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
上傳用戶：mpquest
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
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
本文以單元機組協調控制系統為研究對象，在分析了協調控制系統特性的基礎上，總結了實際運行的協調控制系統中存在的問題和影響控制效果的原因。把汽包鍋爐單元機組簡化為一個具有雙輸入、雙輸出的被控對象以及做了一些合理假設的前提下對協調控制系統建立的動態數學模型進行分析。 從快速滿足電網負荷指令的需求，抑制各種干擾，保證機組的穩定運行的中心任務出發，首次提出采用智能PID控制器作為汽機的主控制器，解決常規單自由度PID控制器不能兼顧目標跟蹤特性和抗干擾特性的問題，并在一定程度上解決了協調控制系統對鍋爐前饋回路過分依賴的問題。 針對鍋爐對象大遲延特性，利用模糊預估策略對過程的輸出進行預測。補償了鍋爐側純延遲帶來的不利影響；而且還具備了模糊控制不依賴于系統的數學模型，具有對系統參數變化不敏感，對于非線性、時變時滯等特性，呈現出較好的魯棒性等特點，當出現較大的誤差時，可以把系統從很大的偏離中拉回來，提高了系統的響應速度和安全性。仿真試驗表明采用模糊預估能夠降低系統的超調，取得較好的控制效果。 由于單元機組中的鍋爐與汽機為強耦合系統，為了實現一對一的單一控制，決定采用神經網絡多變量解禍控制，通過仿真證明，達到了很好的解耦效果。 為了從全局上優化系統的控制行為，采用模糊控制策略對鍋爐和汽機的指令進行智能化的調整和約束。根據不同的負荷階段、主要參數的變化情況及時調整有關的指令，使協調控制系統向著有利于全局優化的方向調節。 本文將神經網絡、模糊控制思想引入協調控制系統，并在此基礎上構造神經網絡、模糊自適應控制的智能PID控制方案。通過理論分析和仿真實驗證明了這一控制方法在電廠協調控制系統中的實用價值，和傳統的PID控制比較，這種智能控制算法有效的提高了負荷的響應速率，保證了系統的品質，取得了很好的控制效果。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：luke5347
在實際工作現場,常常需要在一個非常惡劣的環境中進行通話,隨著CAN總線在工業生產的應用越來越廣泛,想到了把CAN總線應用于電話通信上來.CAN總線具有極高的總線利用率,這有可能使得我們只需要用兩根CAN總線,就可以把需要通話的節點電話連接起來,從而實現語音通信. 本文主要論述了基于CAN總線的多節點語音通信系統設計.該系統使用MC14LC5480作為語音采集編解碼器,AT90CAN128作為處理器,使用處理器自帶的CAN模塊實現多個CAN節點間的通信,最終達到實現多節點間語音通信的功能. 本文的前半部分介紹了CAN總線技術和語音信號的數字處理技術,評價了用CAN總線傳輸語音信號的優點.本文后半部分詳細介紹了該系統的硬件結構和軟件設計,通過分析系統所涉及的芯片對該系統的各個功能模塊做了詳細的說明,包括語音編解碼電路,語音數字信號處理電路,CAN總線傳輸電路等.通過該系統,能夠實現在實驗室條件下多個CAN節點間的語音通信.
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：mingaili888
隨著計算機網絡與嵌入式控制技術的迅速發展，作為傳統運輸行業的鐵路系統對此也有了新的要求，列車通信網絡應運而生。經過多年的發展，國際電工委員會(IEC)為了規范列車通信網絡，于1999年通過了IEC61375-1標準。該標準將列車通信網絡分為兩條總線：絞線式列車總線(WTB)和多功能車輛總線(MVB)。MVB是一個標準通信介質，為掛在其上的設備傳輸和交換數據。而多功能車輛總線控制器(MVBC)是MVB與MVB實際物理層之間的接口，其主要實現MVB數據鏈路層的功能。由于該項關鍵技術仍被國外公司壟斷，因此開發具有自主知識產權的MVBC迫在眉睫。 鑒于上述原因，本文深入研究了IEC61375-1標準。根據MVBC的技術特點，本文提出了使用FPGA來實現其具體功能的方案。掛在MVB總線上的設備分為五類，他們的功能各不相同。而支持4類設備的MVBC具有設備狀態、過程數據、消息數據通信和總線管理功能，并且兼容2類和3類設備。本文的目的就是用FPGA實現支持4類設備的MVBC。 本文采用自頂向下的設計方法。整個MVBC主要劃分為：編碼模塊、譯碼模塊、冗余控制模塊、報文分析單元、通信存儲控制器、主控制單元、地址邏輯模塊。在整個開發流程中，使用Xilinx的ISE集成開發環境。使用Verilog HDL硬件描述語言對上述各個模塊進行RTL級描述，并用Synplify Pro進行綜合。最后，在ModelSim中對各個模塊進行了布線后仿真和驗證。 在實驗室條件下，通過嚴格的仿真驗證后，其結果證明了本文設計的模塊達到了IEC61375-1標準的要求。因此，用FPGA實現MVBC這一方案具有可操作性。 關鍵詞：列車通信網；多功能車輛總線；多功能車輛總線控制器；現場可編程門陣列
上傳時間： 2013-07-18
上傳用戶：wxhwjf
隨著列車自動化控制和現場總線技術的發展，基于分布式控制系統的列車通信網絡技術TCN（IEC-61375）在現代高速列車上得到廣泛應用。TCN協議將列車通信網絡分為絞線式列車總線WTB和多功能車輛總線MVB，其中WTB實現對開式列車中的互聯車輛間的數據傳輸和通信，MVB實現車載設備的協同工作和互相交換信息。 本文介紹了國內外列車通信網絡的發展情況和各自優勢，分析了MVB一類設備底層協議。研究利用FPGA實現MVB控制芯片MVBC，用ARM作為微處理器實現MVB一類設備的嵌入式解決方案。其中，在FPGA芯片中主要采用自頂向下的設計方法，RLT硬件描述語言實現MVB控制芯片MVBC一類設備的主要功能，包括幀編碼器、幀解碼器和邏輯接口單元。ARM主要完成了軟件程序的編寫和實時操作系統的移植。在eCos實時操作系統上，完成了驅動和上層應用程序，包括端口初始化、端口配置、幀收發指令和報文分析。 為了驗證設計的正確性，在設計的硬件平臺基礎上，搭建了MVB通信網絡的最小系統，對網絡進行系統功能測試。測試結果表明：設計方案正確，達到了設計的預期要求。
上傳時間： 2013-08-03
上傳用戶：bruce5996
無線傳感器網絡（Wireless Sensor Networks，WSN）是由大量傳感器節點組成，這些節點部署在監測區域內通過無線通信方式，形成的一個多跳自組織的網絡。整個網絡的作用是協作地感知、采集和處理網絡覆蓋區域中監測對象的信息，并發送給觀察者，可廣泛應用于環境監測、醫療護理、軍事、商業等多個領域。 媒體訪問控制（Medium Access Control，MAC）協議處于無線傳感器網絡協議的物理層和路由層之間，用于在傳感器節點間公平有效地共享通信媒介，對傳感器網絡的性能有較大影響。與傳統無線網絡不同，提高能量效率和可擴展性是無線傳感器網絡MAC協議設計的主要目標。 本文主要闡述基于FPGA對IEEE802．15．4 MAC層功能的實現。首先介紹了無線傳感器網絡的體系結構、MAC協議的設計要求以及已有的MAC層協議，討論了無線傳感器網絡MAC層的主要要求和功能。然后詳細介紹和分析了IEEE802．15．4的MAC協議，并在此基礎上，通過NS2平臺對MAC層協議進行了仿真，研究不同網絡負荷下信道訪問機制的各個參數對吞吐量，丟包率，傳輸延時的影響，分析了隱蔽站問題、確認幀機制。 本文對MAC層中的主要功能，諸如數據收發、幀處理、信道接入方式以及幀檢驗等提出了基于FPGA的硬件解決方法。設計選用硬件描述語言VerilogHDL，在QuartusⅡ中完成模塊的綜合和布局布線，在QuartusⅡ和Modelsim中進行時序仿真驗證，最終下載到自主設計Altera公司的Cyclone開發板中。 對設計的驗證采取的是由里及外的方式，先對系統主模塊的功能進行驗證，然后下載到與CC2430開發板相連接的FPGA中對設計進行驗證測試。驗證流程是功能仿真、時序仿真和板級調試，最終通過測試，驗證了該設計的功能。測試結果表明，該模塊能滿足無線傳感器網絡低速率應用環境的需要，具有優良的擴展性能，達到了預期的設計目標。
上傳時間： 2013-06-14
上傳用戶：竺羽翎2222
寬帶無線通信的持續高速的需求增長刺激了新的通信技術的不斷產生，而這些技術的發展，很大程度上都來自于不同技術的互相補充與融合，這也成為新標準的源泉。正交頻分復用(OFDM)技術在提供高效的頻譜利用率以及良好的抗多徑性能的同時，通過多輸入輸出(MIMO)技術來進一步增加信道容量，在不增加信號帶寬的基礎上取得更高的傳輸速率和更好的傳輸質量。因此MIMO-OFDM技術近年來在成為研究熱點的同時，已被認為是下一帶移動通信和網絡接入標準中的核心技術。 本文主要對MIMO-OFDM系統物理層的關鍵技術進行了研究，并主要對系統的同步和信道估計算法進行了深入的分析，并提出了一些改進。最后進行了MIMO-OFDM基帶系統基于FPGA的物理層設計，對其中一些關鍵模塊的設計，比如信道估計和空時譯碼模塊進行了詳細的討論。 第一章緒論部分首先結合寬帶無線通信技術發展的歷史就MIMO-OFDM技術產生發展的背景進行了分析，指出了MIMO-OFDM研究與發展方向，最后總結了本文的工作目標和基本要求。 第二章主要是推導分析了MIMO-OFDM系統的基本原理，先分別從OFDM技術和MIMO技術兩方面概括性的介紹了其理論以及技術特點，最后對MIMO與OFDM結合的關鍵技術進行了討論。 第三章是對MIMO-OFDM同步算法的研究，主要針對基于訓練序列的同步算法進行了深入討論，關注點是訓練序列的設計。針對原有的一些算法進行了總結與比較，并主要對基于頻域設計的訓練序列符號同步算法做出了改進。 第四章首先從基于導頻的信道估計算法推導開始，關注點放在MIMO-OFDM系統下的自適應信道估計算法研究。文章將原有的一些OFDM自適應信道估計算法擴展到MIMO領域，結合基于共軛梯度的自適應算法并做出了一些改進。 第五章節是本文的硬件設計部分，文章基于一個2發2收MIMO-OFDM系統進行了基帶數字處理部分的FPGA設計工作，根據設計要求實現了發送端和接收端數據處理的基本功能，為完善的和更高性能的MIMO-OFDM系統實現奠定了基礎。
上傳時間： 2013-06-26
上傳用戶：wl9454
