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專輯類-開關(guān)電源相關(guān)專輯-119冊(cè)-749M 開關(guān)電源基本原理與設(shè)計(jì)介紹-62頁(yè)-2.3M-ppt.ppt
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專輯類-實(shí)用電子技術(shù)專輯-385冊(cè)-3.609G 電子連接器設(shè)計(jì)基礎(chǔ)-35頁(yè)-1.3M.ppt
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專輯類-實(shí)用電子技術(shù)專輯-385冊(cè)-3.609G 無(wú)速度傳感器矢量控制原理與實(shí)踐-156頁(yè)-1.9M.pdf
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專輯類-多媒體相關(guān)專輯-48個(gè)-11.7G MATLAB-程式設(shè)計(jì)與應(yīng)用-張智星.zip
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專輯類-傳感器專輯-87冊(cè)-901M 無(wú)速度傳感器矢量控制原理與實(shí)踐-148頁(yè)-1.8M.pdf
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專輯類-機(jī)械五金類專輯-84冊(cè)-3.02G 包裝工程設(shè)計(jì)手冊(cè)-590頁(yè)-10.7M.pdf
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該文主要研究的是感應(yīng)電動(dòng)機(jī)無(wú)速度傳感器矢量控制變頻調(diào)速及參數(shù)辨識(shí).首先,利用坐標(biāo)變換的方法推導(dǎo)出感應(yīng)電動(dòng)機(jī)在兩相殂止和兩相同步旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系中的數(shù)學(xué)模型,并對(duì)電機(jī)動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行了仿真.用矢量控制理論和電壓解耦的方法建立了轉(zhuǎn)差型電壓?jiǎn)塘拷怦羁刂葡到y(tǒng).利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法和模型參考自適應(yīng)(MRAS)的方法實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)速辨識(shí),仿真結(jié)果驗(yàn)證了辨識(shí)方法是可行的.利用系統(tǒng)固有了硬件資源(如PWM逆變器、微機(jī)控制系統(tǒng))發(fā)出一定規(guī)則的脈沖實(shí)現(xiàn)電動(dòng)機(jī)參數(shù)的靜態(tài)測(cè)試,仿真結(jié)果表明它能為矢量控制系統(tǒng)提供較高精度的電機(jī)參數(shù),具有一定的實(shí)際意義.為了實(shí)現(xiàn)電機(jī)轉(zhuǎn)速高速響應(yīng)的目標(biāo),用大規(guī)模數(shù)字信號(hào)處理器DSP產(chǎn)現(xiàn)系統(tǒng)控制,文中給出了控制思想.
標(biāo)簽： 速度傳感器 矢量控制系統(tǒng) 參數(shù)辨識(shí)
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臺(tái)灣成功大學(xué)的關(guān)于無(wú)人機(jī)自動(dòng)駕駛控制的論文集(1) 這包共4篇，分別為： 無(wú)人飛機(jī)速度控制器設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 無(wú)人飛行船自主性控制設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 無(wú)人飛行載具導(dǎo)引飛控整合自動(dòng)駕駛儀參數(shù)選取之研究 無(wú)人飛行載具導(dǎo)引飛控之軟體與硬體模擬
標(biāo)簽： lunwen
上傳時(shí)間： 2013-08-03
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永磁同步電機(jī)是同步電機(jī)的一個(gè)重要類型，其轉(zhuǎn)子一般采用稀土永磁材料做激磁磁極，與傳統(tǒng)同步電機(jī)相比，體積和重量大為減小，而且結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，運(yùn)行可靠，維護(hù)更方便。現(xiàn)代電氣傳動(dòng)控制的發(fā)展趨勢(shì)之一是開發(fā)新的交流調(diào)速與伺服系統(tǒng)。無(wú)論在矢量控制還是標(biāo)量控制中，轉(zhuǎn)速與位置的閉環(huán)控制都需要在電機(jī)軸上安裝一個(gè)速度傳感器，但是由于速度傳感器的引進(jìn)不僅增加了成本，降低了系統(tǒng)可靠性，還存在安裝問題，效果并不十分理想。因此高性能無(wú)速度傳感器控制成為近年來(lái)電機(jī)研究的熱點(diǎn)。 本文在系統(tǒng)介紹卡爾曼濾波器的基礎(chǔ)上，將其引入到永磁同步電機(jī)無(wú)速度傳感器狀態(tài)觀測(cè)中。由于永磁同步電機(jī)是一個(gè)強(qiáng)耦合的多階非線性系統(tǒng)，本文采用了工程實(shí)際中普遍采用的泰勒展開式截?cái)嗟姆椒?，?duì)電機(jī)方程線性化處理，將卡爾曼濾波算法推廣至非線性系統(tǒng)，并加入了反映電機(jī)系統(tǒng)模型誤差和環(huán)境干擾的系統(tǒng)噪聲和測(cè)量噪聲模型，形成擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。擴(kuò)展卡爾曼濾波器將電機(jī)轉(zhuǎn)子位置與轉(zhuǎn)速作為系統(tǒng)狀態(tài)變量進(jìn)行實(shí)時(shí)估算，并將所得信息反饋到永磁同步電機(jī)控制系統(tǒng)中。通過仿真，與電機(jī)實(shí)際運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行比較，證明了擴(kuò)展卡爾曼濾波具有良好的動(dòng)態(tài)跟蹤能力和抗噪聲能力。 針對(duì)擴(kuò)展卡爾曼濾波算法在無(wú)速度傳感器控制中存在的不足，本文給出了降階線性卡爾曼濾波算法。降階線性卡爾曼濾波算法重新選擇了系統(tǒng)狀態(tài)變量，建立新的完全線性化的系統(tǒng)方程，并且卡爾曼濾波算法中的系統(tǒng)協(xié)方差矩陣成為時(shí)不變序列，因此可以直接應(yīng)用線性卡爾曼濾波算法。仿真結(jié)果證明，與擴(kuò)展卡爾曼濾波算法相比，新的算法更加簡(jiǎn)單，減輕了繁重的參數(shù)調(diào)節(jié)任務(wù)，易于數(shù)字化實(shí)現(xiàn)，不僅具備擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的優(yōu)勢(shì)，而且在某些性能方面超越了擴(kuò)展卡爾曼濾波算法。 通過分析得知，由于將系統(tǒng)模型不確定性與測(cè)量噪聲體現(xiàn)在系統(tǒng)方程中，因此卡爾曼濾波算法在狀態(tài)估算方面具有良好的性能。本文以降階線性卡爾曼濾波 算法為理論基礎(chǔ)，以永磁同步電機(jī)為對(duì)象，以數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）為核心，設(shè)計(jì)了電機(jī)狀態(tài)觀測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。整個(gè)方案在不增加成本的基礎(chǔ)上，充分利用數(shù)字信號(hào)處理器（DSP）豐富的資源和強(qiáng)大的運(yùn)算能力，通過檢測(cè)電機(jī)相電流，實(shí)時(shí)估算出電機(jī)轉(zhuǎn)子位置與轉(zhuǎn)速。本系統(tǒng)可以代替?zhèn)鹘y(tǒng)速度傳感器，為電機(jī)控制系統(tǒng)提供轉(zhuǎn)子位置和轉(zhuǎn)速反饋信息。本文的下一步主要工作便是將此系統(tǒng)付諸實(shí)踐，應(yīng)用于實(shí)際工程中，對(duì)卡爾曼濾波算法在永磁同步電機(jī)無(wú)速度傳感器控制方面的性能進(jìn)行進(jìn)一步研究。關(guān)鍵詞：永磁同步電機(jī)；無(wú)速度傳感器；卡爾曼濾波
標(biāo)簽： 卡爾曼 濾波算法 永磁同步電機(jī)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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異步電機(jī)無(wú)速度傳感器矢量控制技術(shù)提高了交流傳動(dòng)系統(tǒng)的可靠性，降低了系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)成本。準(zhǔn)確辨識(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速是實(shí)現(xiàn)無(wú)速度傳感器矢量控制的關(guān)鍵。 本文對(duì)無(wú)速度傳感器矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行了研究，建立了異步電動(dòng)機(jī)無(wú)速度傳感器電壓解耦矢量控制系統(tǒng)和基于模型參考自適應(yīng)(MRAS)的無(wú)速度傳感器矢量控制系統(tǒng)?；贛RAS的無(wú)速度傳感器矢量控制系統(tǒng)利用電動(dòng)機(jī)定子電壓方程和電流方程得到電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的模型參考自適應(yīng)辨識(shí)算法，在此基礎(chǔ)上建立了一個(gè)改進(jìn)的變參數(shù)MRAS速度辨識(shí)數(shù)學(xué)模型，并利用Matlab軟件對(duì)基于該速度辨識(shí)模型的無(wú)速度傳感器異步電動(dòng)機(jī)矢量控制系統(tǒng)在不同的情況下進(jìn)行了詳細(xì)的仿真研究。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該改進(jìn)的變參數(shù)MRAS速度辨識(shí)模型具有令人滿意的辨識(shí)精度和動(dòng)態(tài)性能。 基于MRAS的轉(zhuǎn)速估算理論從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)屬于基于電機(jī)理想模型的轉(zhuǎn)速估算方案，該方法依賴于電機(jī)參數(shù)，而電機(jī)參數(shù)在電機(jī)運(yùn)動(dòng)過程中變化很大，因而給出了對(duì)電機(jī)的一些定、轉(zhuǎn)子參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，以保持系統(tǒng)的動(dòng)、靜態(tài)性能。 在傳統(tǒng)型模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)基礎(chǔ)上，將系統(tǒng)中原有的自適應(yīng)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)用一個(gè)具有在線學(xué)習(xí)能力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)方法，并給出了速度估計(jì)器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法。最后對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)速估計(jì)的異步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，結(jié)果表明該系統(tǒng)具有良好的性能。 簡(jiǎn)單介紹了基于DSP的異步電機(jī)無(wú)速度傳感器矢量控制系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)以及軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
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