一個非常好的基于邊緣指導(dǎo)的圖像插值算法仿真代碼，基于MATLAB 里面附有論文，課對照論文學(xué)習(xí)。
上傳時間： 2021-02-24
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該文檔為基于一致性哈希算法的分布式數(shù)據(jù)庫高效擴(kuò)展方法簡介資料，講解的還不錯，感興趣的可以下載看看…………………………
標(biāo)簽： 分布式數(shù)據(jù)庫
上傳時間： 2021-10-21
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基于GP30有利于首波電平選擇的幅值分析
上傳時間： 2021-11-03
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在工業(yè)應(yīng)用中常用一組傳感器對問一個被測量目標(biāo)在一個過程的不同位置進(jìn)行測量，然而由于每個傳感器位于過程的不同位置，它們將不問程度的受到嗓聲的干擾，為了從被嗓聲干擾的多傳感器測量值中獲得更準(zhǔn)確的測量結(jié)果，霱要進(jìn)“步研究多傳感器的融合理論多傳感器數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)的關(guān)鍵在于如何充分利用各個傳感器的信息，得到對被測參數(shù)的最優(yōu)估計，本文主要研究了以加權(quán)的方式進(jìn)行多傳感器數(shù)據(jù)融合的方法，即研究如何對每個傳感器進(jìn)行加權(quán)，從而得到對被測參數(shù)最優(yōu)佑計的方法為此本文在介紹了多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)的基礎(chǔ)上，首先研究了基于奇異值分解的數(shù)據(jù)融合算法，通過對傳感器測量值構(gòu)成的矩陣進(jìn)行奇異值分解，利用每個傳感器測量值所對應(yīng)的奇異值，可以估計出對每個傳感器權(quán)值的最優(yōu)估計，從而在不要任何先驗知識的條件下，可僅由多傳感器的測量值，利用提出的算法得到在最小均方誤差意義下的被測參數(shù)的最優(yōu)估計，此外，在許多工業(yè)過程中，人們利用多傳感器測量同一過程參數(shù)以控制該參數(shù)在過程中的不同位置能根據(jù)需要進(jìn)行合理分布，此時人們希望利用多傳感器融合的測量結(jié)果，對每一個傳感器的測量數(shù)據(jù)進(jìn)行重建，以獲得對每一個傳感器的測量結(jié)果進(jìn)行更為準(zhǔn)確的估計。為此，本文進(jìn)一步研究了基于小波降噪和數(shù)據(jù)融合的傳感器數(shù)據(jù)重建算法，仿真和實驗結(jié)果都說明提出算法是有效的，最后，研究了非線性動態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)融合問題，研究了加權(quán)無氣味卡爾曼濾波（UKF）方法，研究表明無氣味卡爾曼波波能克服了擴(kuò)展卡爾曼濾波（EKF）在狀態(tài)融合估計中的不足，可以得到了更準(zhǔn)確的狀態(tài)融合估計結(jié)關(guān)鍵詞多傳感器系統(tǒng)，數(shù)據(jù)融合，奇異值分解，UKF
標(biāo)簽： 傳感器 數(shù)據(jù)融合
上傳時間： 2022-03-16
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電機(jī)優(yōu)化設(shè)計是復(fù)雜的有約束、非線性、混合離散多變量規(guī)劃問題.該文在對電機(jī)優(yōu)化設(shè)計理論進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,從一般傳統(tǒng)的優(yōu)化方法入手,對電機(jī)的全局優(yōu)化設(shè)計方法特別是遺傳算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究和探討.該論文的主要工作包括:(1)對適應(yīng)于電機(jī)優(yōu)化設(shè)計的常用傳統(tǒng)優(yōu)化方法(HOOKE-JEEVES法、MDOD法和SUMT法)進(jìn)行了較為詳細(xì)的研究,給出了各種方法的計算流程和步驟;(2)對全局優(yōu)化的理論和方法進(jìn)行了研究,分析了全局優(yōu)化方法中的隨機(jī)實驗法、模擬退火算法和模擬進(jìn)化算法各自的特點,對遺傳算法的工作原理及其諸要素進(jìn)行了詳細(xì)的探討;(3)在對遺傳算法的基本原理進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了電機(jī)優(yōu)化設(shè)計遺傳算法的研究,分析了各要素對電機(jī)優(yōu)化設(shè)計遺傳算法性能的影響;(4)建立了三相異步電機(jī)多目標(biāo)優(yōu)化設(shè)計的數(shù)學(xué)模型,分別編制了基于HOOKE-JEEVES法、MDOD法和多輪進(jìn)化遺傳算法的電機(jī)優(yōu)化設(shè)計程序,并對使用各種優(yōu)化方法優(yōu)化的結(jié)果進(jìn)行了對比分析.
標(biāo)簽： 算法 異步電機(jī) 多目標(biāo)
上傳時間： 2013-04-24
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本論文圍繞提高高速變頻電機(jī)設(shè)計水平和促進(jìn)電機(jī)CAD技術(shù)發(fā)展這一主題，對高速變頻電機(jī)電磁設(shè)計和電機(jī)智能設(shè)計方法進(jìn)行了深入的研究。 1.分析了集膚效應(yīng)對高速變頻電機(jī)設(shè)計的影響。針對高速變頻電機(jī)轉(zhuǎn)子導(dǎo)體中集膚效應(yīng)現(xiàn)象較為嚴(yán)重的特點，用有限元法對不同轉(zhuǎn)子槽型在不同頻率時的集膚效應(yīng)進(jìn)行了分析，并提出了一種利用有限元法的精確計算結(jié)果和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力計算電機(jī)轉(zhuǎn)子集膚效應(yīng)系數(shù)的新方法，能夠快速有效的給出轉(zhuǎn)子不同槽型不同頻率時的集膚效應(yīng)系數(shù)。 2.研究了電壓型SPWM變頻器輸出時間諧波頻譜以及調(diào)制參數(shù)對輸出諧波的影響，為精確分析高速變頻電機(jī)的諧波效應(yīng)和選擇適當(dāng)?shù)淖冾l器提供參考。分析了時間諧波對高速變頻電機(jī)效率、功率因數(shù)及輸出轉(zhuǎn)矩的影響，對提高高速變頻電機(jī)設(shè)計精度具有指導(dǎo)意義。 3.從電磁設(shè)計的角度探討了高速變頻電機(jī)設(shè)計過程，所得出的結(jié)論對于高速變頻電機(jī)設(shè)計具有指導(dǎo)意義。論文還提出了一個可以考慮時間諧波效應(yīng)的高速變頻電機(jī)分析模型，在此基礎(chǔ)上編制了高速變頻電機(jī)電磁仿真程序。 4.前人工作的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究了人工智能技術(shù)在電機(jī)設(shè)計中的應(yīng)用。針對電機(jī)設(shè)計不同階段的特點，首次提出了面向電機(jī)設(shè)計過程的智能設(shè)計集成推理體系。 5.從設(shè)計過程優(yōu)化的角度，研究了電機(jī)設(shè)計狀態(tài)評價問題，建立了電機(jī)設(shè)計狀態(tài)綜合評價模型，能夠?qū)﹄姍C(jī)設(shè)計的不同層次、不同階段及時進(jìn)行設(shè)計狀態(tài)評價。@ @ 6.研究了基于實例推理技術(shù)在電機(jī)初始方案設(shè)計過程中的應(yīng)用，首次提出了一種基于知識引導(dǎo)和相似優(yōu)先的混合型實例檢索算法，給出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實例相似度判定機(jī)制，可以提高檢索效率。 7.針對傳統(tǒng)電機(jī)調(diào)整設(shè)計專家系統(tǒng)的缺陷，提出了一種新型的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理機(jī)制的電機(jī)調(diào)整設(shè)計混合型專家系統(tǒng)模型，該模型將專家系統(tǒng)技術(shù)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、電機(jī)綜合設(shè)計方法有效結(jié)合，具有并行推理和系統(tǒng)自學(xué)習(xí)能力，解決了調(diào)整設(shè)計過程中調(diào)整力度難以確定的問題。 8.論支還研究了基于遺傳算法的電機(jī)優(yōu)化設(shè)計方法。針對遺傳算法中普遍存在的早熟收斂和搜索效率低的現(xiàn)象，提出了一種改進(jìn)遺傳算法一變焦自適應(yīng)遺傳算法，有助于提高優(yōu)化效率和克服早熟。 9.在上述工作的基礎(chǔ)上，首次提出了支持遠(yuǎn)程設(shè)計的電機(jī)智能設(shè)計集成平臺的概念，給出了基于軟總線和組件機(jī)制的平臺實現(xiàn)模型。并對集成平臺中電機(jī)模型集成技術(shù)、基于Objectorx的電機(jī)圖形繪制技術(shù)和基于Web的遠(yuǎn)程設(shè)計支持技術(shù)等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了討論。
標(biāo)簽： 變頻電機(jī) 電機(jī) 設(shè)計方法
上傳時間： 2013-04-24
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永磁同步電機(jī)是同步電機(jī)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(jī)相比，體積和重量大為減小，而且結(jié)構(gòu)簡單，運(yùn)行可靠，維護(hù)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(jī)軸上安裝一個速度傳感器，但是由于速度傳感器的引進(jìn)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(jī)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(jī)無速度傳感器狀態(tài)觀測中。由于永磁同步電機(jī)是一個強(qiáng)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(jī)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(jī)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(kuò)展卡爾曼濾波算法。擴(kuò)展卡爾曼濾波器將電機(jī)轉(zhuǎn)子位置與轉(zhuǎn)速作為系統(tǒng)狀態(tài)變量進(jìn)行實時估算，并將所得信息反饋到永磁同步電機(jī)控制系統(tǒng)中。通過仿真，與電機(jī)實際運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行比較，證明了擴(kuò)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(kuò)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(kuò)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(kuò)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(kuò)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(jī)為對象，以數(shù)字信號處理器（DSP）為核心，設(shè)計了電機(jī)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(qiáng)大的運(yùn)算能力，通過檢測電機(jī)相電流，實時估算出電機(jī)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(jī)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(jī)無速度傳感器控制方面的性能進(jìn)行進(jìn)一步研究。關(guān)鍵詞：永磁同步電機(jī)；無速度傳感器；卡爾曼濾波
標(biāo)簽： 卡爾曼 濾波算法 永磁同步電機(jī)
上傳時間： 2013-04-24
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變頻器在各行各業(yè)中的各種設(shè)備上迅速普及應(yīng)用，已成為當(dāng)今節(jié)電、改造傳統(tǒng)工業(yè)、改善工藝流程、提高生產(chǎn)過程自動化水平、提高產(chǎn)品質(zhì)量以及推動技術(shù)進(jìn)步的主要手段之一，是國民經(jīng)濟(jì)和生活中普遍需要的新技術(shù)。但是現(xiàn)有變頻器的調(diào)制算法尚存在一些缺點，如開關(guān)損耗大和共模電流大等，因此有必要研究和設(shè)計高性能調(diào)制算法的變頻控制器。鑒于此，開展了以下工業(yè)變頻器高性能調(diào)制算法為對象的研究內(nèi)容： 在闡述了工業(yè)變頻器系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、調(diào)制算法、調(diào)速算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)學(xué)模型，分析了共模電壓產(chǎn)生的原理、共模電流其影響和危害，給出了共模電壓和共模電流的關(guān)系?？偨Y(jié)其他的抑制共模電壓的方案基礎(chǔ)上，提出一種新的共模電壓抑制SVPWM；還闡述了死區(qū)產(chǎn)生的原因及其影響，以及死區(qū)補(bǔ)償?shù)脑聿⑸鲜鰞蓚€調(diào)制算法利用MATLAB/SIMULINK軟件對該系統(tǒng)給予了全面的仿真分析。 變頻器硬件部分設(shè)計包括整流濾波電路、逆變器功率電路、上電保護(hù)電路、DSP控制系統(tǒng)及其外圍電路、IGBT驅(qū)動及保護(hù)電路以及反激式開關(guān)電源，對于傳感器檢測濾波電路的具體電路參數(shù)設(shè)計，是在PSPICE上仿真基礎(chǔ)上得出。并在考慮成本、EMC、效率等因素后考慮完成了所有硬件相關(guān)的原理圖繪制和PCB繪制； 變頻器軟件部分設(shè)計包括主程序、鍵盤掃描程序、系統(tǒng)狀態(tài)處理程序、PWM發(fā)送中斷程序、電機(jī)啟動函數(shù)、電壓調(diào)整程序、AD采樣中斷程序以及故障保護(hù)中斷程序。在實現(xiàn)一般SVPWM的基礎(chǔ)上，根據(jù)之前理論和仿真得到的共模電壓抑制SVPWM、以及死區(qū)補(bǔ)償算法，將這兩個對SVPWM進(jìn)行改進(jìn)的調(diào)制算法在硬件平臺上實現(xiàn)。 在硬件電路完成設(shè)計的各個階段，逐漸編制相應(yīng)的控制程序，并進(jìn)行調(diào)試，并完成整個程序的編制和調(diào)試。此外，還調(diào)試了系統(tǒng)所需的反激式開關(guān)電源。整個系統(tǒng)調(diào)試中遇到了很多問題，如鍵盤消除抖動問題、共模電壓抑制SVPWM出現(xiàn)的直通現(xiàn)象等。最終完成了工業(yè)變頻器樣機(jī)，并且采用的是文章中研究的調(diào)制算法，效果良好，達(dá)到設(shè)計的目的； 提出了一種將有源功率因數(shù)校正(PFC)技術(shù)引用到串級調(diào)速中來提高定子側(cè)功率因數(shù)的新方法。通過建立電動機(jī)折算到轉(zhuǎn)子側(cè)的等值電路，重點分析了有源PFC技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)串級調(diào)速系統(tǒng)中的不控整流橋后，系統(tǒng)可以等效為轉(zhuǎn)子串電阻調(diào)速。得到了等效串電阻的計算公式和變化趨勢，對電動機(jī)功率因數(shù)、電磁轉(zhuǎn)矩脈動也進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)能夠比傳統(tǒng)串級調(diào)速時有所提升。鑒于電動機(jī)轉(zhuǎn)子側(cè)電勢頻率非常低，分析了有源PFC的具體實現(xiàn)的特殊考慮和參數(shù)選取方法，并基于對稱平衡的Scott變壓器和兩個單相有源PFC電路實現(xiàn)了繞線電動機(jī)轉(zhuǎn)子側(cè)的三相有源低頻PFC，得到超低紋波的直流輸出電壓。利用MATLAB建立了完整的仿真平臺，所得結(jié)果驗證了理論分析的正確性。
上傳時間： 2013-07-09
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貴州電解鋁廠供電四車間廠房內(nèi)變壓器、整流柜、電容等設(shè)備種類繁多,同系列設(shè)備安放距離跨度較大.這些電力電子器件長期運(yùn)行導(dǎo)致系統(tǒng)內(nèi)部某些連接點絕緣介質(zhì)老化,甚至脫落.這種現(xiàn)象單憑肉眼很難觀察,該廠對此問題的解決方法為:技術(shù)工人攜帶小型紅外探測儀定期采集上述器件的某些連接點,從紅外圖像數(shù)據(jù)得出溫度數(shù)據(jù)以此判斷器件工作是否處于良好狀態(tài).由于人為因素,工人不一定能全部獲取所有連接點數(shù)據(jù).可見,此方法費時費力,還存在隱患. 針對現(xiàn)行探測方法存在的弊端,依托"中鋁貴州分公司電解鋁廠整流所安全運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)"項目,利用一臺直線行走的智能小車?？吭谝堰x擇的定位點處監(jiān)測車間的電器設(shè)備,因此這就涉及到了監(jiān)控小車的精準(zhǔn)定位問題.本文以卞位機(jī)智能監(jiān)控小車為研究對象,采用模糊PID控制技術(shù)對PLC發(fā)出的脈沖頻率進(jìn)行自動調(diào)節(jié),依據(jù)脈沖頻率誤差E和誤差變化率EC的變化對PID控制的參數(shù)進(jìn)行自整定,實現(xiàn)對小車速度的模糊控制,從而實現(xiàn)了小車的精準(zhǔn)定位,為上位機(jī)的監(jiān)控工作做好了準(zhǔn)備. 論文第一章介紹了電解鋁廠供電車間的供電情況,分析了小車定位精準(zhǔn)的重要性,介紹了本文的研究內(nèi)容.第二章對小車主要結(jié)構(gòu)的硬件設(shè)計作了介紹.第三章論述了小車的運(yùn)動控制,從分析步進(jìn)電機(jī)的矩頻特性和數(shù)學(xué)模型入手,介紹了小車的啟?？刂坪瓦\(yùn)動中的測速.第四章論述了小車的精準(zhǔn)定位方法,介紹了模糊PID控制器設(shè)計,重點介紹了模糊PID控制算法的程序設(shè)計.第五章列舉了實際運(yùn)行調(diào)試中出現(xiàn)的幾種問題,介紹了相應(yīng)的控制方法加以克服.第六章對論文進(jìn)行了總結(jié).
標(biāo)簽： 直線 智能監(jiān)控 定位
上傳時間： 2013-04-24
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快速傅立葉變換(FFT)技術(shù)是數(shù)字信號處理中的核心技術(shù)，它已廣泛應(yīng)用于數(shù)字信號處理的各個領(lǐng)域，長期以來一直是一個重要的研究課題。近年來，專用數(shù)字信號處理器以其優(yōu)化的硬件結(jié)構(gòu)和優(yōu)良的性能價格比為FFT的實現(xiàn)提供了一種有效的途徑，其中最具有代表性的是美國TI公司的TMS320系列DSP。 本文首先分析了常用FFT算法原理，并進(jìn)行了算法的討論和比較，然后詳細(xì)論述了以浮點型DSP為核心的實現(xiàn)FFT算法的硬件平臺的設(shè)計。平臺的硬件電路主要包括數(shù)據(jù)采集部分、數(shù)據(jù)處理部分、數(shù)據(jù)存儲部分和數(shù)據(jù)顯示部分。其中采集部分采用12位高速的A/D轉(zhuǎn)換芯片MAX197，數(shù)據(jù)處理部分采用32位浮點型DSP芯片-TMS320VC33，數(shù)據(jù)存儲部分采用了大容量的FLASH芯片——K9F2808UOA，數(shù)據(jù)顯示部分采用PHILIPS公司的高亮度、寬視角的TFT彩色液晶顯示屏。 為了擴(kuò)展系統(tǒng)的通信能力，通信接口我們選擇CAN總線。軟件部分選用了頻率抽取基2FFT、分裂基FFT和實序列FFT算法，用C語言進(jìn)行編程。最后部分是進(jìn)行軟硬件的聯(lián)合調(diào)試，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了FFT算法實現(xiàn)。 論文結(jié)尾以實際的實驗曲線分析驗證了算法的正確性，同時針對實驗中產(chǎn)生的誤差找出了原因，并提出了解決的方法。實驗結(jié)果表明采用浮點DSP實現(xiàn)FFT算法方便且有較高的實時性，可以應(yīng)用到電力系統(tǒng)諧波分析、振動測試及鐵路檢測等各個領(lǐng)域。
上傳時間： 2013-04-24
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