矿井高压电网多以6KV 供电为主，高压防爆开关成为了井下供电系统的最为关键的设备之一。近年来，由于煤矿开采中因电气保护失控而引发事故的增长，国家对井下供电系统的可靠性、安全性的要求越来越高，因而采用现代化新技术对矿井下高压控制设备进行技术改造和创新被提到了一个重要的高度。随着微机技术的应用与发展，以单片机为核心的高压开关智能综合保护技术，能够较好地完成对多路信号进行处理，增强和增加了保护的功能，其应用对于提高供电质量、保证人身安全、完善电网保护都具有很重要的现实意义。本文设计了一个双CPU 的保护控制系统，双CPU 结构就是采用16 位DSP(Digital SignalProcessing)芯片TMS320LF2407A 和增强型51 单片机STC89C58RD+进行分工合作并行处理，前者作为从CPU 完成各种保护功能，后者作为主CPU 完成参数的整定、显示、数据下放以及PROFIBUS 通讯扩展。既能充分利用DSP 的高速数据处理性能，提高保护动作特性； 同时，在不影响数据处理的情况下又扩展了人机界面和总线通讯功能。 本文从理论上分析了矿井高压电网中性点不接地系统的主要故障的电气特征，并有针对性地提出了零序电流方向型选择性漏电保护、相敏短路保护和绝缘监视保护，然后分析了采样原理和算法，确定了同步交流采样和全波傅立叶算法相结合的采样计算方法。此外，针对系统可能遇到的各种干扰，在硬件、软件两方面进行了抗干扰设计。最后通过试验数据验证了系统对线路故障具有可靠的动作特性。 该保护控制系统性能稳定、动作可靠，简单的按键操作和醒目的液晶显示给工作人员带来了极大方便，实现了检测、保护、控制和通讯的一体化。 本课题是围绕着天津市科技攻关立项项目“矿用高压隔爆开关智能控制系统的开发”来进行地研究。
上传时间： 2013-06-11
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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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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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60年代初，国际上首次将B超诊断仪应用于临床诊断，40多年来B超诊断仪的发展极为迅速。随着数字信号处理及计算机技术的发展，目前国际上先进水平的超声诊断设备几乎每一个环节都包含着数字信号处理的内容，研制全数字化的超声诊断设备已成为发展趋势。 @@ 基于FPGA及嵌入式操作系统的全数字超声诊断系统具有技术含量高、便携的特点，可用数字硬件电路来实现数据量极其庞大的超声信息的实时处理。 @@ 本文从超声诊断原理入手，在对超声诊断系统中的几个关键技术进行分析的基础上，重点研究开发超声诊断系统中数字信号处理部分的两个核心算法。以FPGA芯片为载体，在Quartus Ⅱ平台中采用Verilog HDL语言进行编程并仿真验证，分别实现了数字FIR滤波器及CORDIC坐标变换两个模块的功能。另外，采用Verilog HDL语言对应用于图像显示模块的SPI接口进行了编程设计，编译下载至FPGA中，最终实现了与ARM A8的OMPG3530板之间高速串行数据的传输。 @@ 采用在单片FPGA芯片内实现数字式超声诊断部分核心算法并与高性能ARMA8处理器相配合的数字信号处理解决方案，具有高速度、高精度、高集成度、便携的特点，为全数字化便携超声诊断设备的研制打下了基础。 @@关键词：超声诊断系统；FPGA；数字FIR滤波器；CORDIC算法；SPI总线
上传时间： 2013-07-07
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随着电子技术的快速发展，各种电子设备对时间精度的要求日益提升。在卫星发射、导航、导弹控制、潜艇定位、各种观测、通信等方面，时钟同步技术都发挥着极其重要的作用，得到了广泛的推广。对于分布式采集系统来说，中心主站需要对来自于不同采集设备的采集数据进行汇总和分析，得到各个采集点对同一事件的采集时间差异，通过对该时间差异的分析，最终做出对事件的准确判断。如果分布式采集系统中的各个采集设备不具有统一的时钟基准，那么得到的各个采集时间差异就不能反映出实际情况，中心主站也无法准确地对事件进行分析和判断，甚至得出错误的结论。因此，时钟同步是分布式采集系统正常运作的必要前提。 目前国内外时钟同步领域常用的技术有GPS授时技术，锁相环技术和IRIG-B 码等。GPS授时技术虽然精度高，抗干扰性强，但是由于需要专用的GPS接收机，若单纯使用GPS 授时技术做时钟同步，就需要在每个采集点安装接收机，成本较高。锁相环是一种让输出信号在频率和相位上与输入参考信号同步的技术，输出信号的时钟准确度和稳定性直接依赖于输入参考信号。IRIG-B 码是一种信息量大，适合传输的时间码，但是由于其时间精度低，不适合应用于高精度时钟同步的系统。基于上述分析，本文结合这三种常用技术，提出了一种基于FPGA的分布式采集系统时钟同步控制技术。该技术既保留了GPS 授时的高精确度和高稳定性，又具备IRIG-B时间码易传输和低成本的特性，为分布式采集系统中的时钟同步提供了一种新的解决方案。 本文中的设计采用了Ublox公司的精确授时GPS芯片LEA-5T，通过对GPS芯片串行时间信息解码，获得准确的UTC时间，并实现了分布式采集系统中各个采集设备的精确时间打码。为了能够使整个分布式采集系统具有统一的高精度数据采集时钟，本论文采用了数模混合的锁相环技术，将GPS 接收芯片输出的高精度秒信号作为参考基准，生成了与秒信号高精度同步的100MHZ 高频时钟。本文在FPGA 中完成了IRIG-B 码的编码部分，将B 码的准时标志与GPS 秒信号同步，提高了IRIG-B 码的时间精度。在分布式采集系统中，IRIG-B时间码能直接通过串口或光纤将各个采集点时间与UTC时间统一，节约了各点布设GPS 接收机的高昂成本。最后，通过PC104总线对时钟同步控制卡进行了数据读取和测试，通过实验结果的分析，提出了改进方案。实验表明，改进后的时钟同步控制方案具有很高的时钟同步精度，对时钟同步技术有着重大的推进意义！
上传时间： 2013-08-05
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数字超声诊断设备在临床诊断中应用十分广泛，研制全数字化的医疗仪器已成为趋势。尽管很多超声成像仪器设计制造中使用了数字化技术，但是我们可以说现代VLSI 和EDA 技术在其中并没有得到充分有效的应用。随着现代电子信息技术的发展，PLD 在很多与B 型超声成像或多普勒超声成像有关的领域都得到了较好的应用，例如数字通信和相控雷达领域。 在研究现代超声成像原理的基础上，我们首先介绍了常见的数字超声成像仪器的基本结构和模块功能，同时也介绍了现代FPGA 和EDA 技术。随后我们详细分析讨论了B 超中，全数字化波束合成器的关键技术和实现手段。我们设计实现了片内高速异步FIFO 以降低采样率，仿真结果表明资源使用合理且访问时间很小。正交检波方法既能给出灰度超声成像所需要的回波的幅值信息，也能给出多普勒超声成像所需要的回波的相移信息。我们设计实现了基于直接数字频率合成原理的数控振荡器，能够给出一对幅值和相位较平衡的正交信号，且在FPGA 片内实现方案简单廉价。数控振荡器输出波形的频率可动态控制且精度较高，对于随着超声在人体组织深度上的穿透衰减，导致回波中心频率下移的声学物理现象，可视作将回波接收机的中心频率同步动态变化进行补偿。 还设计实现了B 型数字超声诊断仪前端发射波束聚焦和扫描控制子系统。在单片FPGA 芯片内部设计实现了聚焦延时、脉宽和重复频率可动态控制的发射驱动脉冲产生器、线扫控制、探头激励控制、功能码存储等功能模块，功能仿真和时序分析结果表明该子系统为设计实现高速度、高精度、高集成度的全数字化超声诊断设备打下了良好的基础，将加快其研发和制造进程，为生物医学电子、医疗设备和超声诊断等方面带来新思路。
上传时间： 2013-06-18
上传用户：hfmm633
目前国内井下水泵电机多数采用传统的人工进行控制，即人工加继电器进行控制的方法。这种方法控制线路复杂，设备运行的自动化程度低，可靠性差，工人劳动强度大，应急能力差等缺点。针对当前国家对煤矿企业安全生产要求的不断提高和企业自身发展所遇到的实际问题，研制了基于ARM的煤矿井下水泵电机网络监控系统，不仅可以完成水位检测、轴温检测、流量检测、水泵起动、停止及其过程控制，而且还可以进行数据传输、处理等工作。它具有以下特点：水位实时在线检测与显示；水泵启动与停止控制；多台水泵实时“轮班工作制”；根据涌水量大小和用电“避峰就谷”原则，控制投入运行的水泵台数；与监控中心联网，实行集中控制。 本文所设计的监控系统由监控中心、监控终端和远程访问三部分组成，分别介绍了监控系统的硬件设计、电机保护算法设计、系统通讯网络的设计和监控系统软件的设计。 监控系统的硬件设计主要针对监控终端的硬件设计，它采用S3C440X作为监控终端的处理芯片。根据监测的主要参数如水泵电机电流、电压、水泵开停状态、电机温度、井底水仓水位、水泵出口流量的实际特点，通过ARM芯片的快速处理运算能力，实时计算出水泵的三相有功功率和无功功率、功率因数等参量，井底水仓的水位和水泵出水口的流量、水泵的三相电压和电流准确值。把处理运算的结果通过以太网传到监控中心进行存储、显示和打印，同时监控中心根据传上来的结果进行判断，然后根据判断的情况确定是否需要给监控终端发送控制命令。 电机保护算法设计方面，主要针对系统数据采集的特点，对相电流、相电压进行交流信号采样。对采样后的数据运用快速傅立叶变换（FFT）进行数值计算，获得了高精度的测量。 系统通讯网络的设计主要针对系统两层通讯网络的协议进行分析与设计。监控中心软件采用基于Basic的可视化的程序设计语言Visual Basic6．0进行开发。客户端利用计算机网络技术，使用B/S模式远程实现对系统运行数据的传输，以便可以查询实时数据和历史数据，实现资源共享。
上传时间： 2013-06-25
上传用户：q123321
针对常用电流模式的升压转换器结构，提出了一种高精度电流检测电路。该电路在保证响应速度的 前提下，通过增加电路环路增益，降低误差源等方法，提高检测电路的电流检测精度。与其他结构电路相 比，有结构简单，响应速度快，电流检测精度高的优点。基于Chartered 的0.35μm 的3.3 V/13.5 V CMOS 工 艺，使用Spectre 仿真器，对该电路进行了仿真与验证。结果证明，在输入电压为2.5 V～5.5 V,电感电流为 100 mA～500 mA，工作频率为1 MHz 的情况下，能够正常稳定工作，并且电流精度高达93％。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：西伯利亚
近年来，嵌入式Internet远程测控系统已成为计算机控制领域一个重要组成部分，它将计算机网络、通信与自动控制技术相结合并成为新兴的研究热点。通过嵌入式Internet控制系统，用户只要在有网络接入的地方，就可以对与网络连接的任何现场设备进行远程测控。嵌入式系统可以根据应用进行软硬件的定制，特别适用于对成本、体积、功耗有严格要求的各种远程测控设备。该项技术的研究具有广阔的应用前景。 嵌入式Web远程监控不同于以往的C/S和B/S网络监控技术，它通常采用嵌入式系统作为Web服务器，使得系统的成本大大降低，且设备体积小巧，便于安装、易于维护，安全可靠，此技术自问世以来得到了业界的广泛关注，各式各样的解决方案和实现方式层出不穷。 本文提出了一种基于ARM的嵌入式网络控制系统。该系统以嵌入式Boa服务器作为远程信号的传输平台。首先对网络的系统结构和工作原理作了详细介绍，然后对嵌入式网络控制系统的实现作了深入的探讨和研究。 整个嵌入式网络控制系统主要划分为三个部分：嵌入式网络控制系统硬件设计；嵌入式网络控制器的软件设计；嵌入式网络控制系统Web服务器实现。系统选用主流的ARM微处理器LPC2210作为系统主控制器，并根据需要给出了具体的硬件电路设计，包括：存储器接口电路、网络接口电路、串行通信接口电路以及信号调理电路设计。鉴于μ Clinux对ARM技术的有力支持，且μ Clinux具有内核可裁减、网络功能强大、低成本、代码开放等特点，通过对μ Clinux的裁减、配置和编译，成功地将μ Clinux移植到LPC2210中。然后完成设备驱动开发、嵌入式网络控制系统Boa服务器的构建及系统应用开发。 该嵌入式网络控制系统融合监控网与信息网，实现了远程分布式测控和通讯。系统稳定性高、实时性好、性价比高，具有广泛的应用价值，适用于工业、交通、电力、能源等众多控制领域。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：xc216
近年来，嵌入式Internet远程测控系统已成为计算机控制领域一个重要组成部分，它将计算机网络、通信与自动控制技术相结合并成为新兴的研究热点。通过嵌入式Internet控制系统，用户只要在有网络接入的地方，就可以对与网络连接的任何现场设备进行远程测控。嵌入式系统可以根据应用进行软硬件的定制，特别适用于对成本、体积、功耗有严格要求的各种远程测控设备。该项技术的研究具有广阔的应用前景。 嵌入式Web远程监控不同于以往的C/S和B/S网络监控技术，它通常采用嵌入式系统作为Web服务器，使得系统的成本大大降低，且设备体积小巧，便于安装、易于维护，安全可靠，此技术自问世以来得到了业界的广泛关注，各式各样的解决方案和实现方式层出不穷。 本文提出了一种基于ARM的嵌入式网络控制系统。该系统以嵌入式Boa服务器作为远程信号的传输平台。首先对网络的系统结构和工作原理作了详细介绍，然后对嵌入式网络控制系统的实现作了深入的探讨和研究。 整个嵌入式网络控制系统主要划分为三个部分：嵌入式网络控制系统硬件设计；嵌入式网络控制器的软件设计；嵌入式网络控制系统Web服务器实现。系统选用主流的ARM微处理器LPC2210作为系统主控制器，并根据需要给出了具体的硬件电路设计，包括：存储器接口电路、网络接口电路、串行通信接口电路以及信号调理电路设计。鉴于μ Clinux对ARM技术的有力支持，且μ Clinux具有内核可裁减、网络功能强大、低成本、代码开放等特点，通过对μ Clinux的裁减、配置和编译，成功地将μ Clinux移植到LPC2210中。然后完成设备驱动开发、嵌入式网络控制系统Boa服务器的构建及系统应用开发。 该嵌入式网络控制系统融合监控网与信息网，实现了远程分布式测控和通讯。系统稳定性高、实时性好、性价比高，具有广泛的应用价值，适用于工业、交通、电力、能源等众多控制领域。
上传时间： 2013-06-13
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