波器的电路模型，并用驰豫超前技术对两类滤波器进行了流水线优化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多种EDA工具，完成了滤波器的FPGA硬件设计与仿真实现。并以FPGA实现的3节梯度自适应格型联合处理器为核心，设计了一种TD-SCDMA系统的自适应波束成形器，分析表明可以很好地利用系统提供的参考信号对下行波束进行自适应成形。
上传时间： 2013-07-16
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基于微处理器的数字PID控制器改变了传统模拟PID控制器参数整定不灵活的问题。但是常规微处理器容易在环境恶劣的情况下出现程序跑飞的问题，如果实现PID软算法的微处理器因为强干扰或其他原因而出现故障，会引起输出值的大幅度变化或停止响应。而FPGA的应用可以从本质上解决这个问题。因此，利用FPGA开发技术，实现智能控制器算法的芯片化，使之能够广泛的用于各种场合，具有很大的应用意义。 首先分析FPGA的内部结构特点，总结FPGA设计技术及开发流程，指出实现结构优化设计，降低设计难度，是扩展设计功能、提高芯片性能和产品性价比的关键。控制系统由四个模块组成，主要包括核心控制器模块、输入输出模块以及人机接口。其中控制器部分为系统的关键部件。在分析FPGA设计结构类型和特点的基础上，提出一种基于FPGA改进型并行结构的PID温度控制器设计方法。在PID算法与FPGA的运算器逻辑映像过程中，采用将补码的加法器代替减法器设计，增加整数运算结果的位扩展处理，进行不同数据类型的整数归一化等不同角度的处理方法融合为一体，可以有效地减少逻辑运算部件。应用Ouartus Ⅱ图形输入与Verilog HDL语言相结合设计实现了PID控制器，用Modelsim仿真验证了设计结果的正确性，用Synplify Pro进行电路综合，在Quaitus Ⅱ软件中实现布局布线，最后生成FPGA的编程文件。根据控制系统的要求，论文设计完成了12位模数AD转换器、数据显示器、按键等相关外围接口电路。 将一阶、纯滞后、大惯性电阻炉温作为控制对象，以EP1C3T144 FPGA为核心，构建PID控制系统。在采用Pt100温度传感器、分辨率为2℃、最大温度控制范围0～400℃的条件下，实验结果表明，达到无超调的稳定控制要求，为降低FPGA实现PID控制器的设计难度提供了有效的方法。
上传时间： 2013-05-24
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