本课题设计和完成了一套基于DSP+FPGA结构的小波变换实时图像处理系统。采用小波算法对图像进行边缘提取、图像增强、图像融合等处理，并在ADSP-BF535上实现了小波算法，分析了其运行小波算法的性能。图像处理的数据量比较大，而且运算比较复杂，DSP的特殊结构和性能很好地满足了系统实现的需要，而FPGA的高速性和灵活性也满足了系统实时性和稳定性的需要，所以采用DSP+FPGA来实现图像处理系统是可靠的，也是可行的。系统的硬件设计以DSP和FPGA为平台，DSP实现算法、管理系统运行、并实现了系统的自启动；FPGA实现一些接口、时序控制等，简化了外围电路，提高了系统的可靠性。结果表明，在ADSP-BF535上实现小波算法，效果良好，而且满足系统实时性的要求。最后，总结了系统的设计和调试经验，对调试时遇到的一些问题进行了分析。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：Kecpolo
在测井过程中，由于测井深度直接影响到其它测井信息的准确性，所以精确的测井深度变得越来越重要。本文针对现有绞车系统的不足(CPU为单片机决定其精度不高、缺少完善的深度校正系统等)，首次将DSP与FPGA应用到测井绞车系统中，充分利用FPGA硬件资源丰富、速度快及DSP软件设计灵活的特点，使系统硬件、软件结构更加合理，功能得到增强，性价比进一步提高，从而优化了整个系统，为今后绞车设计提供了新的方法和途径。 本文相对其它绞车系统的设计，主要特点有：设计了比较完善的深度校正模块(深度脉冲校正、根据磁记号与磁定位信号的校正、由张力等原因引起的电缆形变的校正)。将打标和测量一体化。设计了方便的通信接口(校正后的深度脉冲及DSP通过RS232与主测井仪的通信)。使用DSP作为CPU并且配合FPGA作预处理从而提高了测量深度的准确性。电路采用了可编程逻辑器件，提高了电路工作的可靠性，减小了电路板面积。另外，本文在研究电缆绞车系统的同时，对测井的地面信号处理也进行了初步的研究，主要是对趋肤效应的校正做了初步的研究。 本文所完成的是一个完整的测量与打标系统，通过室内与现场实验，得出该系统具有高精度、高智能化等优点。最后，本文对该系统的发展方向作了展望。
上传时间： 2013-07-08
上传用户：星仔
逆变控制器的发展经历从分立元件的模拟电路到以专用微处理芯片（DSP/MCU）为核心的电路系统，并从数模混合电路过渡到纯数字控制的历程。但是，通用微处理芯片是为一般目的而设计，存在一定局限。为此，近几年来逆变器专用控制芯片（ASIC）实现技术的研究越来越受到关注，已成为逆变控制器发展的新方向之一。本文利用一个成熟的单相电压型PWM逆变器控制模型，围绕逆变器专用控制芯片ASIC的实现技术，依次对专用芯片的系统功能划分，硬件算法，全系统的硬件设计及优化，流水线操作和并行化，芯片运行稳定性等问题进行了初步研究。首先引述了单相电压型PWM逆变器连续时间和离散时间的数学模型，以及基于极点配置的单相电压型PWM逆变器电流内环电压外环双闭环控制系统的设计过程，同时给出了仿真结果，仿真表明此系统具有很好的动、静态性能，并且具有自动限流功能，提高了系统的可靠性。紧接着分析了FPGA器件的特征和结构。在给出本芯片应用目标的基础上，制定了FPGA目标器件的选择原则和芯片的技术规格，完成了器件选型及相关的开发环境和工具的选取。然后系统阐述了复杂FPGA设计的设计方法学，详细介绍了基于FPGA的ASIC设计流程，概要介绍了仅使用QuartusII的开发流程，以及Modelsim、SynplifyPro、QuartusII结合使用的开发流程。在此基础上，进行了芯片系统功能划分，针对：DDS标准正弦波发生器，电压电流双环控制算法单元，硬件PI算法单元，SPWM产生器，三角波发生器，死区控制器，数据流/控制流模块等逆变器控制硬件算法/控制单元，研究了它们的硬件算法，完成了模块化设计。分析了全数字锁相环的结构和模型，以此为基础，设计了一种应用于逆变器的，用比例积分方法替代传统锁相系统中的环路滤波，用相位累加器实现数控振荡器（DCO）功能的高精度二阶全数字锁相环（DPLL）。分析了“流水线操作”等设计优化问题，并针对逆变器控制系统中，控制系统算法呈多层结构，且层与层之间还有数据流联系，其执行顺序和数据流的走向较为复杂，不利于直接采用流水线技术进行设计的特点，提出一种全新的“分层多级流水线”设计技术，有效地解决了复杂控制系统的流水线优化设计问题。本文最后对芯片运行稳定性等问题进行了初步研究。指出了设计中的“竞争冒险”和饱受困扰之苦的“亚稳态”问题，分析了产生机理，并给出了常用的解决措施。
上传时间： 2013-05-28
上传用户：ice_qi
在机器人学的研究领域中，如何有效地提高机器人控制系统的控制性能始终是研究学者十分关注的一个重要内容。在分析了工业机器人的发展历程和机器人控制系统的研究现状后，本论文的主要目标是针对四关节实验室机器人特有的机械结构和数学模型，建立一个新型全数字的基于DSP和FPGA的机器人位置伺服控制系统的软、硬件平台，实现对四关节实验室机器人的精确控制。 本论文从实际情况出发，首先分析了所研究的四关节实验室机器人的本体结构，并对其抽象简化得到了它的运动学数学模型。在明确了实现机器人精确位置伺服控制的控制原理后，我们对机器人控制系统的诸多可行性方案进行了充分论证，并最终决定采用了三级CPU控制的控制体系结构：第一级CPU为上位计算机，它实现对机器人的系统管理、协调控制以及完成机器人实时轨迹规划等控制算法的运算；第二级CPU为高性能的DSP处理器，它辅之以具有高速并行处理能力的FPGA芯片，实现了对机器人多个关节的高速并行驱动；第三级CPU为交流伺服驱动处理器，它实现了机器人关节伺服电机的精确三闭环误差驱动控制，以及电机的故障诊断和自动保护等功能。此外，我们采用比普通UART速度快得多的USB来实现上位计算机．与下位控制器之间的数据通信，这样既保证了两者之间连接方便，又有效的提高了控制系统的通信速度和可靠性。 机器人系统的软件设计包括两个部分：一是采用VC++实现的上位监控软件系统，它主要负责机器人实时轨迹规划等控制算法的运算，同时完成用户与机器人系统之间的信息交互；二是采用C语言实现的下位DSP控制程序，它主要负责接收上位监控系统或者下位控制箱发送的控制信号，实现对机器人的实时驱动，同时还能够实时的向上位监控系统或者下位控制箱反馈机器人的当前状态信息。 研究开发出来的四关节实验室机器人控制器具有控制实时性好、定位精度高、运行稳定可靠的特点，它允许用户通过上位控制计算机实现对机器人的各种设定作业的控制，也可以让用户通过机器人控制箱现场对机器人进行回零、示教等各项操作。
上传时间： 2013-06-11
上传用户：edisonfather
TMS320LF240x DSP C语言开发应用，其中有svpwm控制变频器程序
上传时间： 2013-04-24
上传用户：xoxoliguozhi
DSP实时多任务操作系统设计与实现pdf版
上传时间： 2013-06-21
上传用户：不挑食的老鼠
APT的IGBT和MOSFET设计选型参考，一目了然，拥有它，很方便
上传时间： 2013-04-24
上传用户：jujiast99
在测井过程中，由于测井深度直接影响到其它测井信息的准确性，所以精确的测井深度变得越来越重要。本文针对现有绞车系统的不足(CPU为单片机决定其精度不高、缺少完善的深度校正系统等)，首次将DSP与FPGA应用到测井绞车系统中，充分利用FPGA硬件资源丰富、速度快及DSP软件设计灵活的特点，使系统硬件、软件结构更加合理，功能得到增强，性价比进一步提高，从而优化了整个系统，为今后绞车设计提供了新的方法和途径。 本文相对其它绞车系统的设计，主要特点有：设计了比较完善的深度校正模块(深度脉冲校正、根据磁记号与磁定位信号的校正、由张力等原因引起的电缆形变的校正)。将打标和测量一体化。设计了方便的通信接口(校正后的深度脉冲及DSP通过RS232与主测井仪的通信)。使用DSP作为CPU并且配合FPGA作预处理从而提高了测量深度的准确性。电路采用了可编程逻辑器件，提高了电路工作的可靠性，减小了电路板面积。另外，本文在研究电缆绞车系统的同时，对测井的地面信号处理也进行了初步的研究，主要是对趋肤效应的校正做了初步的研究。 本文所完成的是一个完整的测量与打标系统，通过室内与现场实验，得出该系统具有高精度、高智能化等优点。最后，本文对该系统的发展方向作了展望。
上传时间： 2013-05-18
上传用户：黄华强
该文研究了两相逆变器-异步电动机系统的SVPWM控制技术,该系统可以广泛应用于小功率、宽调速运行的场合.通过对电机基本方程进行Kron变换,建立了系统完整的数学模型.论文在分析国内外两相逆变器异步电动机的SVPWM控制基础上,提出四个电压矢量八个工作空间的SVPWM控制技术,推导了控制参数和计算公式,提出了使电机具有圆形旋转磁场的调制比优化方案,给出了实施该方案的逆变器功率管的导通顺序和逆变器的输出电压波形.编制了系统仿真程序,给出SVPWM控制,两相逆变器-异步电动机系统样机的电压、电流、转速、转矩仿真波形曲.并与采用其他控制方式,进行仿真结果比较.论证了该文提出的SVPWM控制技术在两相逆变器-异步电动机系统中明显地减小了电流谐波、转矩脉动.论文建立了基于DSP控制器的两相逆变器-异步电动机系统试验装置系统,系统由DSP控制器、控制电路、功率驱动电路、逆变器主电路、异步电动机等组成.完成了各工作区的SVPWM信号的生成,与理论实现一致.
上传时间： 2013-07-27
上传用户：tb_6877751
永磁无刷直流电动机是一种性能优越、应用前景广阔的电动机,传统的理论分析及设计方法已比较成熟,它的进一步推广应用,在很大程度上有赖于对控制策略的研究.该文提出了一套基于DSP的全数字无刷直流电动机模糊神经网络双模控制系统,将模糊控制和神经网络分别引入到无刷直流电动机的控制中来.充分利用模糊控制对参数变化不敏感,能够提高系统的快速性的特点,构造适用于调节较大速度偏差的模糊调节器,加快系统的调节速度;由于神经网络既具有非线性映射的能力,可逼近任何线性和非线性模型,又具有自学习、自收敛性,对被控对象无须精确建模,对参数变化有较强的鲁棒性的特点,构造三层BP神经网络调节器,来实现消除稳态偏差的精确控制.以速度偏差率为判断依据,实现模糊和神经网络两种控制模式的切换,使系统在不同速度偏差段快速调整、平滑运行.此外充分利用系统硬件构成的特点,采用适当的PWM输出切换策略,最大限度的抑制逆变桥换相死区;通过换相瞬时转矩公式推导和分析,得出在换相过程中保持导通相功率器件为恒通,即令PWM输出占空比D=1,来抑制定子电感对换相电流影响的控制策略.上述抑制换相死区和采用恒通电压的控制方法,减小了换相引起的转矩波动,使系统电流保持平滑、转矩脉动大幅度减小、系统响应更快、并具有较强的鲁棒性和实时性.在这种设计下,系统不仅能实现更精确的定位和更准确的速度调节,而且可以使无刷直流电动机长期工作在低速、大转矩、频繁起动的状态下.该文选用TMS320LF2407作为微控制器,将系统的参数自调整模糊控制算法,BP神经网络控制算法以及PWM输出,转子位置、速度、相电流检测计算等功能模块编程存储于DSP的E2PROM,实现了对无刷直流电动机的全数字实时控制,并得到了良好的实验结果的结果.
上传时间： 2013-06-01
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