專輯類-單片機專輯-258冊-4.20G 華邦用系列單片機資料3-22頁-0.3M.pdf
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專輯類-單片機專輯-258冊-4.20G I2C-總線8-位遠程I-O-擴展口芯片PCF8574-的原.pdf
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姚云飛先生的大作《徹底搞定 C 指針》是互聯(lián)網(wǎng)上中文 C/C++界內(nèi)為數(shù)不 多的專門闡述C指針問題的優(yōu)秀文獻資源之一。
標簽: 指針
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超聲波電機(Ultrasonic Motor簡稱USM)是八十年代發(fā)展起來的新型微電機。本文針對超聲波電機及其控制技術(shù)的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢,以我國研究技術(shù)相對比較成熟并有產(chǎn)業(yè)化前景的行波超聲波電機(Traveling-wave Ultrasonic Motor簡稱TUSM)的伺服控制技術(shù)為研究對象,以直徑60mm的行波超聲波電機TUSM60為研究實例,在特性測試、動穩(wěn)態(tài)性能分析,辨識模型建立、控制策略與控制算法的選擇與實現(xiàn)等方面展開研究。本論具體的研究內(nèi)容為: 在分析超聲波電機研究歷史和現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,結(jié)合國內(nèi)外超聲波電機特別是行波超聲波電機控制技術(shù)的發(fā)展趨勢,重點論述了行波超聲波電機及其驅(qū)動控制技術(shù)的研究進展。 介紹行波超聲波電機的基本結(jié)構(gòu),并從該電機的主要理論基礎(chǔ)--壓電原理、行波合成、接觸模型出發(fā),分析了行波超聲波電機定子質(zhì)點的運動方程.并結(jié)合定轉(zhuǎn)子摩擦接觸特點,分析了行波超聲波電機的運行機理。 根據(jù)對行波超聲波電機測試和高精度控制的要求,研制出基于雙DSP和FPGA的超聲波電機高性能測試控制平臺。其中控制核心采用了雙DSP結(jié)構(gòu),可以在對行波超聲波電機進行控制的同時,將必要的參數(shù)讀取出來進行分析和研究。為行波超聲波電機瞬態(tài)特性分析以及控制策略、控制算法的深入研究打下了基礎(chǔ)。 對電機的瞬態(tài)、穩(wěn)態(tài)特性進行的測試,可以分析驅(qū)動頻率、電壓以及相位差等調(diào)節(jié)量對電機輸出的影響。在此基礎(chǔ)上進一步對行波超聲波電機的調(diào)節(jié)方式、控制算法選擇方面進行分析,并得到相應(yīng)結(jié)論。 通過對實驗數(shù)據(jù)的總結(jié)和歸納,利用系統(tǒng)辨識中的非參數(shù)方法,建立在特定頻率條件下的近似線性模型。在行波超聲波電機工作范圍內(nèi),辨識若干組不同頻率條件下的近似線性模型,將這些模型的參數(shù)進行二維或三維擬合,可以得到一個關(guān)于行波超聲波電機傳遞函數(shù)的模型。辨識模型的建立為合理的選擇和優(yōu)化控制參數(shù),控制效果的驗證等提供了行之有效的手段。 在對行波超聲波電機的速度控制、位置控制展開的研究中.首先利用遺傳算法對常規(guī)PI恒轉(zhuǎn)速控制的控制參數(shù)整定及修正方法進行了研究;利用神經(jīng)元的在線自學(xué)習(xí)能力,研究和設(shè)計單神經(jīng)元PID-PI轉(zhuǎn)速控制器,提高控制系統(tǒng)對電機非線性和時變性的適應(yīng)能力;為了消除在伺服控制中,單一調(diào)節(jié)量(驅(qū)動頻率)情況下,低轉(zhuǎn)速的跳躍問題,研究和討論了多調(diào)節(jié)量分段控制方法,并利用模糊控制對控制方法的有效性進行了驗證;在位置控制中,利用轉(zhuǎn)速控制研究的結(jié)果,研究和設(shè)計了位置--速度雙環(huán)(串級)控制器,實現(xiàn)了電機高精度位置伺服控制。 通過對已有控制系統(tǒng)的改進和簡化,設(shè)計和研制了具有實用化價值行波超聲波電機控制器:并將研究成果應(yīng)用于針對核磁成像設(shè)備而設(shè)計的行波超聲波電機隨動控制系統(tǒng)中,同時嘗試了將該控制器用于高精度X-Y兩維定位平臺。
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交流伺服技術(shù)是研制開發(fā)各種先進的機電一體化設(shè)備,如工業(yè)機器人、數(shù)控機床、加工中心等的關(guān)鍵性技術(shù),但是要提高交流伺服系統(tǒng)的控制性能關(guān)鍵在于伺服控制器對電機動態(tài)和靜態(tài)響應(yīng)的控制,要獲得良好的電機動、靜態(tài)性能關(guān)鍵在于伺服控制器的控制算法。為此,本文開展了主要針對電機控制算法中的PID控制器參數(shù)整定算法研究。研究工作是基于黑龍江省科技攻關(guān)項目為支撐。 本論文在查閱大量文獻資料的基礎(chǔ)上,掌握了系統(tǒng)構(gòu)成和基本控制原理,并分析了國內(nèi)交流伺服存在的問題,設(shè)計了基于TI公司電機數(shù)字化控制芯片TMS320F2812的交流伺服控制器的控制單元;基于三菱公司智能化功率器件IPM設(shè)計了控制器的功率單元;以及電源單元和相關(guān)電路的保護單元。 基于電機矢量控制原理,構(gòu)建了永磁同步電機的矢量控制模型,在原有研究的基本PID控制基礎(chǔ)上,根據(jù)模糊控制的基本原理,研究了應(yīng)用于電機控制的模糊參數(shù)自整定PID控制器設(shè)計原理,構(gòu)建模糊參數(shù)自整定PID控制器的數(shù)學(xué)模型,并進行該系統(tǒng)的仿真研究和實際應(yīng)用程序設(shè)計。 本文的重點是闡述模糊參數(shù)自整定PID控制器的設(shè)計原理和方法,利用基于模糊參數(shù)自整定PID控制器的交流伺服系統(tǒng)仿真模型,應(yīng)用Matlab/Simulink仿真軟件平臺驗證模型和算法的正確性,并與常規(guī)PID控制性能進行對比分析。在實際硬件平臺驗證了本文提出算法的可行性和正確性。 通過仿真和實際結(jié)果對比得出結(jié)論,模糊參數(shù)自整定PID控制器可以提高交流伺服系統(tǒng)的動態(tài)和靜態(tài)性能。
上傳時間: 2013-04-24
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本文以異步電機參數(shù)離線自整定及參數(shù)在線辨識為對象,從理論分析,算法提出,仿真證明和實驗驗證四部分進行了深入研究。 異步電機參數(shù)離線自整定及參數(shù)在線辨識技術(shù)的研究,為異步電機控制性能的不斷提高提供了保障,以使更好,更精確的控制方式能夠應(yīng)用到工程實際中去。 由于在工程中使用的電機和變頻器不一定能夠匹配,而需要在電機運行之前由專業(yè)的工程師對變頻器作重新設(shè)置,此過程復(fù)雜,耽誤時間而且需要專業(yè)人員操作。 本文提出一套異步電機參數(shù)離線自整定算法,使用C語言編程,并在一臺2.2KW電機的硬件實驗平臺上驗證了該算法,實現(xiàn)了電機在運行之前,變頻器自動測試出電機的基本參數(shù),為矢量控制等控制方式提供所需要的電機參數(shù)。 電機在運行過程中,由于溫度等因素的影響,電機的參數(shù)會發(fā)生變化,影響電機運行的穩(wěn)定性,所以要對電機參數(shù)做在線辨識。本文對異步電機參數(shù)在線辨識作了理論分析和方法總結(jié),為下一步工作打下基礎(chǔ)。 算法的實現(xiàn)需要相應(yīng)的硬件實驗平臺,本文對硬件實驗平臺作了詳細介紹,包括主電路的設(shè)計、IGBT的驅(qū)動保護電路設(shè)計、DSP數(shù)字控制器的設(shè)計。 本文還對文中提出的實驗方法作了MATLAB/Simulink仿真,驗證了該方法的可行性,對實驗有指導(dǎo)意義。
上傳時間: 2013-04-24
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工業(yè)生產(chǎn)過程中,時滯對象普遍存在,同時也是較難控制的,尤其是大時滯對象的控制一直都是一個難題。而很多溫度控制系統(tǒng)都是屬于大時滯系統(tǒng),常見的智能溫度控制器雖然在溫度控制的實際應(yīng)用中表現(xiàn)了比較理想的控制效果,但它仍然屬于將參數(shù)整定與系統(tǒng)控制分開處理的離線整定方法,如果工況發(fā)生變化就必須重新調(diào)整參數(shù)。針對這一問題,為了實現(xiàn)時滯系統(tǒng)參數(shù)自整定的控制,本文將神經(jīng)網(wǎng)路控制、模糊控制和PID控制結(jié)合起來,設(shè)計了基于神經(jīng)網(wǎng)路的模糊自適應(yīng)PID控制器。 首先,本論文分析了時滯系統(tǒng)的特點,討論了幾種時滯系統(tǒng)較為成熟的常規(guī)控制算法:微分先行控制算法、史密斯預(yù)估控制算法、大林控制算法,并深入研究了它們的控制性能;并且通過仿真對這三種控制方法在溫控系統(tǒng)中的控制性能進行了比較。 其次,在分析PID參數(shù)自整定傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種改進方法,并設(shè)計了相應(yīng)的控制器。該控制器綜合了模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制和PID控制各自的長處,既具備了模糊控制簡單有效的控制作用以及較強的邏輯推理功能,也具備了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的能力,同時也具備了傳統(tǒng)PID控制的廣泛適應(yīng)性。該方法不需要離線整定參數(shù),實現(xiàn)了在線自整定參數(shù)。仿真實驗表明了該控制器對模型和環(huán)境都具有較好的適應(yīng)能力和較強的魯棒性。 最后將基于神經(jīng)網(wǎng)路的模糊自適應(yīng)PID控制器應(yīng)用于貝加萊PID溫控裝置,能夠出色地實現(xiàn)參數(shù)的在線自整定。理論分析、系統(tǒng)仿真、實驗結(jié)果都證實了這種控制策略能有效地減少系統(tǒng)超調(diào)量,并減少了調(diào)節(jié)時間,提高了系統(tǒng)的實時性和控制精度。
標簽: 時滯系統(tǒng) 參數(shù) 自整定控制
上傳時間: 2013-07-05
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便攜式B型超聲診斷儀具有無創(chuàng)傷、簡便易行、相對價廉等優(yōu)勢,在臨床中越來越得到廣泛的應(yīng)用。它將超聲波技術(shù)、微電子技術(shù)、計算機技術(shù)、機械設(shè)計與制造及生物醫(yī)學(xué)工程等技術(shù)融合在一起。開展該課題的研究對提高臨床診斷能力和促進我國醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展具有重要的意義。 便攜式B型超聲診斷儀由人機交互系統(tǒng)、探頭、成像系統(tǒng)、顯示系統(tǒng)構(gòu)成。其基本工作過程是:首先人機交互系統(tǒng)接收到用戶通過鍵盤或鼠標發(fā)出的命令,然后成像系統(tǒng)根據(jù)命令控制探頭發(fā)射超聲波,并對回波信號處理、合成圖像,最后通過顯示系統(tǒng)完成圖像的顯示。 成像系統(tǒng)作為便攜式B型超聲診斷儀的核心對圖像質(zhì)量有決定性影響,但以前研制的便攜式B型超聲診斷儀的成像系統(tǒng)在三個方面存在不足:第一、采用的是單片機控制步進電機,控制精度不高,導(dǎo)致成像系統(tǒng)采樣不精確;第二、采用的數(shù)字掃描變換算法太粗糙,影響超聲圖像的分辨率;第三、它的CPU多采用的是51系列單片機,測量速度太慢,同時也不便于系統(tǒng)升級和擴展。 針對以上不足,提出了基于FPGA的B型超聲成像系統(tǒng)解決方案,采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片實現(xiàn)了步進電機步距角的細分,使電機旋轉(zhuǎn)更勻速,提高了采樣精度;提出并采用DSTI-ULA算法(Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation)在FPGA內(nèi)實現(xiàn)數(shù)字掃描變換,提高了圖像分辨率;人機交互系統(tǒng)采用S3C2410-AL作為CPU,改善了測量速度和系統(tǒng)的擴展性。 通過對系統(tǒng)硬件電路的設(shè)計、制作,軟件的編寫、調(diào)試,結(jié)果表明,本文所設(shè)計的便攜式B型超聲成像系統(tǒng)圖像分辨率高、測量速度快、體積小、操作方便。本文所設(shè)計的便攜式B型超聲診斷儀可在野外作業(yè)和搶險(諸如地震、抗洪)中發(fā)揮作用,同時也可在鄉(xiāng)村診所中完成對相關(guān)疾病的診斷工作。
上傳時間: 2013-05-18
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本研究針對目標識別等系統(tǒng)中由于載機轉(zhuǎn)動而使目標圖像發(fā)生旋轉(zhuǎn),給測量及人眼觀察帶來的影響,因此需要對目標圖像進行實時的反旋轉(zhuǎn)處理,對目前出現(xiàn)的消像旋技術(shù)進行分析和比較,選擇從電子學(xué)消旋方法出發(fā),研究圖像消像旋的方法,并給出了基于FPGA的實時消像旋系統(tǒng)的完整結(jié)構(gòu)和相應(yīng)的算法設(shè)計。 本文在對電子圖像消旋原理的深入分析的基礎(chǔ)上,設(shè)計并利用Visual C++6.0軟件仿真實現(xiàn)了一種優(yōu)化的快速旋轉(zhuǎn)算法,再利用后插值處理保證了圖像的質(zhì)量;構(gòu)建了以ACEX EP1K100為核心的數(shù)字圖像實時消像旋系統(tǒng),利用VHDL硬件描述語言實現(xiàn)了整個消像旋算法的FPGA設(shè)計。該系統(tǒng)利用高速相機和Camera Link接口傳輸圖像,提高了系統(tǒng)的運行速度。利用QuartusII和Matlab軟件對整個算法設(shè)計進行混合仿真實驗。實驗結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠成功地對采集到的灰度圖像進行消像旋處理,旋轉(zhuǎn)后的圖像清晰穩(wěn)定,像素誤差小于一個像素,而且對于視頻信號只有一幀的延時不到20ms,達到系統(tǒng)參數(shù)要求。
上傳時間: 2013-07-04
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人臉識別技術(shù)繼指紋識別、虹膜識別以及聲音識別等生物識別技術(shù)之后,以其獨特的方便、經(jīng)濟及準確性而越來越受到世人的矚目。作為人臉識別系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)—人臉檢測,隨著研究的深入和應(yīng)用的擴大,在視頻會議、圖像檢索、出入口控制以及智能人機交互等領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用前景,發(fā)展速度異常迅猛。 FPGA的制造技術(shù)不斷發(fā)展,它的功能、應(yīng)用和可靠性逐漸增加,在各個行業(yè)也顯現(xiàn)出自身的優(yōu)勢。FPGA允許用戶根據(jù)自己的需要來建立自己的模塊,為用戶的升級和改進留下廣闊的空間。并且速度更高,密度也更大,其設(shè)計方法的靈活性降低了整個系統(tǒng)的開發(fā)成本,F(xiàn)PGA 設(shè)計成為電子自動化設(shè)計行業(yè)不可缺少的方法。 本文從人臉檢測算法入手,總結(jié)基于FPGA上的嵌入式系統(tǒng)設(shè)計方法,使用IBM的Coreconnect掛接自定義模塊技術(shù)。經(jīng)過訓(xùn)練分類器、定點化、以及硬件加速等方法后,能夠使人臉檢測系統(tǒng)在基于Xilinx的Virtex II Pro開發(fā)板上平臺上,達到實時的檢測效果。本文工作和成果可以具體描述如下: 1. 算法分析:對于人臉檢測算法,首先確保的是檢測率的準確性程度。本文所采用的是基于Paul Viola和Michael J.Jones提出的一種基于Adaboost算法的人臉檢測方法。算法中較多的是積分圖的特征值計算,這便于進一步的硬件設(shè)計。同時對檢測算法進行耗時分析確定運行速度的瓶頸。 2. 軟硬件功能劃分:這一步考慮市場可以提供的資源狀況,又要考慮系統(tǒng)成本、開發(fā)時間等諸多因素。Xilinx公司提供的Virtex II Pro開發(fā)板,在上面有可以供利用的Power PC處理器、可擴展的存儲器、I/O接口、總線及數(shù)據(jù)通道等,通過分析可以對算法進行細致的劃分,實現(xiàn)需要加速的模塊。 3. 定點化:在Adaboost算法中,需要進行大量的浮點計算。這里采用的方法是直接對數(shù)據(jù)位進行操作它提取指數(shù)和尾數(shù),然后對尾數(shù)執(zhí)行移位操作。 4. 改進檢測用的級聯(lián)分類器的訓(xùn)練,提出可以迅速提高分類能力、特征數(shù)量大大減小的一種訓(xùn)練方法。 5. 最后對系統(tǒng)的整體進行了驗證。實驗表明,在視頻輸入輸出接入的同時,人臉檢測能夠達到17fps的檢測速度,并且獲得了很好的檢測率以及較低的誤檢率。
標簽: FPGA 人臉檢測 系統(tǒng)設(shè)計
上傳時間: 2013-07-01
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