開關磁阻電機(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有結構簡單、工作可靠、效率高和成本較低等優點，在很多領域都顯示出強大的競爭力，但是位置傳感器的存在不僅削弱了SRM結構簡單的優勢，而且降低了系統高速運行的可靠性，增加了成本，探索實用的無位置傳感器檢測轉子位置的方案成為開關磁阻電機驅動系統(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的熱點。SRM高度非線性的電磁特性決定了在精確的數學模型基礎上實現無位置傳感器控制十分困難，而人工神經網絡的出現為解決這個問題提供了新的思路。徑向基函數(RadialBasisFunction，RBF)神經網絡是一種映射能力極強的前向型神經網絡，具有收斂速度快、全局逼近能力強等優點。本文提出一種利用自適應RBF神經網絡對SRM進行控制的新方法，所采用的RBF神經網絡以電機繞組的相電流、磁鏈作為輸入，轉子位置作為輸出，通過離線和在線相結合的方法對網絡進行訓練，建立SRM電流、磁鏈與轉子位置之間的非線性映射，從而實現SRM的無位置傳感器控制。 常規的PID控制以其結構簡單、可靠性高、易于工程實現等優點至今仍被廣泛采用。在系統模型參數變化不大的情況下，PID控制效果良好，但當被控對象具有高度非線性和不確定性時，僅靠PID調節效果不好。對于SRM，它的電磁關系高度非線性，固定參數的PID調節器無法得到很理想的控制性能指標。論文提出了一種基于RBF神經網絡在線辨識的SRM單神經元PID自適應控制新方法。該方法針對開關磁阻電機的非線性，利用具有自學習和自適應能力的單神經元來構成開關磁阻電機的單神經元自適應控制器，不但結構簡單，而且能適應環境變化，具有較強的魯棒性。同時構造了一個RBF網絡對系統進行在線辨識，建立其在線參考模型，由單神經元控制器完成控制器參數的自學習，從而實現控制器參數的在線調整，能取得更好的控制效果。 仿真及實驗結果表明，自適應RBF神經網絡能夠實現電機的準確換相，從而實現了電機的無位置傳感器控制；基于RBF神經網絡在線辨識的單神經元自適應控制能夠達到在線辨識在線控制的目的，控制精度高，動態特性好，具有較好的自適應性和魯棒性。
上傳時間： 2013-04-24
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開關磁阻電機驅動系統(SRD)是一種新型交流驅動系統,以結構簡單、堅固耐用、成本低廉、控制參數多、控制方法靈活、可得到各種所需的機械特性,而備受矚目,應用日益廣泛.并且SRD在寬廣的調速范圍內均具有較高的效率,這一點是其它調速系統所不可比擬的.但開關磁阻電機(SRM)的振動與噪聲比較大,這影響了SRD在許多領域的應用.本文針對上述問題進行了研究,提出了一種新型齒極結構,可有效降低開關磁阻電機的振動與噪聲.通過電磁場有限元計算可看出,在新型齒極結構下,導致開關磁阻電機振動與噪聲的徑向力大為減小,尤其是當轉子極相對定子極位于關斷位置時,徑向力大幅度地減小,并改善了徑向力沿定子圓周的分布,使其波動減小,從而減小了定子鐵心的變形與振動,進而降低了開關磁阻電機的噪聲.靜態轉矩因轉子極開槽也略微減小,但對電機的效率影響不大.開關磁阻電機因磁路的飽和導致參數的非線性,又因在不同控制方式下是變結構的.這使得開關磁阻電機的控制非常困難.經典的線性控制方法如PI、PID等方法用于開關磁阻電機的控制,效果不好.其它的控制方法如滑模變結構控制、狀態空間控制方法等可取得較好的控制效果但大都比較復雜,實現起來比較困難.而智能控制方法如模糊控制本身為一種非線性控制方法,對于非線性、變結構、時變的被控對象均可取得較好的控制效果且不需知道被控對象的數學模型,這對于很難精確建模的開關磁阻電機來說尤其適用.同時,模糊控制實現比較容易.但對于變參數、變結構的開關磁阻電機來說固定參數的模糊控制在不同條件下其控制效果難以達到最優.為取得最優的控制效果,該文采用帶修正因子的自組織模糊控制器,采用單純形加速優化算法通過在線調整參數,達到了較好的控制效果.仿真結果證明了這一點.
上傳時間： 2013-05-16
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生物特征識別是指通過計算機，利用人體固有的生理特征，如指紋，靜脈來進行個人身份鑒別的技術。由于生物特征唯一性和不變性，使得生物特征識別與傳統的方法如數字密碼和身份證相比，具有更高的安全性和易用性。傳統的高性能自動識別系統大多基于PC平臺聯機應用，然而在實際應用中往往對自動識別系統要求有更高的便攜性和易用性，嵌入式技術的快速發展使得實現這樣的系統變為了可能。 生物特征識別系統主要由通用模塊的控制系統與非通用模塊的圖像采集設備與識別算法組成。本文針對通用模塊與非通用模塊接口問題進行研究和設計，實現了一個工作良好的嵌入式平臺。 本課題在設計核心板、擴展板、轉接板的硬件基礎上，移植實時操作系統Linux，編寫各種接口與模塊的驅動、多路攝像頭切換程序，并很好的解決了攝像頭采集生物特征時光強控制問題，為很好的采集到清晰圖像提供了一個良好穩定的硬件平臺。 本課題所設計的嵌入式系統通過測試，做了大量的實驗，并將所采集到的手指靜脈圖像進行討論分析，具有實用價值。
上傳時間： 2013-06-03
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本文深入研究了Nios 自定制指令的軟硬件接口，基于Altera 的IP 核FFT V2.2.0實現了變換長度為1024 點的高速復數FFT 算法，提出了一種在Nios 嵌入式系統中定制用戶FFT 算
上傳時間： 2013-04-24
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設計并實現具有硬件濾波空氣清新器的信息采集系統，根據空氣的復雜性以及隨機性，結合自適應濾波器的原理，提出一種新的空氣信息采集系統設計方法。該方法利用最小均方(LMS)自適應濾波器進行軟件濾波，針對空氣
上傳時間： 2013-06-14
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生物識別技術是根據人體自身所固有的生理特征或行為特征來進行身份識別。與傳統識別方法相比，生物特征的身份識別技術不存在攜帶不便、丟失、遺忘等問題。虹膜識別以其精確度高、穩定性好、高獨特性、非接觸等特點作為一種新興的生物識別技術使它受到國內外研究人員的重視。 近年虹膜識別理論的發展十分迅速，到目前為止已經有虹膜識別系統投入了商業應用，但大多數此類系統都需要PC作為運行平臺而缺乏靈活性。但是嵌入式應用是虹膜識別技術走向實際應用的必然趨勢。因此本文提出了一個利用DSP+ARM實現虹膜識別嵌入式應用的一個方案。本系統由6個模塊組成：電源管理和監控、虹膜圖像采集、虹膜圖像處理(DSP)、存儲器(SDRAM和FLASH)、人機交互(ARM)以及數據傳輸部分。 在硬件設計方面介紹了DSP的有關知識和DSP系統硬件設計的過程，講解了DSP系統各硬件模塊的設計與調試。在軟件設計方面介紹了利用CCS開發的設計流程和調試經驗并且對于如何固化代碼使系統硬件自舉進行詳細闡述，另外還介紹了如何基于WINCE利用ARM系統進行人機界面快速開發。 最后，文章對未來工作方向進行了簡要的說明。
上傳時間： 2013-04-24
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課題分析了目前國內外減搖鰭控制技術的發展與現狀，重點講述了基于ARM處理器的減搖鰭控制器的功能設計與實現方案。 減搖鰭是一種由微機控制的自動化程度很高的船舶減搖裝置。減搖鰭控制系統根據人為輸入的信號和來自鰭本身的反饋信號，及時輸出不同的控制指令，控制鰭轉動到期望的角度，達到減小船舶橫搖的目的。但目前大多數的減搖鰭控制器使用單片機作為主處理器或者以工控機為基礎開發而來的，前者集成度不高，穩定性也不好，而后者成本較高。因此，課題設計了一款新型的基于ARM嵌入式處理器的嵌入式減搖鰭控制器，解決了上述問題。 該系統主要由硬件平臺和軟件平臺兩部分組成。硬件平臺主要包括基于飛利浦公司的LPC2290的控制器核心電路和輔助實現控制的驅動電路；軟件平臺主要是基于ARM的軟件，包括啟動代碼和應用程序；為實現系統的可靠運行，同時也采取了一些保證系統可靠性的措施。 目前，減搖鰭系統大多采用基于力矩對抗原理的PID控制器。由于船舶橫搖運動的非線性、復雜性、時變性以及海況的不確定性，經典PID控制很難獲得令人滿意的控制效果。因此，如何實現PID參數的自整定就顯得猶為重要。模糊控制事先不需要獲知對象的精確數學模型，而是基于人類的思維以及經驗，用語言規則描述控制過程，并根據規則去調整控制算法或控制參數。本論文將模糊控制與PID控制相結合，實現了無須精確的對象模型，只須將操作人員和專家長期實踐積累的經驗知識用控制規則模型化，然后用模糊推理在線辨識對象特征參數，實時改變控制策略，便可對PID參數實現最佳調整。 研究結果表明：采用該控制手段能較好的滿足設計要求，開發的嵌入式減搖鰭控制系統具有設計合理、集成度高、性價比高、性能優越、抗干擾能力強、穩定性好、實時性高等優點。同時能夠適應減搖鰭控制系統智能化的發展趨勢，所以該減搖鰭控制器具有很好的使用價值及意義。
上傳時間： 2013-06-06
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心血管系統疾病是現今世界上發病率和死亡率最高的疾病之一。T波交替(T-wavealtemans,TWA)作為一種非穩態的心電變異性現象，是指心電T波段振幅、形態甚至極性逐拍交替變化。大量研究表明，TWA與室性心律失常、心臟性猝死等有直接密切的關系，已成為一種無創獨立性預測指標。隨著數字信號處理技術和計算機技術的迅速發展，微伏級的TWA已經可以被檢出，并且精度越來越高。本文以T波交替檢測為中心，基于ARM給出了T波交替檢測技術原理性樣機的硬件及軟件，實現實時監護的目的。 在TWA檢測研究中，需要對心電信號進行預處理，即信號去噪和特征點檢測。小波分析以其多分辨率的特性和表征時頻兩域信號局部特征的能力成為我們選取的心電信號自動分析手段。文中采用小波變換將原始心電信號分解為不同頻段的細節信號，根據三種主要噪聲的不同能量分布，采用自適應閾值和軟硬閾值折衷處理策略用閾值濾波方法對原始信號進行去噪處理：同時基于心電信號的特征點R峰對應于Mexican-hat小波變換的極值點，因此我們使用Mexican-hat小波檢測R峰，通過附加檢測方案確保了位置的準確性，并根據需要提出了T波矩陣提取方法。 隨后文章介紹了T波交替的產生機理及研究進展，分別從臨床應用和檢測方法上展現了目前TWA的發展進程，并利用了譜分析法、相關分析法和移動平均修正算法分別從時域和頻域對一些樣本數據進行T波交替檢測。在檢測中譜分析法抗噪能力較強，但作為一種頻域檢測方法，無法檢測非穩態TWA信號，而相關分析法受呼吸、噪聲影響較大，數據要求較高，因此可以在譜分析檢測為陽性TWA基礎上，再對信號進行相關分析，從而克服自身算法缺陷，確定交替幅度和時間段。最后對影響檢測結果的因素進行討論研究，從而降低檢測誤差。 文章還設計了T波交替檢測技術原理性樣機的關鍵部分電路和軟件框架。硬件部分圍繞ARM核的Samsung S3C44BOX為核心，設計了該樣機的關鍵電路，包括采集模塊、數據處理模塊(外部存儲電路、通信接口電路等)。其中在采集模塊中針對心電信號是微弱信號并且干擾大的特點，采用了具有高共模抑制比和高輸入阻抗的分級放大電路，有效的提取了信號分量：A/D轉換電路保證了信號量化的高精度。利用USB接口芯片和刪內部異步串行通訊實現系統與外界聯系。系統軟件中首先介紹了系統的軟件開發環境，然后給出了心電信號分析及處理程序設計流程圖及實現，使它們共同完成系統的軟件監護功能。
上傳時間： 2013-07-27
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自“9.11”后，隨著人們對安防需求的升級，門禁控制系統得到日益廣泛的應用，不斷提高門禁系統的安全性成為研究的重要課題。第四代門禁系統結合了人體生物特征識別技術，利用人體本身具有的物理特征(如指紋、虹膜、臉型、掌紋等)或行為特征(如步態、簽名等)來確定人的身份，取代或加強傳統的身份識別方法。 論文采用掌形識別為控制方案，基于ARM920T內核的EP9315芯片為門禁系統CPU，設計和調試了系統的硬件平臺。 論文研究了掌形識別算法，進行了三方面的工作。 首先研究了掌形中的手形特征，提出了一種基于骨架特征的手形識別算法，很好的克服了手指旋轉給識別帶來的干擾。 然后研究了掌形中的掌紋特征，通過系列圖像處理，分離出手掌的三條主線，提取主線端點，并在主線上等間隔采樣，利用端點和采樣點進行匹配，擁有很高的識別率。 最后結合手形與掌紋特征，實現掌形識別。依據手形特征對掌形庫進行粗分類，利用掌紋特征進行匹配，算法擁有很快的識別速度與穩定較高的識別率。對分類規則提出了新思路與方法。 論文還提出了基于ARM的門禁系統方案。成功設計了以基于ARM920T內核的EP9315芯片為CPU的最小系統，設計PCB圖并制板，最后調試了系統的底層電路。 論文的研究設計工作，通過提高掌形識別算法的識別率，達到了提高門禁系統安全性的目的；ARM平臺的設計與調試，在工程實際中有參考價值。
上傳時間： 2013-04-24
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39839電感量計算小巧實用的綠色軟件，根據輸入的線圈長度、線圈直徑、導線直徑、線圈匝數及工作頻率快速計算出電感量、自分布電容、空載Q值、自諧振頻率
上傳時間： 2013-06-03
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