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
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能源和環境的雙重壓力、電子技術與控制理論的飛速發展使得柴油機控制能夠采用電子控制技術，并成為柴油機控制的研究熱點。本文針對我國內燃機車牽引用的柴油機(12V240ZJ6E)，主要研究其電控單體泵的電子控制技術。實現了電控單體泵在實驗臺上的電子控制，為最終降低內燃機車柴油機在輕載工況下的燃油消耗率并改善其排放打下基礎。在以下三方面展開研究工作： 首先，根據柴油機的燃油噴射原理，深入研究高壓燃油在泵-管-嘴系統中的傳遞規律，分析燃油噴射系統的各種電子控制方式，結合我國內燃機車柴油機改造的現狀并參考國內外應用實例，確定采用“電控單體泵系統”方案。針對性地分析電控單體泵的特性，總結出電控單體泵的控制規律。 其次，設計電控單體泵的高速大流量電磁閥驅動模塊，其性能直接影響電磁閥的響應特性。通過計算和試驗對比的方法獲得不同驅動電壓、不同續流回路情況時的動態響應，找出最優電路參數和控制參數。用于多缸柴油機的驅動模塊可以修正各單體泵噴油特性的差異。 第三，設計凸輪軸轉速的測量模塊。采集安裝于凸輪軸上的測速齒輪的脈沖信號，計算凸輪軸的瞬時轉速和相位，并對瞬時轉速進行預測，為查找脈譜表以確定噴油定時和噴油量奠定基礎。凸輪軸轉速的預測方法為“相鄰區間+自適應參數修正”。 最后，設計控制電路，以數字信號處理器為主控芯片。在數字信號處理器中完成柴油機的轉速測量和電磁閥驅動脈沖生成。由于內燃機車上的電磁環境比較惡劣，采用了抗干擾措施。 通過上述工作，掌握了電控單體泵系統的基本特性，完成了電子控制單元主要電路的設計，并實現凸輪軸的測速和電磁閥的控制。電子控制單元在電控單體泵試驗臺上進行了試驗。結果表明，測速準確、電磁閥驅動及其控制方式合理，為后續工作打下良好的基礎。
上傳時間： 2013-04-24
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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
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隨著計算機技術的迅猛發展，受其影響的儀器行業也發生了巨大的變革，即儀器的手動操作使用改為計算機控制自動測試。隨著自動測試技術和程控儀器的發展，除了要求物理硬件接口標準化外，也要求軟件控制標準化。 硬件方面，從20世紀50代自動測試概念建立起，經過初期專用接口、半專用接口到20世紀80年代中期才普及推廣開放式標準接口總線，如RS232串行通信接口總線、GPIB通用接口總線、PXI計算機外圍儀器系統總線、VXI塊式儀器系統總線等。 軟件方面，1987年6月頒布的IEEE488．2（程控儀器消息交換協議）標準首先解決了數據結構方面的問題，但仍將大量的器件語義留給設計者自由定義。1990年4月，國際上九家儀器公司在IEEE488．2基礎上提出了SCPI（Standard Commands for Programmable Instruments程控儀器標準命令），才使程控儀器器件數據和命令得到標準化。SCPI的總目標是縮短自動測試系統程序開發時間，保護儀器制造者和使用者雙方的硬、軟件投資，為儀器控制和數據利用提供廣泛兼容的編碼環境。 儀器接收到SCPI消息后進行響應：接收字符串消息、詞法分析、語法分析、中間代碼生成、優化和目標代碼生成，語法分析模塊的性能直接影響到程控執行效率。為了進一步簡化儀器內語法分析模塊、提高程控執行效率，本課題提出了在接口電路中加入解析模塊的思想，可將控制器發送到儀器的SCPI消息即復雜的ASCII碼字符串轉變為簡單的二進制代碼。采用此解析模塊將大大簡化儀器設計者的軟件工作，既能實現儀器語言標準化又能提高儀器對遠程 控制的響應速度，這在研究實驗室內的自制儀器時將是很有用的。 儀器接口有很多種，本課題主要討論了RS232和GPIB兩種接口。本設計中儀器接口板是獨立于儀器的，與儀器單獨使用微處理器，若要與儀器連接實現通信只需在兩微處理器之間進行通信即可，這樣做的目的是：一方面可以不影響儀器的設計和操作，一方面可以實現接口板的通用性和儀器的可換性。針對于RS232接口為一簡單接口，我先將工作重心放在軟件設計上，主要考慮怎樣把復雜的ASCII碼字符串解析為簡單的二進制代碼。針對于GPIB接口，軟件設計的主要部分已完成，再把工作重心放在硬件設計上，采用性價比更高的CPID實現GPIB接口芯片NAT9914。為了觀察解析結果還加入了LCD顯示。本設計在開發通用的、低價的儀器接口板方面做了一個有益的嘗試，為進一步的自動測試系統研究打下了基礎。 關鍵詞：儀器；SCPI；RS232接口；GPIB接口；CPLD
上傳時間： 2013-04-24
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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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交流伺服技術是研制開發各種先進的機電一體化設備，如工業機器人、數控機床、加工中心等的關鍵性技術，但是要提高交流伺服系統的控制性能關鍵在于伺服控制器對電機動態和靜態響應的控制，要獲得良好的電機動、靜態性能關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控制器參數整定算法研究。研究工作是基于黑龍江省科技攻關項目為支撐。 本論文在查閱大量文獻資料的基礎上，掌握了系統構成和基本控制原理，并分析了國內交流伺服存在的問題，設計了基于TI公司電機數字化控制芯片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設計了控制器的功率單元；以及電源單元和相關電路的保護單元。 基于電機矢量控制原理，構建了永磁同步電機的矢量控制模型，在原有研究的基本PID控制基礎上，根據模糊控制的基本原理，研究了應用于電機控制的模糊參數自整定PID控制器設計原理，構建模糊參數自整定PID控制器的數學模型，并進行該系統的仿真研究和實際應用程序設計。 本文的重點是闡述模糊參數自整定PID控制器的設計原理和方法，利用基于模糊參數自整定PID控制器的交流伺服系統仿真模型，應用Matlab/Simulink仿真軟件平臺驗證模型和算法的正確性，并與常規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。 通過仿真和實際結果對比得出結論，模糊參數自整定PID控制器可以提高交流伺服系統的動態和靜態性能。
上傳時間： 2013-04-24
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國內外目前的線束檢測系統也有了一些應用，但要么功能單一，過于簡單，要么價格昂貴，無法廣泛應用。因此開發高性能的汽車線束檢測系統對我國汽車行業有著重大的意義，可以提高汽車安全性的同時帶來更好的經濟效益。本文對基于LabVIEW的汽車線束檢測系統的設計進行了研究。主要內容如下： ⑴闡述了當前國內外線束檢測系統的現狀和特點，在此基礎上提出了一種基于LabVIEW的汽車線束檢測系統整體架構。該方案采用計算機作為上位機系統，使用LabVIEW進行上位機軟件設計，利用數據庫技術對海量數據進行處理，使用虛擬儀器技術進行數據采集，使用功能強大的AVR ATMega64單片機作為下位機硬件核心，利用PCI總線實現上下位機的通信。 ⑵對研究的內容進行了詳細的說明。首先介紹了系統設計中涉及到的理論基礎，包括虛擬儀器，數據采集等；介紹了系統總體架構，對主要組成進行了闡述，同時分析了硬件和軟件總體設計。 ⑶介紹了系統的硬件電路設計，主要介紹了數據采集卡上的總線通信電路、存儲電路、單片機及其外圍電路、緩沖驅動電路、數模轉換及比較電路和導通檢測卡上的檢測電路、附加電路。 ⑷介紹了系統的上位機軟件設計。首先進行了軟件的需求分析，然后對系統主界面、選擇線束、編輯模塊庫、編輯測試臺、編輯線束、功能設置等軟件主要界面進行介紹，主要介紹了各界面的功能，對某些重點功能的實現也進行了詳細講解；對于測試等功能進行了說明，給出了程序設計的具體流程；同時也介紹了LabVIEW軟件程序生成可執行文件和安裝文件的具體步驟。 ⑸本線束檢測系統功能強大，最多能夠支持到8192個線束點，能夠完成線束的斷路、短路、誤配、二極管檢測和氣密測試；附加的模塊庫導入導出，自學習導入和Excel導入等功能，減小了用戶的工作量；采用數據庫技術對數據進行存儲，也方便了用戶的查找和對數據的移植。
上傳時間： 2013-04-24
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本論文結合珠海市科技攻關項目"SVG在辦公套件中的應用研究及開發"和金山軟件股份有限公司“演示文稿在線美化-SVG渲染引擎開發”項目，以打印機驅動程序、SVG、C＃、C和JavaScript為基礎，重點研究了SVG文件的生成、解析、顯示及其應用。 本文緒論部分綜述了本課題的研究背景、研究目的、研究意義及SVG在諸多領域的應用前景，然后從SVG標準的發展、SVG文件的生成及渲染三個方面分別介紹了國內外研究現狀及本課題的主要研究內容。接著詳細介紹了可擴展標記語言XML以及可縮放矢量圖形SVG。在此基礎上，探討了如何將各種格式的文檔轉換為SVG文件，提出了一個通用的方法一利用打印機驅動程序輸出SVG文件，詳細介紹了打印體系結構、打印機驅動程序功能、打印機驅動程序組件、Windows打印流程及打印機驅動程序相關的DDI函數。在比較了DOM和SAX這兩種XML解析方式的基礎上，鑒于SVG自身的特點及渲染時對SVG元素隨機訪問的需要，采用DOM接口實現了基于．Net Framework XML解析模型的SVG解析框架，采用GDI+實現了SVG顯示框架；同時給出了SVG文檔對象模型與GDI+圖形對象模型的具體映射關系，并基于此映射模型實現了SVG靜態圖形圖像正確高效的顯示。本論文根據SVG相關標準對SVG技術進行了一些應用研究，有助于SVG技術在相關行業的應用。 論文通過一個SVG文件轉換實例和一個SVG文件渲染實例例證了SVG文件生成與SVG文件解析和顯示的可行性。
上傳時間： 2013-04-24
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本文以異步電機參數離線自整定及參數在線辨識為對象，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。 異步電機參數離線自整定及參數在線辨識技術的研究，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的工程師對變頻器作重新設置，此過程復雜，耽誤時間而且需要專業人員操作。 本文提出一套異步電機參數離線自整定算法，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，實現了電機在運行之前，變頻器自動測試出電機的基本參數，為矢量控制等控制方式提供所需要的電機參數。 電機在運行過程中，由于溫度等因素的影響，電機的參數會發生變化，影響電機運行的穩定性，所以要對電機參數做在線辨識。本文對異步電機參數在線辨識作了理論分析和方法總結，為下一步工作打下基礎。 算法的實現需要相應的硬件實驗平臺，本文對硬件實驗平臺作了詳細介紹，包括主電路的設計、IGBT的驅動保護電路設計、DSP數字控制器的設計。 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，對實驗有指導意義。
上傳時間： 2013-04-24
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瑞泰開發板ICETEK-DM642的實驗例程 實驗5.1：發光二極管的顯示編程––––––––––––––––––– 85 實驗5.2：定時器控制發光二極管的顯示–––––––––––––––– 90 實驗5.3：音頻輸出––––––––––––––––––––––––– 94 實驗5.4：BSL 測試––––––––––––––––––––––––– 97 實驗5.5：FLASH 燒寫和程序自啟動（Boot Loader）–––––––––––99 第二章：基于 ICETEK-DM642-PCI 的基本圖象算法實現–––––––––––104 實驗5.6---實驗5.19：視頻驅動程序應用––––––––––––––––104 實驗5.20：視頻圖像處理-取反––––––––––––––––––––122 實驗5.21：視頻圖像處理-直方圖統計–––––––––––––––––124 實驗5.22：視頻圖像處理-直方圖均衡化增強––––––––––––––126 實驗5.23：視頻圖像處理-中值濾波–––––––––––––––––– 129 實驗5.24：視頻圖像處理-邊緣檢測（Sobel 算子）––––––––––––132 實驗5.25：視頻圖像處理-傅立葉變換––––––––––––––––– 136 實驗5.26：視頻圖像處理-彩色空間變換–––––––––––––––– 140 第三章：基于ICETEK-DM642-PCI 的FPGA 實現OSD 功能及圖象算法–––– 144 實驗5.27---實驗5.30：視頻圖像與圖形的疊加–––––––––––––144 第四章：基于ICETEK-DM642-PCI 的復雜圖象算法實現––––––––––– 148 實驗5.31：視頻圖像處理-H.263 編碼解碼––––––––––––––––148 實驗5.32：視頻圖像處理-JPEG2 編碼解碼–––––––––––––––153 實驗5.33：視頻圖像處理-MPEG2 編碼解碼–––––––––––––––157 實驗5.34：視頻圖像處理-運動圖像檢測––––––––––––––––162 第五章：基于ICETEK-DM642-PCI 的圖象網絡算法實現–––––––––––166 實驗5.35：視頻圖像處理-JPEG 網絡攝像機–––––––––––––––166 實驗5.36：視頻圖像處理-雙路JPEG 網絡攝像機–––––––––––––170 實驗5.37：視頻圖像處理-視頻網絡服務器––––––––––––––– 174 實驗5.38：視頻圖像處理-視頻網絡客戶端––––––––––––––– 179 第六章：基于ICETEK-DM642-PCI 的語音算法實現：–––––––––––––184 實驗5.39：語音處理-數字回聲–––––––––––––––––––– 184 實驗5.40：語音處理-濾波處理–––––––––––––––––––– 187 實驗5.41：語音處理-濾波處理1––––––––––––––––––– 189 第七章：基于ICETEK-DM642-PCI 的上位機通訊實驗–––––––––––– 191 實驗5.42：通信-異步串口––––––––––––––––––––––191 實驗5.43：通信-PCI 總線–––––––––––––––––––––– 194 實驗 5.44：視頻圖像處理-生成圖像文件–––––––––––––––– 198
上傳時間： 2013-05-31
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