專輯類-單片機專輯-258冊-4.20G 自裝單片微電腦快速入門-102頁-2.2M.pdf
上傳時間： 2013-05-23
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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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姚云飛先生的大作《徹底搞定 C 指針》是互聯網上中文 C/C++界內為數不 多的專門闡述C指針問題的優秀文獻資源之一。
標簽： 指針
上傳時間： 2013-07-21
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超聲波電機是上個世紀八十年代逐步發展起來的新型微電機。它利用壓電陶瓷逆壓電效應激發的超聲振動作為驅動力，通過定轉子間的摩擦力來驅動轉子運動。與傳統的電磁馬達相比，它具有低速大轉矩、無電磁干擾、動作相應快、運行無噪聲、無輸入時能自鎖等卓越特性，在非連續運動領域、精密控制領域要比傳統的電磁電機性能優越得多。目前，旋轉型超聲波電機，尤其是環形行波型超聲波電機，在工業、辦公、過程自動化等領域的伺服系統中作為直接驅動執行器得到廣泛的關注。 本論文主要研究并設計了用于超聲波電機控制驅動的小型控制系統。其目的是針對市場需要，提供給用戶一種價格較低、體積小、性能指標適中，操作簡便，能夠實現快速定位，速度可調節的標準的閉環控制器。 控制器的核心為MSP430F167。課題對外圍檢測、控制、驅動電路進行相關的研究和設計，并按照控制器的需求設計相應的軟件。最后給出實驗結果：系統運行穩定，速度曲線較為理想，達到了最初的設計要求。 系統總結了超聲波電機的發展、特點、分類，通過與傳統電磁電機的對比給出了超聲波電機的廣闊的應用前景。在此基礎上，指出了超聲波電機研究的發展方向，明確了本文的研究內容。 總結了環形行波型超聲波電機的結構特點、運行機理，并在此基礎上總結了環形行波型超聲波電機調頻、調相、調幅等控制方法以及推挽、半橋和全橋驅動逆變電路的優缺點。 本課題設計了基于超聲波電機的控制驅動系統電路。首先，提出了本次設計的設計思想及目的；其次，介紹了本設計的控制器硬件電路具體設計過程以及調頻調速的實現方式。然后，詳細介紹了該控制系統的軟件構成，包括上位機軟件、下位機軟件以及通訊部分。詳細闡述了在本控制系統中的調速、定位原理。最后通過實驗結果說明了該小型控制系統的有效性。
上傳時間： 2013-07-18
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異步起動永磁同步電動機有別于調速永磁同步電動機，轉子上設有起動繞組，具有在某一頻率和電壓下的自行起動能力，同傳統的三相感應電動機相比，具有在寬負載范圍內效率高、功率因數高的優點，符合國家“節能環保”的指導方向，有廣泛的應用前景。 這種電機自問世以來，就受到普遍關注與重視，經過二十幾年的研究與發展，三相異步起動永磁同步電動機的設計技術逐漸成熟，并且已經開始被用于某些工業場合，但由于轉子磁路結構相對復雜，電動機的優化設計方法尚不完善，因而一直以來未得到大范圍內的推廣和應用。 本課題以此為切入點，以小功率三相異步起動永磁同步電動機的批量生產為目標，本著轉子結構盡可能簡單、加工工藝盡可能簡化、同時電機性能盡可能提高的原則，對異步起動永磁同步電動機的優化設計方法進行研究。在研究過程中，作者應用Maxwell、Magneforce和Magnet等電機設計仿真軟件，系統分析了永磁體的嵌放深度、定轉子的齒槽配合、以及定轉子的磁路飽和等問題對電機性能的影響，最終設計并制成一臺容量為1.1kW的四極徑向磁路式異步起動永磁同步電動機，樣機的性能測試實驗結果與仿真所得結果吻合，成本預算與各方面性能指標均滿足設計需求。 在樣機制成后，作者進一步對樣機的設計進行了優化，實驗結果證明所設計異步起動永磁同步電動機完全可以替代同規格的1.1kW，Y90S-4感應電動機。
上傳時間： 2013-07-31
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超聲波電機(Ultrasonic Motor簡稱USM)是八十年代發展起來的新型微電機。本文針對超聲波電機及其控制技術的研究現狀和發展趨勢,以我國研究技術相對比較成熟并有產業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、動穩態性能分析,辨識模型建立、控制策略與控制算法的選擇與實現等方面展開研究。本論具體的研究內容為： 在分析超聲波電機研究歷史和現狀的基礎上,結合國內外超聲波電機特別是行波超聲波電機控制技術的發展趨勢,重點論述了行波超聲波電機及其驅動控制技術的研究進展。 介紹行波超聲波電機的基本結構,并從該電機的主要理論基礎--壓電原理、行波合成、接觸模型出發,分析了行波超聲波電機定子質點的運動方程.并結合定轉子摩擦接觸特點,分析了行波超聲波電機的運行機理。 根據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結構,可以在對行波超聲波電機進行控制的同時,將必要的參數讀取出來進行分析和研究。為行波超聲波電機瞬態特性分析以及控制策略、控制算法的深入研究打下了基礎。 對電機的瞬態、穩態特性進行的測試,可以分析驅動頻率、電壓以及相位差等調節量對電機輸出的影響。在此基礎上進一步對行波超聲波電機的調節方式、控制算法選擇方面進行分析,并得到相應結論。 通過對實驗數據的總結和歸納,利用系統辨識中的非參數方法,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,辨識若干組不同頻率條件下的近似線性模型,將這些模型的參數進行二維或三維擬合,可以得到一個關于行波超聲波電機傳遞函數的模型。辨識模型的建立為合理的選擇和優化控制參數,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PI恒轉速控制的控制參數整定及修正方法進行了研究；利用神經元的在線自學習能力,研究和設計單神經元PID-PI轉速控制器,提高控制系統對電機非線性和時變性的適應能力；為了消除在伺服控制中,單一調節量(驅動頻率)情況下,低轉速的跳躍問題,研究和討論了多調節量分段控制方法,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,利用轉速控制研究的結果,研究和設計了位置--速度雙環(串級)控制器,實現了電機高精度位置伺服控制。 通過對已有控制系統的改進和簡化,設計和研制了具有實用化價值行波超聲波電機控制器：并將研究成果應用于針對核磁成像設備而設計的行波超聲波電機隨動控制系統中,同時嘗試了將該控制器用于高精度X-Y兩維定位平臺。
上傳時間： 2013-07-13
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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
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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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空調壓縮機是空調器的核心部件。傳統定速空調器中壓縮機多采用單相異步電動機，對電機采用簡單的開關式控制，電能損耗、室溫波動及噪音都很大，壓縮機容易受沖擊損壞。隨著人們生活水平的提高及能源短缺問題的出現，將變頻調速技術應用于空調器中，將變頻壓縮機取代傳統定頻定速壓縮機，對其進行變頻調速將使壓縮機減少開停次數，降低室溫波動，提高舒適度，獲得了更好的空氣調節效果和實現節能降耗的要求。 空調系統是一個典型的多輸入多輸出、具有大滯后特性的菲線性系統。要對空調壓縮機進行變頻調速，需要根據房間溫度的變化得出壓縮機的頻率值。由于空調系統精確的數學模型難以取得，且時間常數較大，傳統的PID調整不僅費時費力，性能指標也不能令人滿意。因此，將模糊控制技術引入空調壓縮機的變頻調速控制，建立模糊控制器，以房間溫度的變化和變化率為輸入，壓縮機的頻率為輸出。對于提高空調系統的控制精度、穩定性和可靠性，無論從學術研究角度出發，還是在工程應用方面，都具有相當的現實意義。 本文分別從三相異步電動機的變頻調速技術、變頻空調控制策略等方面進行了探討分析。首先將模糊控制技術應用到空調壓縮機變頻調速中，根據建立模糊控制規則的基本思想及實際運行經驗，通過模糊控制技術使空調壓縮機具有自調整的智能特性，從而得出最佳的動態控制參數，克服了PID控制器控制精度較低、消除穩態誤差能力差的缺點。 然后詳細闡述了SVPWM的基本原理，對空間矢量調制（SVPWM）方式及其實現方法進行了探討。在變頻壓縮機的控制中采用先進的SVPWM調制技術，壓縮機能根據室內需要的冷（熱）量不同，連續地、動態地、實時地調整其制冷（熱）量，始終保持在較合理的運轉狀態下。能夠進一步提高電壓的利用率和頻率分辨率，并使壓縮機運行更加平穩，提高空調的效率，達到節能降耗的效果。
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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