永磁同步发电机由于一系列高效节能的优点，在工农业生产、航空航天、国防和日常生活中得到广泛应用，并且受到许多学者的关注，其研究领域主要涉及永磁同步发电机的设计、精确性能分析、控制等方面。 本课题作为国家自然科学基金项目《无刷无励磁机谐波励磁的混合励磁永磁电机的研究》的课题，主要研究永磁电机的电磁场空载和负载计算，求出永磁电机的电压波形和电压调整率，为分段式转子的混合励磁永磁电机的研究奠定基础，主要做了以下工作： 首先介绍了永磁同步发电机的基本原理，包括永磁同步发电机的结构形式和永磁同步发电机的运行性能，采用传统解析理论给出了电压调整率的计算方法及外特性的计算模型；然后用有限元ANSYS对永磁同步发电机样机进行实体建模，经过定义分配材料、划分网格、加边界条件和载荷、求解计算等，得到矢量磁位Az、磁场强度H、磁感应强度B等结果，直观地看出电机内部的磁场分布情况。 其次根据电磁场计算结果，应用齿磁通法对其进行后处理。该方法求解转子在一个齿距内不同位置处的磁场，以定子齿的磁通为计算单位，根据绕组与齿的匝链关系，计算出磁链随时间的变化，进而得到永磁同步发电机空、负载时电压大小及波形。通过计算结果写实验结果对比，验证了齿磁通法的正确性，为计算永磁同步发电机各种性能特性提供有力工具。 最后，基于齿磁通法对永磁同步发电机的外特性进行了深入研究，定量分析了结构参数对外特性的影响规律，提出了有效降低电压调整率的方法的是：增加气隙长度g的同时，适当增加永磁体的磁化方向的长度hm；此外，要尽量的减少每相串联匝数N和增大导线面积以减小阻抗参数。通过改变电机的结构参数，对其电磁场进行计算，找到永磁电机电压调整率的变化规律，为加电励磁的混合励磁永磁电机做准备，达到稳定输出电压的目的。
上传时间： 2013-04-24
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近年来，随着工农业的迅速发展，世界能源消耗速度急剧增加。因此，新能源和节能技术的开发已经成为世界各国科技工作者的当务之急。而机车制动能量回收系统是目前国内外节能技术方面研究的热点之一。 超级电容作为一种新型电荷储能元件，具有大容量、大电流快速充放电、寿命长和无污染等特性。这些独特的优点使其在储能和能量回收方面有着广阔的应用前景。但是由于超级电容单体电压的差异，如不对其进行实时检测，在使用过程中将对整个组件的性能造成极大的影响。另外对超级电容内部特性的不了解也会对其使用造成障碍。 对超级电容电压检测方案的研究和对超级电容时域模型的研究，将为超级电容的电压均衡方案和超级电容的电参数分析提供支持，从而为整个能量回收系统的控制策略提供理论依据。因此以上两方面的研究将是整篇论文的核心内容。 本文采用模块化的设计理念，提出了一种兼顾均压的新型电压检测方案。在软件设计方面，对电压检测系统的软件架构进行分析，利用LabVIEW和ZLGCAN驱动函数包设计了友好的上位机软件监控界面。本文利用误差理论相关知识，对超级电容电压检测电路的误差精度进行了详细分析。 本文对两种超级电容时域模型进行建模和参数推导，并通过试验验证了所建模型的正确性。
上传时间： 2013-05-16
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随着生活水平的提高，人们越来越关注自己的身体健康，血压是反映人体生理状况的最重要指标之一，正常的血压是保证身体健康的重要条件。 另外血压也是重症病人监护的重要指标，准确、及时地监测血压，对于了解病情、诊断疾病和保障危重病人安全都极为重要。因此，研制高性能的血压监控系统具有重要的现实意义。 针对以上所述，本文提出了一种采用远程血压监控系统的解决方案，它融合计算机技术、测控技术和网络通讯技术为一体，使电子血压系统实现网络化。本系统将采集到的血压信息经处理后显示到液晶屏上，同时将此信息以TCP/IP的方式发送到网络上，这就是本设计的目的所在。 本论文在开始介绍了人体生理信号的特点及其测量条件之后，详细研究分析了血压测量原理以及舒张压和收缩压的判别。论文的重点放在系统硬件和软件两个方面的设计。在硬件方面，以ARM Cortex-M3内核的处理器LM3S8962作为控制器（内部集成有A/D转换器和以太网控制器等），使得硬件系统的设计简单化。整个硬件系统电路由六部分构成：处理器LM3S8962最小系统电路；电源模块：JTAG接口电路：血压检测模块；液晶显示模块；网络接口。其中，血压检测模块是整个系统设计的关键部分和难点部分，它主要是将袖压的直流部分和交流部分分离出来送到A/D转换器。软件方面，这个部分是第四章的系统软件的设计，首先把实时操作系统μC/OS-Ⅱ移植到处理器LM3S8962上，然后讲解了应用程序的设计（由三个部分组成），分别是A/D转换处理程序设计、液晶显示程序设计和网络通讯程序设计。论文的最后对系统的软硬件调试做了简单的介绍以及全文的总结。 关键词：TCP/IP 示波法 舒张压 收缩压 μc/OS-Ⅱ
上传时间： 2013-06-17
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随着21世纪的到来，特别是近年来现代高科技和信息技术正在由智能大厦走向智能化住宅小区，进而走进家庭。人们对家居生活环境的要求也越来越高，并将注意力越来越多的放在了生活环境的安全性、舒适性和便利性上。 家居无线监控问题是当今国际建筑智能化领域的前沿性研究课题。无线传感网络的出现克服了家庭中布线的烦琐，充分体现了智能家居系统的灵活、方便、高效。本项目研究开发了基于ZigBee技术和Internet技术的智能家居监控系统，将Internet的远程监控与ZigBee短距离控制相结合，实现系统的家居无线控制和数据采集，避免了综合布线，可扩展性好。 本文首先进行系统总体设计，结合底层ZigBee无线传感网络的特点和系统总体网络监控的要求，将该系统设计分为四部分：无线传输模块、数据处理模块、以太网传输模块、上位机显示界面。然后对ZigBee协议标准做了全面地研究分析，同时给出了基于CC2430的无线传输模块的软硬件设计和星型网络搭建，并给出了测试结果。接着设计了基于TMS320F2812的数据处理模块，给出了硬件电路和外围辅助电路设计方案，并为其移植了实时操作系统μc/OS-Ⅱ。本设计完成了基于RTL8019AS的以太网传输模块设计和系统的以太网通信程序的设计，实现了从底层ZigBee无线传感网络的数据采集最终到监控机的数据传输并测试成功。最后在VC++6．0环境下，应用Windows Sockets套件接口开发显示界面对底层采集的数据分类显示。 整个智能家居监控系统能够对家用电器的完成开关量的控制，还能够对三 表（水表、电表、燃气表）进行无线抄表，最重要的是可监测来自家庭安防传感器（火警、煤气泄露）的数据，以备物业等部门监控。通过测试后，证实了设计方案的正确性，结果满足系统设计要求，该设计具有一定的新颖性和实用性。关键词：智能家居，ZigBee，数据处理，μC/OS-Ⅱ，Windows Sockets
上传时间： 2013-06-28
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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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本文设计的变频调速恒压供水系统由上位机、PLC、变频器、压力变送器等组成。本系统包含三台水泵电动机，采用通用变频器来实现对三相水泵电动机组的软启动和变频调速，运行切换采用“先开先停”的原则。压力变送器检测当前水压信号，送入PLC与设定值经PID比较运算，从而控制变频器的输出电压和频率，进而改变水泵电动机组的转速来改变供水量，最终保持管网压力恒定在设定值附近。把模糊控制算法引入到控制系统中，从而改善了系统的静动态特性。 模糊控制是一种不依赖于被控过程数学模型的仿人思维的控制技术。它可以利用领域专家的操作经验或知识建立被控系统的模糊规则，有较好的知识表达能力。但传统的模糊控制同PID算法一样，均为“事后调节”，因而对大迟延对象的控制效果不是很理想。预测控制的核心是不仅注意过去及现在的目标值，而且注意将来的目标值，使受控量和目标值的偏差尽可能地小，从而提高系统的控制性能。预测控制和模糊控制是各自独立发展起来的两类控制方法，在二者充分发展的基础上，提出将预测的思想和模糊的思想结合起来，形成一种新的控制方法——模糊预测控制FPC。 本文将FPC技术应用于供水系统，设计出自调整修正因子模糊PID控制器，克服了传统PID控制设计中的参数调整困难的问题。模糊PID控制是在大误差范围内采用模糊控制，以提高动态响应速度；在小误差范围内采用PID控制，引入积分控制作用以消除静态误差，提高控制精度。本设计通过变频调速实现恒水压控制，并针对系统的时滞特点采用Smith预估控制器进行补偿。利用Matlab对其模型进行仿真，仿真结果与传统控制算法相比较，该算法具有鲁棒性好，实现简单，易于在线调整等优点，系统响应曲线没有超调，系统的建立时间比较短，抗干扰能力强。 通过对上位机和PLC之间通信的分析和研究，完成了上、下位机的通信设置，给出了上位机监控程序编写方法，通过通信模块实现了对供水系统的远程监控及故障报警。 所开发的系统将FPC与PLC相结合，克服了传统的调节器的缺点，充分发挥了PLC控制灵活、编程方便、适应性强的优点，提高了控制的精确度。实验结果表明，该系统能对异步电动机转速实现精确控制，实用性强，具有一定的推广价值。
上传时间： 2013-05-19
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永磁同步电机是同步电机的一个重要类型，其转子一般采用稀土永磁材料做激磁磁极，与传统同步电机相比，体积和重量大为减小，而且结构简单，运行可靠，维护更方便。现代电气传动控制的发展趋势之一是开发新的交流调速与伺服系统。无论在矢量控制还是标量控制中，转速与位置的闭环控制都需要在电机轴上安装一个速度传感器，但是由于速度传感器的引进不仅增加了成本，降低了系统可靠性，还存在安装问题，效果并不十分理想。因此高性能无速度传感器控制成为近年来电机研究的热点。 本文在系统介绍卡尔曼滤波器的基础上，将其引入到永磁同步电机无速度传感器状态观测中。由于永磁同步电机是一个强耦合的多阶非线性系统，本文采用了工程实际中普遍采用的泰勒展开式截断的方法，对电机方程线性化处理，将卡尔曼滤波算法推广至非线性系统，并加入了反映电机系统模型误差和环境干扰的系统噪声和测量噪声模型，形成扩展卡尔曼滤波算法。扩展卡尔曼滤波器将电机转子位置与转速作为系统状态变量进行实时估算，并将所得信息反馈到永磁同步电机控制系统中。通过仿真，与电机实际运行状态进行比较，证明了扩展卡尔曼滤波具有良好的动态跟踪能力和抗噪声能力。 针对扩展卡尔曼滤波算法在无速度传感器控制中存在的不足，本文给出了降阶线性卡尔曼滤波算法。降阶线性卡尔曼滤波算法重新选择了系统状态变量，建立新的完全线性化的系统方程，并且卡尔曼滤波算法中的系统协方差矩阵成为时不变序列，因此可以直接应用线性卡尔曼滤波算法。仿真结果证明，与扩展卡尔曼滤波算法相比，新的算法更加简单，减轻了繁重的参数调节任务，易于数字化实现，不仅具备扩展卡尔曼滤波算法的优势，而且在某些性能方面超越了扩展卡尔曼滤波算法。 通过分析得知，由于将系统模型不确定性与测量噪声体现在系统方程中，因此卡尔曼滤波算法在状态估算方面具有良好的性能。本文以降阶线性卡尔曼滤波 算法为理论基础，以永磁同步电机为对象，以数字信号处理器（DSP）为核心，设计了电机状态观测系统的设计方案。整个方案在不增加成本的基础上，充分利用数字信号处理器（DSP）丰富的资源和强大的运算能力，通过检测电机相电流，实时估算出电机转子位置与转速。本系统可以代替传统速度传感器，为电机控制系统提供转子位置和转速反馈信息。本文的下一步主要工作便是将此系统付诸实践，应用于实际工程中，对卡尔曼滤波算法在永磁同步电机无速度传感器控制方面的性能进行进一步研究。关键词：永磁同步电机；无速度传感器；卡尔曼滤波
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lifangyuan12
充电系统对于实际的电动汽车而言是不可缺少的子系统，当蓄电池的电能用完之后，就必须使用充电系统对电池进行再充电。对于这种电动车充电系统的监控，目前国内尚处于起步阶段。 本文以电动车充电站的建设为背景，对充电机监控系统的通信总线和上位机软件设计进行了研究。首先介绍了系统的整个网络规划，然后对工业现场总线的特点、CAN2.0总线技术、涉及到的通信协议分别做了详细的描述，重点介绍了CAN总线的相关设计和系统的硬件、软件设计及实验结果。设计过程中参考了目前比较成熟的CAN2.0与J1939协议，并创新性的将这一用于汽车内部的通信总线移植到充电站内充电机与上位机之间的通信系统中。整个设计的创新在于将CAN总线这一现有成熟技术应用在充电站监控系统建设这一新领域，成功的实现了总线的移植。 整个系统中，系统前端执行数据采集、充电控制等任务，同时通过CAN总线和以太网分别实现前端数据采集模块与监控计算机、监控计算机与数据服务器的数据传输，实现站内充电机的统一监控。本文围绕系统整体网络组建，CAN网络通信以及系统软硬件设计进行了讨论，并提供了一套完整的、先进的、可行的充电机监控系统通信总线及软件的解决方案。这种监控方案提高了系统通信的实时性、准确性、安全性，同时极大的提高了充电工人的工作效率。 目前系统的各项参数及功能已在实验室测试完毕，性能已基本达到设计目标，即将被用于奥运会电动汽车充电站的建设。
上传时间： 2013-04-24
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H．264/AVC规范是由国际电联(ITU-T)和国际标准化组织(ISO)联合制定的新一代视频编解码标准。它具有如下四个特点：低码流，和MPEG2等压缩技术相比，在同等图像质量下，采用H.264技术压缩后的数据量只有MPEG2的1/8；高图象质量，复杂的算法保证了低码流条件下图像仍能保留丰富的细节；容错能力强，提供了解决在不稳定网络环境下容易发生的丢包等错误的必要工具；网络适应性强，提供了网络适应层，数据能在不同网络上传输。但由此带来的代价是复杂度极高的编码过程，尤其是在嵌入式系统中实现具有很大的挑战性。 本文主要介绍了基于H.264标准的开源代码T264向DM642平台的移植和优化。优化综合运用了上层和底层的实现方法实现。上层的方法例如使用CCS提供的条件优化代码优化功能，使用IMGLIB中高度优化的函数等，其特点是简便易行，效果良好；底层的实现方法例如使用DM642特有的内联函数，用线性汇编的方式实现算法等，特点是提高了代码运行的并行性，但需要对DM642和H.264有很深刻的理解。 目前本设计已成功完成H.264.算法在DM642开发板上的运行，压缩QCIF格式视频的速度随图像复杂度的不同达到了35-50帧每秒。此后本设计还继续使用优化后的编码器实现了监控用视频服务器的原型，使得摄像头采集的视频数据在DM642开发板上压缩后传输至PC机，且能够在PC端用配套的程序成功解码并播放。
上传时间： 2013-06-23
上传用户：qqiang2006
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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