电机优化设计是复杂的有约束、非线性、混合离散多变量规划问题.该文在对电机优化设计理论进行研究的基础上,从一般传统的优化方法入手,对电机的全局优化设计方法特别是遗传算法进行了详细的研究和探讨.该论文的主要工作包括:(1)对适应于电机优化设计的常用传统优化方法(HOOKE-JEEVES法、MDOD法和SUMT法)进行了较为详细的研究,给出了各种方法的计算流程和步骤;(2)对全局优化的理论和方法进行了研究,分析了全局优化方法中的随机实验法、模拟退火算法和模拟进化算法各自的特点,对遗传算法的工作原理及其诸要素进行了详细的探讨;(3)在对遗传算法的基本原理进行研究的基础上,进行了电机优化设计遗传算法的研究,分析了各要素对电机优化设计遗传算法性能的影响;(4)建立了三相异步电机多目标优化设计的数学模型,分别编制了基于HOOKE-JEEVES法、MDOD法和多轮进化遗传算法的电机优化设计程序,并对使用各种优化方法优化的结果进行了对比分析.
上传时间： 2013-04-24
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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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上传时间： 2013-04-24
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小功率变频器SVPWM低速扭矩提升算法，挺好的一个东西
上传时间： 2013-07-28
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数控技术是20世纪制造技术取得重大成就之一，成为当代国际间科学竞争的重点，数控技术对现代制造业的影响是多方面的和重大的。制造业是各种产业的支柱工业，数控技术和数控装备是制造业工业现代化的重要基础，直接影响到一个国家的经济发展和综合国力。发展数控技术和数控机床是当前制造工业技术改造，技术更新的必由之路。数控机床的发展在很大程度上取决于数控系统的性能和水平，而数控系统的发展及其技术基础离不开微电子技术和计算机技术。 插补控制功能是数控制造系统的一个重要组成部分，是数控技术中的核心技术。它的性能直接代表制造系统的先进程度，它的好坏直接影响着数控加工技术的优劣，是目前数控技术急需提高和完善的环节之一。 本论文首先对数控技术的发展史、数控技术特点、研究对象及发展趋势等进行了概述，介绍了数控装置的组成和工作过程，并阐述了论文的选题意义及研究内容。 其次，在分析传统基准脉冲插补、数据采样插补算法的基础上，着重介绍了数控技术插补原理，并且对常用的插补方法进行分析和比较。 然后，在软件技术方面详细地分析了逐点比较法、数字积分法、最小偏差法等实用插补算法的组成和特点，重点论述了以上各种插补算法的软件实现。在硬件技术方面，在研究硬件插补器的设计原理和实现技术的基础上设计了DDA法直线和圆弧的硬件插补器，说明了它的工作原理。 最后，总结性地介绍了课题的主要工作、成果和对课题的展望。
标签： 数控机床
上传时间： 2013-04-24
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随着电力电子装置越加广泛的投入使用,电能得到了更加充分的应用,但是伴随而来的是越来越多的非线性、冲击性负载的投入使用,电网中谐波污染日益严重,在针对此类谐波抑制和无功补偿装置的研究中,电力有源滤波器APF得到了广泛应用. 与传统无源滤波器比较,有源电力滤波器具有动态响应特性好,滤波特性不受系统阻抗的影响等优势.而APF所采用的谐波电流检测方法,直接决定了谐波的检测精度和跟踪速度,是决定谐波补偿特性的关键.本论文重点研究了谐波电流检测方法. 在众多有源滤波器的谐波及无功电流检测算法中,基于三相瞬时无功功率理论的应用最为广泛.应用此理论的i<,p>-i<,q>岛检测方法计算简单,具有较好实时性,适合电流快速检测的优点；但同时也存在很多局限性. 本文首先通过分析、比较总结出各类APF的优缺点和适用性,系统地研究了有源电力滤波器的两个关键技术:谐波电流检测和PWM信号发生器的控制策略；在此基础上,针对在负载电流有较大突变时补偿电路会产生较大畸变影响补偿效果的问题,以及三相电压畸变时i<,p>-i<,q>检测法存在的误差等问题,从基于DSP控制的三相四线制并联型有源电力滤波器的结构出发进行优化设计,提出了一种改进的i<,p>-i<,q>检测法,在该检测法中增加了平衡.APF直流侧电容总电压和上下电容电压的闭环控制,以消除负载电流突变时产生的畸变；并采用一种新颖的基于低通滤波的A相正序电压提取单元来代替原始的i<,p>-i<,q>检测法的PLL锁相环,在三相电压畸变情况下仍可以正确提取A相正序电压,以精确检测出谐波和无功电流. 最后通过MATLAB6.5对系统进行了仿真验证,仿真结果表明该算法能有效保证检测效果的实时性和精确性,证明了该算法的可行性.
上传时间： 2013-04-24
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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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C语言算法经典举例 用于C语言初学者与爱好者上手的例子材料 供学习与参考
上传时间： 2013-07-06
上传用户：kaixinxin196
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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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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