專輯類-國標類相關專輯-313冊-701M GB-T-2691-1994-電阻器和電容器的標志代碼.pdf
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專輯類-國標類相關專輯-313冊-701M GB-T-17172-1997-四一七-條碼.pdf
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專輯類-國標類相關專輯-313冊-701M GB-T-2470-1995-電子設備用固定電阻器、固定電容器型號命名方法.pdf
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專輯類-國標類相關專輯-313冊-701M GB-T-2828.1-2003-計數抽樣檢驗程序-第一部分-81頁-5.2M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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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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變電站是電力系統的一個重要環節，它的運行情況直接影響到電力系統的可靠、經濟運行。一個變電站運行情況的優劣，在很大程度上取決于其二次設備的工作性能。現在的變電站有三種運行模式：一種是常規變電站，一種是部分實現微機管理、具有一定自動化水平的變電站，再有一種是實現無人值班、全面微機化的綜合自動化變電站。在常規變電站中，其繼電保護、中央信號系統、變送器、遠動及故障錄波裝置等所有二次設備都是采用傳統的分立式設備，而且站內配備大量控制、保護、記錄用屏盤。使裝備設置復雜，占地面積大，日常維護管理工作繁重。這種常規變電站的一個致命弱點是不具備自診斷能力，對二次系統本身的故障無法監測。因此，這種常規變電站已逐漸被淘汰。 要提高變電站運行的可靠性及經濟性，一個最有效的方法就是提高變電站運行管理的自動化水平，實現變電站的綜合自動化，以微機化的新型二次設備取代傳統使用的分立式設備。開發集保護、控制、監測及遠動等功能為一體的新型設備，并實現設備共享、信息資源共享，使變電站設計簡捷、布局緊湊，運行更加可靠安全。 隨著微型計算機技術、集成電路技術的迅速發展，原來越多的新技術和新產品應用到變電站的二次設備中去，使變電站的二次設備得到不斷的更新換代。該項研究把一種新型的低壓電能量測量芯片與高性能的數字信號處理器(DSP)結合起來，利用DSP體積小、功能強、功耗低、速度快、性價比高等優點，設計出新型的變電站線路測控單元，實現對高壓線路的測量、監視和控制，這種新型的二次設備比傳統的二次設備具有更高的精度和更快的相應速度。 與此同時，網絡理論和技術的發展，也使變電站監控系統的結構發生了很大的變化，由原來的集中控制型逐步過渡到功能分散、模塊化的分散網絡型，通過現場總線，使主控室和現場之間的聯系變成了串行通信聯系，從而提高的系統的可靠性和可維護性。CAN總線應用于變電站的監控系統中，組成變電站的數據通信網絡，可以提高系統的抗干擾能力和容錯能力。 該文就以上的兩個方面進行研究和設計，主要內容包括：一是在簡單介紹新型電能測量芯片和DSP的基本知識的基礎上，提出了一個變電站測控單元的設計方案，并從從硬件和軟件兩個方面進行了詳細的介紹，主要部分是對測量模塊的設計；二是系統的通信接口模塊設計，從硬件和軟件方面詳細的介紹了通信模塊的三種不同的通信接口的設計，分別是RS-232串行通信、RS-485總線通信、CAN總線通信；三是在分析現代測控系統發展歷史，指出了現場總線測控系統的優越性；四是設計出的測控系統單元的基礎上，利用CAN現場總線構建變電站的綜合監控系統。 該文提出的方案、技術以及結論對于變電站監控系統和自綜合動化系統的研究開發、工程設計都具有實際的參考意義。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：fhzm5658
本文結合XBZ智能箱式變電站的研究和開發，提出了基于CAN總線的箱式變電站綜合自動化系統，主要內容如下： (1)總體介紹箱式變電站的一次方案設計、綜合自動化的系統結構、功能以及技術參數分析。 (2)對CAN總線技術進行研究分析，在此基礎上制訂了自定義應用層的CAN總線通信協議，該協議是綜合自動化系統內進行數據通信的基礎。 (3)討論交流采樣的工作原理和電量參數測量理論，包括交流采樣同步方法，電參數計算公式，有效值開方運算的討論。 (4)根據箱式變電站綜合自動化的要求，對智能測控單元進行了全面的軟硬件設計。 (5)討論OPC技術的應用并設計一個OPC數據訪問服務器，OPC數據服務器能使監控軟件與智能測控單元數據通信協議無關，使監控主站成為開放軟件平臺。 調試與測試結果表明本文所研制的系統交流采樣達到設計精度要求、CAN總線工作正常，這在一定程度上驗證了設計的有效性和正確性。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：朗朗乾坤
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
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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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