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上傳時間： 2013-06-12
上傳用戶：eeworm
本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
上傳用戶：1101055045
本論文圍繞提高高速變頻電機設計水平和促進電機CAD技術發展這一主題，對高速變頻電機電磁設計和電機智能設計方法進行了深入的研究。 1.分析了集膚效應對高速變頻電機設計的影響。針對高速變頻電機轉子導體中集膚效應現象較為嚴重的特點，用有限元法對不同轉子槽型在不同頻率時的集膚效應進行了分析，并提出了一種利用有限元法的精確計算結果和人工神經網絡的非線性映射能力計算電機轉子集膚效應系數的新方法，能夠快速有效的給出轉子不同槽型不同頻率時的集膚效應系數。 2.研究了電壓型SPWM變頻器輸出時間諧波頻譜以及調制參數對輸出諧波的影響，為精確分析高速變頻電機的諧波效應和選擇適當的變頻器提供參考。分析了時間諧波對高速變頻電機效率、功率因數及輸出轉矩的影響，對提高高速變頻電機設計精度具有指導意義。 3.從電磁設計的角度探討了高速變頻電機設計過程，所得出的結論對于高速變頻電機設計具有指導意義。論文還提出了一個可以考慮時間諧波效應的高速變頻電機分析模型，在此基礎上編制了高速變頻電機電磁仿真程序。 4.前人工作的基礎上，進一步研究了人工智能技術在電機設計中的應用。針對電機設計不同階段的特點，首次提出了面向電機設計過程的智能設計集成推理體系。 5.從設計過程優化的角度，研究了電機設計狀態評價問題，建立了電機設計狀態綜合評價模型，能夠對電機設計的不同層次、不同階段及時進行設計狀態評價。@ @ 6.研究了基于實例推理技術在電機初始方案設計過程中的應用，首次提出了一種基于知識引導和相似優先的混合型實例檢索算法，給出了基于BP神經網絡的實例相似度判定機制，可以提高檢索效率。 7.針對傳統電機調整設計專家系統的缺陷，提出了一種新型的基于神經網絡推理機制的電機調整設計混合型專家系統模型，該模型將專家系統技術與神經網絡、電機綜合設計方法有效結合，具有并行推理和系統自學習能力，解決了調整設計過程中調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優化設計方法。針對遺傳算法中普遍存在的早熟收斂和搜索效率低的現象，提出了一種改進遺傳算法一變焦自適應遺傳算法，有助于提高優化效率和克服早熟。 9.在上述工作的基礎上，首次提出了支持遠程設計的電機智能設計集成平臺的概念，給出了基于軟總線和組件機制的平臺實現模型。并對集成平臺中電機模型集成技術、基于Objectorx的電機圖形繪制技術和基于Web的遠程設計支持技術等關鍵技術進行了討論。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：dbs012280
隨著電力電子技術的飛速發展,越來越多的電力電子裝置被廣泛應用到各個領域,其中相當一部分負荷具有非線性或具有時變特性,使電網中暫態沖擊、無功功率、高次諧波及三相不平衡問題日趨嚴重,給電網的供電質量造成嚴重的污染和損耗.因此,對電力系統進行諧波抑制和無功補償,提高電網供電質量變得十分重要.電力有源濾波器(Active Power Filter,簡稱APF)與無源濾波器相比,APF具有高度可控制和快速響應特性,并且能跟蹤補償各次諧波、自動產生所需變化的無功功率和諧波功率,其特性不受系統影響,無諧波放大威脅.并聯型電力有源濾波器(Shunt Active Power Filter,簡稱SAPF)更是得到了廣泛的應用. 近年來,自適應算法中的遞推最小二乘法(簡稱RLS)應用越來越廣泛,該算法簡單,收斂速度快.應用基于RLS自適應算法的濾波器(簡稱RLS濾波器),可以快速有效的濾除雜波,同時自動調整濾波器參數,不斷改進濾波性能,最終得到所需的信號. 本文研究了基于平均功率和RLS自適應算法的并聯型有源濾波器.它的參考電流是一個同電網相電壓同相位的三相平衡的有功電流,它包含兩個分量:一個是由實測的三相負載瞬時功率計算得到的,基于平均功率算法的電網應該為負載各相提供的有功電流瞬時參考值；另一個是為了維持有源濾波器中逆變器的直流母線電壓基本恒定,主要通過RLS濾波器計算得出的電網各相應該提供的有功電流瞬時參考值.兩個分量的計算共同構成了該有源濾波器參考電流的計算.補償電流指令值與實際補償電流比較生成控制逆變橋工作的PWM脈沖,生成補償電流,達到補償負載無功和抑制諧波的目的. 應用RLS濾波器得到維持直流母線電壓恒定的直流側有功系數A<,dc>,克服了傳統PI控制中參數難以得到且由于參數過于敏感而導致補償后電流紋波太大的問題.使得當穩態時SAPF自身的功率損耗和暫態負載變化時因為直流側電容提供電網和負載之間的有功功率差而引起的電壓的波動迅速反饋到指令電流的計算中.RLS算法收斂快,SAPF實時性大大提高.基于該方法的SAPF結構簡單,無需鎖相器. 根據本文的算法應用MATAB建立了仿真系統,仿真結果表明基于該算法的SAPF的可行性和實時性.
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：mfhe2005
永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點，在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現象，且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統，要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中，位置傳感器的存在使得系統成本增加、結構復雜、可靠性降低，所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-07-03
上傳用戶：kakuki123
近年來，隨著大規模集成電路的飛速發展，微控制器和數字信號處理器的性價比不斷提高，數字控制技術已逐步應用于大中功率高頻開關電源。相對于傳統模擬控制方式，數字控制方式具有電源設計靈活、外圍控制電路少、可采用較先進的控制算法、具有較高可靠性等優點。 高頻開關電源具有體積小、重量輕、效率高、輸出紋波小等特點，現已逐步成為現代通訊設備的新型基礎電源系統。針對傳統開關電源中損耗較大、超調量較大、動態性能較差等問題，本文采用基于DSP的全橋軟開關拓撲結構。全橋軟開關移相控制技術由智能DSP系統完成，采樣信號采用差分傳輸，控制算法采用模糊自適應PID算法，產生數字PWM波配合驅動電路控制全橋開關的通斷。在輸入端應用平均電流控制法的有源功率因數校正，使輸入電流跟隨輸入電壓的波形，從而使功率因數接近1。最后通過Matlab仿真結果表明模糊自適應PID控制算法比傳統PID控制算法在超調量，調節時間，動態特性等性能上具有優越性。 論文以高頻開關電源的設計為主線，在詳細分析各部分電路原理的基礎上，進行系統的主電路設計、輔助電路設計、控制電路設計、仿真研究、軟件實現。重點介紹了高頻變壓器的設計及模糊自適應PID控制器的實現。并將輔助電源及控制電路制成電路板，以及在此電路板基礎上進行各波形分析并進行相關實驗。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：s藍莓汁
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
上傳用戶：weixiao99
貴州電解鋁廠供電四車間廠房內變壓器、整流柜、電容等設備種類繁多,同系列設備安放距離跨度較大.這些電力電子器件長期運行導致系統內部某些連接點絕緣介質老化,甚至脫落.這種現象單憑肉眼很難觀察,該廠對此問題的解決方法為:技術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,從紅外圖像數據得出溫度數據以此判斷器件工作是否處于良好狀態.由于人為因素,工人不一定能全部獲取所有連接點數據.可見,此方法費時費力,還存在隱患. 針對現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行監控系統開發"項目,利用一臺直線行走的智能小車停靠在已選擇的定位點處監測車間的電器設備,因此這就涉及到了監控小車的精準定位問題.本文以卞位機智能監控小車為研究對象,采用模糊PID控制技術對PLC發出的脈沖頻率進行自動調節,依據脈沖頻率誤差E和誤差變化率EC的變化對PID控制的參數進行自整定,實現對小車速度的模糊控制,從而實現了小車的精準定位,為上位機的監控工作做好了準備. 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的重要性,介紹了本文的研究內容.第二章對小車主要結構的硬件設計作了介紹.第三章論述了小車的運動控制,從分析步進電機的矩頻特性和數學模型入手,介紹了小車的啟停控制和運動中的測速.第四章論述了小車的精準定位方法,介紹了模糊PID控制器設計,重點介紹了模糊PID控制算法的程序設計.第五章列舉了實際運行調試中出現的幾種問題,介紹了相應的控制方法加以克服.第六章對論文進行了總結.
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：kirivir
工業生產過程中，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都是屬于大時滯系統，常見的智能溫度控制器雖然在溫度控制的實際應用中表現了比較理想的控制效果，但它仍然屬于將參數整定與系統控制分開處理的離線整定方法，如果工況發生變化就必須重新調整參數。針對這一問題，為了實現時滯系統參數自整定的控制，本文將神經網路控制、模糊控制和PID控制結合起來，設計了基于神經網路的模糊自適應PID控制器。 首先，本論文分析了時滯系統的特點，討論了幾種時滯系統較為成熟的常規控制算法：微分先行控制算法、史密斯預估控制算法、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中的控制性能進行了比較。 其次，在分析PID參數自整定傳統方法的基礎上，設計了一種改進方法，并設計了相應的控制器。該控制器綜合了模糊控制、神經網絡控制和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，也具備了神經網絡的自適應、自學習的能力，同時也具備了傳統PID控制的廣泛適應性。該方法不需要離線整定參數，實現了在線自整定參數。仿真實驗表明了該控制器對模型和環境都具有較好的適應能力和較強的魯棒性。 最后將基于神經網路的模糊自適應PID控制器應用于貝加萊PID溫控裝置，能夠出色地實現參數的在線自整定。理論分析、系統仿真、實驗結果都證實了這種控制策略能有效地減少系統超調量，并減少了調節時間，提高了系統的實時性和控制精度。
上傳時間： 2013-07-05
上傳用戶：xinyuzhiqiwuwu
工業生產過程往往具有非線性、不確定性，難以建立精確的數學模型。應用常規的PID控制器難以達到理想的控制效果。作為的重要分支，人工神經網絡具有良好的非線性映射能力和高度的并行信息處理能力，已成為非線性系統建模、辨識和控制中常用的理論和方法。其中，神經元具有很強的信息綜合、學習記憶、自學習和自適應能力，可以處理那些難以用模型和規則描述的過程，將神經元與PID結合，應用到實際的控制中，可以在線調整PID的參數，使系統具有較強的抗干擾能力、自適應能力和較好的魯棒性。 目前，人工神經網絡的研究主要是神經網絡的理論研究、神經網絡的應用研究和神經網絡的實現技術研究，這三方面是相互依賴和相互促進的關系。本文主要側重的是神經網絡的實現技術研究方面，創新性地利用FPGA嵌入式系統開發技術實現單神經元PID智能控制器的研究與設計，并將其封裝成為一個專用的IP核供其他的控制系統使用。 首先，對單神經元PID智能控制器的設計原理和設計算法進行了深入的研究與分析；其次，利用MATLAB設計單神經元PID智能控制器，針對特定的被控對象，對其進行仿真實驗，獲得比較理想的系統輸出；然后，研究基于FPGA的單神經元智能控制算法的實現，對控制器進行VHDL語言分層設計，使用Altera公司的軟件QuartusⅡ6.1進行仿真實驗。兩個仿真實驗結果表明，基于FPGA的單神經元智能控制器比MATLAB設計的單神經元PID智能控制器性能優良。 本文的設計模塊主要包括權值修改模塊、誤差計算模塊、權值產生模塊和輸出模塊。在各個模塊的設計中進行了優化處理，使本文的設計不僅利用的硬件資源少，而且也有很快的運行速度，同時也改善了傳統控制器的控制性能。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：13517191407
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