永磁同步電機是同步電機的一個重要類型，其轉(zhuǎn)子一般采用稀土永磁材料做激磁磁極，與傳統(tǒng)同步電機相比，體積和重量大為減小，而且結(jié)構(gòu)簡單，運行可靠，維護更方便。現(xiàn)代電氣傳動控制的發(fā)展趨勢之一是開發(fā)新的交流調(diào)速與伺服系統(tǒng)。無論在矢量控制還是標(biāo)量控制中，轉(zhuǎn)速與位置的閉環(huán)控制都需要在電機軸上安裝一個速度傳感器，但是由于速度傳感器的引進不僅增加了成本，降低了系統(tǒng)可靠性，還存在安裝問題，效果并不十分理想。因此高性能無速度傳感器控制成為近年來電機研究的熱點。 本文在系統(tǒng)介紹卡爾曼濾波器的基礎(chǔ)上，將其引入到永磁同步電機無速度傳感器狀態(tài)觀測中。由于永磁同步電機是一個強耦合的多階非線性系統(tǒng)，本文采用了工程實際中普遍采用的泰勒展開式截斷的方法，對電機方程線性化處理，將卡爾曼濾波算法推廣至非線性系統(tǒng)，并加入了反映電機系統(tǒng)模型誤差和環(huán)境干擾的系統(tǒng)噪聲和測量噪聲模型，形成擴展卡爾曼濾波算法。擴展卡爾曼濾波器將電機轉(zhuǎn)子位置與轉(zhuǎn)速作為系統(tǒng)狀態(tài)變量進行實時估算，并將所得信息反饋到永磁同步電機控制系統(tǒng)中。通過仿真，與電機實際運行狀態(tài)進行比較，證明了擴展卡爾曼濾波具有良好的動態(tài)跟蹤能力和抗噪聲能力。 針對擴展卡爾曼濾波算法在無速度傳感器控制中存在的不足，本文給出了降階線性卡爾曼濾波算法。降階線性卡爾曼濾波算法重新選擇了系統(tǒng)狀態(tài)變量，建立新的完全線性化的系統(tǒng)方程，并且卡爾曼濾波算法中的系統(tǒng)協(xié)方差矩陣成為時不變序列，因此可以直接應(yīng)用線性卡爾曼濾波算法。仿真結(jié)果證明，與擴展卡爾曼濾波算法相比，新的算法更加簡單，減輕了繁重的參數(shù)調(diào)節(jié)任務(wù)，易于數(shù)字化實現(xiàn)，不僅具備擴展卡爾曼濾波算法的優(yōu)勢，而且在某些性能方面超越了擴展卡爾曼濾波算法。 通過分析得知，由于將系統(tǒng)模型不確定性與測量噪聲體現(xiàn)在系統(tǒng)方程中，因此卡爾曼濾波算法在狀態(tài)估算方面具有良好的性能。本文以降階線性卡爾曼濾波 算法為理論基礎(chǔ)，以永磁同步電機為對象，以數(shù)字信號處理器（DSP）為核心，設(shè)計了電機狀態(tài)觀測系統(tǒng)的設(shè)計方案。整個方案在不增加成本的基礎(chǔ)上，充分利用數(shù)字信號處理器（DSP）豐富的資源和強大的運算能力，通過檢測電機相電流，實時估算出電機轉(zhuǎn)子位置與轉(zhuǎn)速。本系統(tǒng)可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)速度傳感器，為電機控制系統(tǒng)提供轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速反饋信息。本文的下一步主要工作便是將此系統(tǒng)付諸實踐，應(yīng)用于實際工程中，對卡爾曼濾波算法在永磁同步電機無速度傳感器控制方面的性能進行進一步研究。關(guān)鍵詞：永磁同步電機；無速度傳感器；卡爾曼濾波
上傳時間： 2013-04-24
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三相spwm信號是由高頻載波和三相調(diào) 制波比較而得的，三相svpwm信號也可理解為由高頻載波和三相調(diào)制波比較而得，區(qū)別是前者的三相調(diào)制波是三相對稱的正弦波，后者的三相調(diào)制波是三相對稱的馬鞍形波，馬鞍形波由正弦波和一定幅值的三次諧波復(fù)合而成。但令人回味的是，svpwm的最初出現(xiàn)和發(fā)展卻和以上思路大相徑庭，其完全從空間矢量的角度出發(fā)，后來人們才發(fā)現(xiàn)svpwm和spwm的以上淵源[1]。至今svpwm已在三相或多相逆變器中得以廣泛應(yīng)用，其原因有兩個，一是采用svpwm的逆變器輸出相電壓中的基波含量高于采用spwm的逆變器[2][3]，二是dsp的快速運算能力可以實時計算開關(guān)時間。但在實際應(yīng)用svpwm時，往往對以下問題感到疑惑：svpwm算法的推導(dǎo)、開關(guān)向量的選擇、dsp的實現(xiàn)、逆變器輸出相電壓有效值的大小。本文的內(nèi)容將有助這些疑惑的解決，更靈活地應(yīng)用svpwm算法。
上傳時間： 2013-06-05
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指紋識別作為生物特征識別的一種，在身份識別上有著其他手段不可比擬的優(yōu)越性：人的指紋具有唯一性和穩(wěn)定性；隨著指紋傳感器性能的提高和價格的降低．指紋的采集相對容易；指紋識別算法已經(jīng)比較成熟
標(biāo)簽： 指紋識別 算法 硬件實現(xiàn)
上傳時間： 2013-07-28
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根據(jù)突發(fā)OFDM系統(tǒng)的特點，提出了一種具有實用價值的OFDM幀同步方法。在經(jīng)典SC算法的基礎(chǔ)上，提出了改進型SC算法和基于時域PN序列的改進型SC算法。對這兩種算法進行了仿真對比，仿真結(jié)果表明基于時域PN序列的SC算法能夠?qū)崿F(xiàn)突發(fā)幀的精同步，而改進型SC算法只能實現(xiàn)粗同步。但是改進型SC算法更適合FPGA實現(xiàn)，采用Verilog HDL語言，在Quartus II上完成開發(fā)，同時給出了其在ModelSim 6.5b下的仿真結(jié)果，結(jié)果表明，方案是完全可行的。
上傳時間： 2013-11-12
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多維多選擇背包問題(MMKP)是0-1背包問題的延伸，背包核已經(jīng)被用來設(shè)計解決背包問題的高效算法。目的是研究如何獲得一種背包核，并以此高效處理多維多選擇背包問題。首先給出了一種方法確定MMKP的核，然后闡述了利用核精確解決MMKP問題的B&B算法，列出了具體的算法步驟。在分析了算法的存儲復(fù)雜度后，將算法在各種實例上的運行效果與目前解決MMKP問題的常用算法的運行效果進行了比較，發(fā)現(xiàn)本文的算法性能優(yōu)于以往任何算法。
上傳時間： 2013-11-20
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超強的八后算法，只有十幾行代碼完全求出所有解，速度超快
標(biāo)簽： 算法
上傳時間： 2013-11-27
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線性表常用算法集合，含所有線性表基本的算法，與吳偉民編的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)書完全配套，用TC實現(xiàn)，經(jīng)過運行。
上傳時間： 2015-03-18
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隊列相關(guān)的所有基本算法，西電的老師寫的，與吳偉民數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課本完全一致，用C實現(xiàn)
上傳時間： 2014-01-26
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外部排序的所有算法，在TC下經(jīng)過調(diào)試，與吳偉民數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課本完全一致，用C實現(xiàn)
上傳時間： 2013-12-20
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0 / 1背包問題是一個N P-復(fù)雜問題，為了解決該問題，，將用回溯算法解決該問題。既然想選擇一個對象的子集，將它們裝入背包，以便獲得的收益最大，則解空間應(yīng)組織成子集樹的形狀（如圖1 6 - 2所示）。該回溯算法與4 . 2節(jié)的裝載問題很類似。首先形成一個遞歸算法，去找到可獲得的最大收益。然后，對該算法加以改進，形成代碼。改進后的代碼可找到獲得最大收益時包含在背包中的對象的集合。
標(biāo)簽： 背包問題
上傳時間： 2013-11-25
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