專輯類-網絡及電腦相關專輯-114冊-4.31G 電腦常見問題與故障1000例-349頁-29.5M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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專輯類-網絡及電腦相關專輯-114冊-4.31G 網絡常見問題與故障1000例-368頁-22.3M.pdf
上傳時間： 2013-07-24
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長期以來，小電流接地系統單相接地的故障選線和定位問題一直沒能很好的解決，由于系統故障信號微弱，易受到各種干擾的影響，同時故障條件、運行方式的可變性，使得信號特征也不一樣，因此已經提出并在實踐中取得應用的一些方法都存在著一定的缺陷，無法適應多變的故障情況。本文在了解國內外配電網故障選線研究工作的基礎上，對各種選線方法進行了歸納總結，并對存在的問題實質進行了深入分析。本文采用小波變換分析了單相接地故障時系統暫態電流分量的分布特征，討論了通過數據融合技術把多種選線方法融合，從而為小電流接地系統單相接地故障選線提供了一條新的路徑。
上傳時間： 2013-07-01
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近年來，隨著多媒體技術、計算機網絡與通信技術的的快速發展，傳統的監控系統也不斷向著新的發展方向進行著不斷的更新與發展。進而隨著嵌入式技術的出現以及人們對降低監控系統成本和提高可靠性的迫切需求，基于嵌入式系統的網絡視頻監控系統將成為新的研發熱點。 本文的目的是把嵌入式技術與計算機網絡技術相結合，構造一個性能穩定且具有較強處理能力的數字化遠程視頻監控系統。該監控系統以嵌入式Linux系統平臺作為服務器端，服務器程序在其上以后臺方式運行，等待監控系統環境中的客戶機使用瀏覽器向其發送訪問請求，實現在局域網乃至Internet網上對攝像頭的遠程控制。 文中把系統設計分為三大部分：系統硬件設計、嵌入式Linux在硬件平臺的實現和系統軟件設計。硬件設計部分首先提出了整個硬件系統的實現方案，接著詳細介紹了S3C2410處理器與存儲器、以太網控制器芯片以及USB和串口的接口電路設計；第二部分詳細敘述了嵌入式Linux在本系統硬件平臺的移植實現及應用程序的開發特點，重點講述了本系統平臺上Linux的引導加載程序Bootloader的設計過程；系統軟件部分首先介紹了USB接口攝像頭驅動在嵌入式Linux下的實現，重點講述了Video4Linux下視頻采集的實現，接著論述了如何實現圖像的JPEG壓縮，最后針對基于B/S模式的網絡通信系統結構，詳細闡述了網絡通信的具體實現過程和方法。 最后在辦公室局域網通過對系統測試，顯示了系統運行結果，實現了利用局域網或Internet網對遠程環境進行監控的功能。
上傳時間： 2013-07-04
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永磁同步發電機由于一系列高效節能的優點，在工農業生產、航空航天、國防和日常生活中得到廣泛應用，并且受到許多學者的關注，其研究領域主要涉及永磁同步發電機的設計、精確性能分析、控制等方面。 本課題作為國家自然科學基金項目《無刷無勵磁機諧波勵磁的混合勵磁永磁電機的研究》的課題，主要研究永磁電機的電磁場空載和負載計算，求出永磁電機的電壓波形和電壓調整率，為分段式轉子的混合勵磁永磁電機的研究奠定基礎，主要做了以下工作： 首先介紹了永磁同步發電機的基本原理，包括永磁同步發電機的結構形式和永磁同步發電機的運行性能，采用傳統解析理論給出了電壓調整率的計算方法及外特性的計算模型；然后用有限元ANSYS對永磁同步發電機樣機進行實體建模，經過定義分配材料、劃分網格、加邊界條件和載荷、求解計算等，得到矢量磁位Az、磁場強度H、磁感應強度B等結果，直觀地看出電機內部的磁場分布情況。 其次根據電磁場計算結果，應用齒磁通法對其進行后處理。該方法求解轉子在一個齒距內不同位置處的磁場，以定子齒的磁通為計算單位，根據繞組與齒的匝鏈關系，計算出磁鏈隨時間的變化，進而得到永磁同步發電機空、負載時電壓大小及波形。通過計算結果寫實驗結果對比，驗證了齒磁通法的正確性，為計算永磁同步發電機各種性能特性提供有力工具。 最后，基于齒磁通法對永磁同步發電機的外特性進行了深入研究，定量分析了結構參數對外特性的影響規律，提出了有效降低電壓調整率的方法的是：增加氣隙長度g的同時，適當增加永磁體的磁化方向的長度hm；此外，要盡量的減少每相串聯匝數N和增大導線面積以減小阻抗參數。通過改變電機的結構參數，對其電磁場進行計算，找到永磁電機電壓調整率的變化規律，為加電勵磁的混合勵磁永磁電機做準備，達到穩定輸出電壓的目的。
上傳時間： 2013-04-24
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本書從基本的直流電源知識開始，詳盡介紹了電源電路中各部分單元電路工作原理、識圖方法、電路故障分析思路，最后介紹了動手裝配直流電源的全過程。
上傳時間： 2013-07-08
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從基本的放大器電路知識開始，詳盡介紹了數十種使用頻率很高的放大器電路工作原理、識圖方法、電路故障分析思路，還比較詳細地介紹了膽機中的電子管放大器基礎知識，最后介紹了萬用表檢修放大器的全過程。
上傳時間： 2013-04-24
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電機是現代工業生產和日常生活最主要的原動力和驅動裝置。電機一旦發生故障，會造成不同程度的經濟損失和社會影響。因此研究不同場合、不同運行狀態下電機故障診斷理論和相關技術具有很高的實用價值。 電機出現故障時，故障信號中往往含有大量的時變、短時突發性質的成分。因此可以通過檢測、分析故障信號，獲得電機的故障信息。傳統的信號分析方法，如傅立葉變換，是一種純頻域分析，缺乏空間局部性，不能滿足故障信號分析的要求。而小波分析和小波包分析法具有良好的時頻局部性，能夠將信號在任意頻段進行劃分，從而使在不同頻段的各種故障特征信號更加容易被識別和提取。基于小波包分析處理非平穩信號的優越性，本文選用小波包分析對電機故障信號進行分析檢測。 本文在研究了異步電機常見故障類型和診斷方法的基礎上，詳細分析了電機滾動軸承異常、轉子斷條、氣隙偏心等故障原因，采用基于信號分析法中的振動診斷法和定子電流檢測法，對電機滾動軸承故障、轉子斷條故障進行診斷。對于存在已知軸承故障的電機，在故障狀態下采集到振動信號，利用峭度值計算和小波包分析相結合的方法，選用db3作為小波基，進行小波包分析，對包含有故障特征頻率信息的信號進行重構，獲得軸承故障特征頻率，根據故障特征頻率的數值和能量，確定出軸承故障的類型。應用小波包分析和FFT相結合的方法，選用Coif5為小波包基，檢測轉子斷條故障特征頻率。在此基礎上，采集故障電機的振動信號和電流信號，并分別應用上述方法進行了仿真模擬實驗，結果表明這些方法是準確可行的。 論文以DSP為核心，完成了電機故障診斷系統的硬件電路的設計，包括信號檢測電路、調理電路，A/D轉換電路等，并給出了主要的軟件流程圖。
上傳時間： 2013-04-24
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CAN工業局域網也叫控制器局域網，它屬于現場總線的范疇，是一種高速、可靠、并且對分布式實時控制應用來說是低成本的串行總線，它被廣泛用在分布式處理系統和實時控制工業應用系統中。本文介紹了CAN總線在電動汽車故障診斷系統中的應用方案，它具有通用性、可編程和智能化等特點。 本文首先介紹了電動汽車的概念、國內外故障診斷系統的發展狀況及CAN總線的基本概念。通過對CAN總線通信原理的深入分析，建立了基于CAN總線的控制網絡結構模型，首次將iCAN協議應用于電動汽車低速CAN網絡，并參照SAEJ1939協議建立了高速CAN應用層協議。文中還介紹了所開發的CAN總線硬件平臺，包括三個低速節點，三個高速節點和一個中央控制器（網關服務器）。并詳細介紹了中央控制器（網關服務器）的開發過程及功能，中央控制器硬件采用PC+USBCAN卡的方案，上位機編程采用組態軟件MCGS，有利于協議的分析及信息的顯示與存儲。 中央控制器也是整車的故障診斷管理單元，本文分析了基于CAN總線的電動汽車控制系統的故障診斷模式，對電控單元的故障監測、診斷以及處理方法進行了探討，提出了故障信息的編碼方式。并能將故障信息通過數據庫保存起來，通過數據庫管理系統快速準確地查找歷史故障信息，對當前的故障判斷提供幫助，達到快速、準確的找到故障原因并提供解決方案。 本論文所做的工作將有助于國內的電動汽車故障診斷分析系統的快速發展，為電動汽車故障診斷提供了新的途徑，電動汽車故障診斷分析系統具有重要的經濟價值和廣闊的應用前景，并為今后這方面的研究提供了一個參考。
上傳時間： 2013-06-23
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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