随着对高功率因数的变换器的需求不断增长，功率因数为1（unity power factor）的电源供给越来越受到欢迎。在计算机或其它一些设备上，电源要求鲁棒性好、可靠、抗干扰能力强。而数字控制正提供了这方面的保障。
上传时间： 2021-12-12
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面向 5G 的新型多载波传输技术比较 摘 要: 介绍了几种面向 5G 的新型多载波传输技术: 滤波器组多载波( FBMC，Filter Bank Multicarri- er) 、通用滤波多载波( UFMC，Universal Filtered Multicarrier) 和广义频分复用( GFDM，Generalized Fre- quency Division Multiplexing) 的基本原理，并从第五代移动通信系统( 5G) 支持的应用场景和技术需求的 角度对三种多载波传输技术的优缺点进行比较。研究表明三种多载波传输技术的带外泄露较低，FBMC 系统 不使用 CP( CP，Cyclic Prefix) ，因此具有很高的时频效率，但 FBMC 系统帧的长度比较长，不适合短 包类业务; UFMC 对一组连续的子载波滤波，可以支持较短的帧结构，但 UFMC 不使用 CP，复杂度较高; GFDM 基于独立的块调制，具有灵活的帧结构，鲁棒性好，复杂度比前两者 低，便于实际应用。 关键词: 多载波; 第五代移动通信系统; 滤波器组多载波; 通用滤波多载波; 广义频分复用
标签： 5G
上传时间： 2022-02-25
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蚁群算法基本模型STEP1（外循环）若满足算法停止规则，停止计算，输出计算得到的最好解给定外循环的最大数目，表明有足够的蚂蚁工作当前最优解连续K次相同而停止，K是给定的整数，表示算法已收敛◆给定优化问题的下界和误差值，当算法得到的目标值同下界之差小于给定的误差值时，算法终止否则使蚂蚁s（1≤s≤m）从起点出发，用L（S）表示蚂蚁S行走的城市集合，初始L（s）为空集。设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动，协作异步地得到解。蚂蚁计算出下一步所有可达节点的一步转移概率，并按此概率实现一步移动，依此往复。一步转移概率由图中每条边上的两类参数决定：信息素值、可见度（即先验值）。信息素的更新有2种方式：挥发——所有路径上信息素以一定比率减少增强——给评价值“好”（有蚂蚁走过）的边增加信息素蚁群算法基木模型令我们以求解平面上n个城市的TSP问题（1，2，…，n）表示城市号为例说明ACA的模型。n个城市的TSP问题就是寻找通过n个城市各次且最后回到出发点的最短路径蚁群算法研究现状令ACA是模拟自然界中真实蚁群的觅食行为而形成的一种模拟进化算法。10年多来的研究结果已经表明：ACA用于组合优化具有很强的发现较好解的能力，具有分布式计算易于与其他方法相结合、鲁棒性强等优点，在动态环境下也表现出高度的灵活性和健壮性。在求解TSP、QAP问题方面，与遗传算法、模拟退火算法等算法比较，ACA仍是最好的解决方法之一。
标签： 蚂蚁算法
上传时间： 2022-03-10
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人口老龄化是世界各国正在面对的一个普遍问题。随着我国老龄化程度的持续加剧，对于老年人群体的医疗资源投入会不断提高。而与此同时，跌倒已经成为老年人日常生活中最为常见的危险行为活动。所以，跌倒检测系统的研究和应用对降低老年人受到的身心伤害和医疗成本具有显著的意义。目前解决老年人跌倒检测的方案仍存在许多不足。其中，基于计算机视觉的跌倒检测技术在无干扰的场景下检测较为有效，但其易受环境变化（如背景光线影响、人遮挡问题等）影响。此外，基于可穿戴计算的跌倒检测技术受限于算法稳定性和识别准确率，系统的灵敏度和特异性难以同时得到保证。针对上述问题本文提出一种融合计算机视觉和可穿戴计算数据的跌倒检测新的方法。首先，设计并开发了集成三轴加速度计、三轴陀螺仪和蓝牙的活动感知模块，实现实时采集、传输人体活动数据：其次，使用深度学习算法从摄像头采集的图像数据提取人体姿态特征数据：最后，对采集的人体活动数据和姿态数据进行规范化和时序化处理，设计了两个深度学习网络分别对数据进行特征提取，并将两特征进行特征层数据融合，在此基础上构建神经网络对融合数据进行活动本文搭建了实验平台并进行了算法测试，其中，本文跌倒检测算法针对离线测试数据的准确率为992%，平均敏感度为995%、平均特异性为99.8%：针对在线数据系统测试准确率为98.9%、平均敏感度为99.2%、平均特异性为99.5%实验结果证明了利用计算机视觉和可穿戴计算数据融合的跌倒检测具有较高的准确率和鲁棒性。
上传时间： 2022-03-14
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能源短缺和环境恶化是人类共同面临的挑战。开发新型清洁能源是解决能源短缺和环境恶化的捷径，但是太阳能能源不连续和不稳定的缺点影响其单独使用的效果。为了解决这个问题，可以选择使用多种性质互补的能源联合供电，相互弥补彼此的不足，以达到连续稳定的电能输出。基于双输入直流变换器（Multipk-Input Converter，MC）的光电互补系统相对于风光互补系统而言，在太阳能功率充足时，可以选择将多余的能量进行并网，省去了蕃电池等储能设备，也可大大节约成本，简化控制：而且电网是全天候的，比纯新能源联合系统更加可靠。因此本文将对光电互补系统，研究其拓扑、能量管理和系统参数设计等等在隔离应用的中小功率场合，推挽变换器控制方便，结构简单，应用广泛传统的多输入推挽变换器结构复杂，成本高。通过分析MIC的生成方法，利用脉冲电压源 Pulsating Voltage Source Ce，PⅤSC或者脉冲电流源（Pulsating Curren Source Cell，PCSC）中联或者并联构成简单实用的一族多输入推挽变换器，详细分析了BUCK型PVSC串联构成的双输入推挽变换器的小信号模型和控制方式，为了能够提供交流输出，本文还详细分析了半桥逆变电路的控制方式，并推导出其数学控制模型通过分析系统的工作模式、能量管理策略和不同控制方式对系统的影响，阐叨基于双输入推挽变换器的光电互补系统的工作原理。并对系统软件涉及到的太阳能最大功率跟踪、光电互补控制和逆变控制等算法进行重点研究功率电路参数设计合理与否，直接影响着系统的性能和指标，其中推挽变压器和滤波器的参数设计尤为重要，为此专门给出了硬件参数设计步骤；然后，根据软件算法，设计了控制软件流程图来更清晰的表达软件控制的思想软件参数是影响系统鲁棒性和快速性的另一个关键因素，在硬件设计的基础上，对软件参数进行优化设计，并利用 Simulink软件对设计参数进行仿真分析和修正。然后采用TMS320F2809作为控制芯片，搭建了实验原理样机，并进行了相关验证实验
标签： 推挽变换器
上传时间： 2022-03-16
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如何估计机器人在空间中移动时的状态（如位置、方向）是机器人研究中一个重要的问题。大多数机器人、自动驾驶汽车都需要导航信息。导航的数据来自于相机、激光测距仪等各种传感器，而它们往往受噪声影响，这给状态估计带来了挑战。本书将介绍常用的传感器模型，以及如何在现实世界中利用传感器数据对旋转或其他状态变量进行估计。本书涵盖了经典的状态估计方法（如卡尔曼滤波）以及更为现代的方法（如批量估计、贝叶斯滤波、sigmapoint 滤波和粒子滤波、剔除外点的鲁棒估计、连续时间的轨迹估计和高斯过程回归）。这些方法在诸如点云对齐、位姿图松弛、光束平差法以及同时定位与地图构建等重要应用中得以验证。对机器人领域的学生和相关从业者来说，本书将是一份宝贵的资料。
标签： 机器人
上传时间： 2022-05-23
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本文为一个名叫 Besiding的双足机器人建立了完整的力学模型和控制模型，使机器人能在平面上实现稳定的动态行走。并且对模型的可靠性和实用性进行了仿真计算，结果证实了文中模型的合理性和可行性。这个名为 Besiding的机器人有10个自由度，从机械学的角度看，其结构能实现基本的步行动作为了使建立的模型利于计算机控制和编程计算，文章采用了一种递推的 Newton Euler方法来建立机器人的力学模型，这种方法的特点是利用递推计算的办法来形成力学方程中动力矩阵和关联矩阵的元素，这就使得非常复杂的动力学方程在编程计算的时候显得非常简洁、有效，在这个基础上，文章对步行策略进行了设计，并得到了实现稳定的动态行走所必须满足的力学条件在 Besiding机器人的控制问题上，文章采用的是跟踪式的PD控制法，具体措施是首先把机器人的行走过程按一个很小的时间区间分成许多时间域，其次把机器人的力学方程在每个时间领域里线性化，然后在这个时间域内对机器人进行PD控制。其实这种控制方法允许对机器人控制系统的特性参数进行设计，这就更容易使控制系统达到我们的要求：另外，Besiding还添加一个控制环节，使其具有一定的鲁棒性，来抵消由于实际机器人的某些力学参数很难精确测量所带来的对稳定性的负面影响文章的最后对力学模型和控制用Maab进行了仿真计算，列出一些重要的计算结果，对稳定性、跟踪误差、响应性能等重要的控制指标进行了分析。其结果显示，文章所采用的建模方法、行走策略和控制措施是合理的、有效的实用的。关键词：双足机器人、力学模型、动态步行、行走策略、控制模型、仿真计算
上传时间： 2022-06-19
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摘要：针对永磁同步电机速度估算及定子电阻变化引起的稳定性问题，根据模型参考自适应控制法的原理，在同步旋转坐标系下，提出永磁同步电机转速估算与定子电阻辨识的自适应律，建立永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统及定子电阻在线辨识的数学模型.通过控制系统简化，确定调速控制系统中电流调节器与速度调节器的传递函数，并对电流调节器与速度调节器的控制增益进行了设计.仿真结果表明：控制系统对定子电阻变化鲁棒性好，转速估算与速度调节精度高，验证了本控制系统的可行性.关键词：永磁同步电机；无速度传感器；矢量控制；模型参考自适应；定子电阻；在线辨识；控制增益
上传时间： 2022-06-25
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本课题采用了基于高频电压信号注入法的永磁同步电动机的无传感器矢量控制方法，此种方法利用内置式电机的凸极性的特性，适合于电机在低速运行状态下对转子位置和转速进行估算，对运行中的电机参数变化不敏感，系统具有较强的鲁棒性。本文采用了以内置式电动机为研究对象，首先分析了永磁同步电动机的结构和数学模型，并介绍了矢量控制坐标变换方法、空间矢量脉宽调制技术（SVPWM）。进而阐述高频电压信号注入法的原理，建立数学模型。然后提出高频电压信号注入的方式，通过对载有转子位置信息的高频信号进行处理，对转子的磁极位置和转速等信息进行估计计算。本文还通过使用Matlab/Simulink仿真平台，建立了基于高频信号注入法原理的永磁同步电动机的无传感器控制仿真模型，实验结果验证了此种算法的可行性。最后通过使用德州仪器公司生产的TMS320F28335为核心芯片，搭建了控制系统电路，并同时介绍了系统的电源电路、控制电路、电流检测电路、电流保护电路等硬件电路。另外对控制算法中的主要部分，包括PWM中断程序、矢量控制程序、数字滤波器的算法都进行了介绍。最后的实验结果表明，这种无传感器的矢量控制方法适用于电机在低速时的控制要求，动态性能较好，能够准确跟踪转子的实际位置，估算转子转速，控制系统的鲁棒性较好，实现了无传感器控制的实验目的。
上传时间： 2022-06-30
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高度数据的准确获取是飞控系统研制过程中极其重要的一环，是保证无人飞行器按照一定高程工作、平稳着陆的先决条件。但对于低成本惯性导航解算，位置漂移严重[]，虽可通过加速度计姿态校正来抑制部分漂移，但解算出的速度与位置仍然不准确。因此需利用除惯导外的其它传感器测量值作为位置观测量参与滤波，在抑制位置漂移的情况下，修正速度与加速度，提高高程数据的精度。目前文献中大多是将惯性导航作为一个整体，对惯导的三维位置及速度进行滤波。如SINS/GPS组合导航，通过组合导航对SINS速度及位置漂移进行抑制[2][3]。但是当只需要高度方向上的数据时，此种做法往往计算量大，步骤繁琐，且整体滤波兼顾经度、纬度、高程等多个因素，反而影响了高度方向的滤波效果，且当SINS/GPS组合导航中的GPS信号较差时，得到的高度观测量误差也大。可见，当单一的高度传感器观测数据出现异常时，滤波后的高度也会出现异常。针对单传感器无法适应复杂工作环境的缺点，本文结合GPS、气压计及惯导系统的优点，来抑制惯导高度方向上的发散。通过构建GPS与气压计数据的权重模型获得高度方向观测量，使用互补滤波算法融合惯导数据与求得的观测量得到更为精确的高度观测值。算法简易，鲁棒性好，可在嵌入式飞控板中实时运行。
上传时间： 2022-07-16
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