隨著用戶對供電質量要求的進一步提高，模塊化UPS 并聯系統獲得了越來越廣泛的應用。本文以模塊化UPS為研究對象，根據電路結構，將其分為直流部分模塊化和交流部分模塊化分別進行討論。整流環節對Boost-PFC 電路進行并聯控制，實現直流部分的模塊化；逆變環節在瞬時電壓PID 控制的基礎上，引入了瞬時均流的并聯控制策略，實現交流部分的模塊化。 介紹了有源功率因數校正技術的基本原理和控制思路，分析了單管雙Boost-PFC電路的工作過程，并將其簡化等效成常規的Boost 電路進行分析和控制。根據控制系統的結構，分別對電流控制環和電壓控制環進行了分析，得出了電感電流主要受電流指令的影響，而輸入輸出電壓差的影響則相對比較?。惠敵鲭妷褐饕軈⒖冀o定指令電壓、緩啟給定指令電壓以及輸出電流等因素的影響。根據電流環和電壓環的解析表達式，給出了并聯控制的方法及原理。 對單相電路、三相電路以及多模塊并聯電路分別進行了仿真驗證，對多模塊的并聯系統進行了實驗驗證。建立了單相逆變器的數學模型，并加入PID 控制器，得到了輸出電壓的解析表達式，得出逆變器輸出電壓與參考給定電壓和輸出電流有關。利用極點配置的方法得到了模擬域PID 控制器參數的計算公式，并采用后向差分法，將其轉換到數字域，得到了數字PID 控制器參數與模擬域參數的換算關系。通過實驗測試和曲線擬合的辦法，得到了實際逆變器的電路參數。通過對所設計的數字PID 控制器進行仿真和實驗，驗證了理論分析和計算。建立了PID 電壓閉環的多逆變器并聯系統數學模型，分析得出并聯系統的輸出電壓主要由系統中各模塊的平均給定電壓決定，同時也受較高次的輸出諧波電流影響，受輸出基波電流影響相對較??；環流主要受模塊的給定電壓與系統平均給定電壓的偏差影響。針對環流產生的原因，提出了一種瞬時均流控制策略來減小系統環流對給定電壓偏差的增益，從而達到瞬時均流的目的。 對兩逆變模塊并聯的系統在各種工況下進行了仿真和實驗，驗證了理論分析的正確性和這種瞬時均流控制策略的可行性。
上傳時間： 2013-04-24
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移動機器人是機器人研究領域中重要的一個分支，智能移動機器人集人工智能、智能控制、信息處理、圖象處理、檢測與轉換等專業技術為一體，跨計算’機、自動控制、機械、電子等多學科，成為當前智能機器人研究的重點之一。路徑規劃是移動機器人研究的一個基本而又極其重要的課題。靈活有效的路徑規劃算法能夠幫助機器人適應各種復雜的環境，大大提高機器人的應用領域，尤其是使移動機器人具備自動識別環境的能力，能在未知環境下完成一定的工作。 本文的主要任務是以LEGO Technic組件為本體，重新設計一個控制器，并據此研究移動機器人的避障和路徑規劃策略。為滿足移動機器人避障的實時性、準確性要求，需要有一個功能完善的硬件平臺，實現信息采集、處理以及避障的策略。本文設計了一套移動機器人控制器，該控制器以DSP TMS320F2407A為核心，輔之以相應的外圍電路、傳感器、人機交互、串行通信和電源等模塊。車體動力學實驗及避障實驗結果驗證了本文所設計的控制器的性能。 在對移動機器人的避障策略的研究過程中，采用了基于虛擬力場法的位置閉環控制方法，這種方法簡化了傳統避障方法的數學運算過程，提高了機器人對障礙物的反應速度。最后，設計了一套實驗系統，進行相應的避障方法實驗。結果表明，所設計的控制器能夠完成基本的實時避障功能。
上傳時間： 2013-06-30
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心血管疾病是當今危害人類健康的主要疾病之一，心電圖檢查是臨床上診斷心血管疾病的重要方法。心電圖準確的自動分析與診斷對于心血管疾病的診斷起著關鍵的作用，也是國內外學者所熱衷的研究課題。QRS復合波的檢測是心電自動分析的關鍵環節，檢出的位置精度關系到后續處理和分析的正確性和準確性。 本文在總結前人工作的基礎上，對基于小波變換的QRS復合波檢測算法做了深入研究;并針對小波變換算法與心電檢測算法的結構提出了一種硬件實現方法。本文的主要內容包括基于小波變換的心電信號檢測算法設計和該算法在FPGA系統上的實現兩個部分。 對國內外近年內發展起來的各種心電檢測方法進行了總結，并綜合考慮檢出率和硬件實現的實時性等問題，采用小波變換方法對QRS復合波進行檢測。根據QRs復合波經小波變換后，心電特征波在某些尺度上對應有相對明顯的模極值對，通過在對應尺度上判斷模極值對，進而檢測出對應的特征波。 設計了基于小波變換的心電信號檢測算法的FPGA實現系統。系統主要包含三個模塊：心電信號預處理模塊、小波分解模塊和檢測模塊。心電信號預處理模塊對輸入的心電信號進行濾波預處理，以消除工頻干擾和基線漂移。小波分解模塊采用流水線設計，即把各層小波分解分成各個模塊獨立實現，以提高運算效率。檢測模塊的功能是利用小波分解模塊的輸出結果在各尺度上尋找模極值對，并根據檢測策略檢測QRS復合波。 本文采用Veillog語言對設計進行了仿真驗證，并通過MIT-BIH心律失常標準數據庫對本文的設計實現進行性能評估，獲得了較好的檢出率。同時，綜合結果也表明系統時鐘能夠工作在較高的頻率，足以滿足高速實時對心電信號的處理與檢測。
上傳時間： 2013-04-24
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提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數模型去模擬NSCT域的系數的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數相鄰尺度間的父子關系，同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數方差具有各向異性的特征，基于這種統計模型，文中先推導出了一種各向異性雙變量收縮函數的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計將這種新的閾值收縮函數應用于NSCT域，實驗結果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細節信息，從而明顯改善了圖像的視覺效果。
上傳時間： 2013-10-23
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特點(FEATURES) 精確度0.1%滿刻度 (Accuracy 0.1%F.S.) 可作各式數學演算式功能如:A+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi or Lo)/|A| (Math functioA+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi&Lo)/|A|/etc.....) 16 BIT 類比輸出功能(16 bit DAC isolating analog output function) 輸入/輸出1/輸出2絕緣耐壓2仟伏特/1分鐘(Dielectric strength 2KVac/1min. (input/output1/output2/power)) 寬范圍交直流兩用電源設計(Wide input range for auxiliary power) 尺寸小,穩定性高(Dimension small and High stability)
上傳時間： 2013-11-24
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本文應用目前較為流行的神經網絡方法對電力系統短期負荷進行預報，主要進行了以下工作： 1．了解電力系統短期負荷預報的現狀，總結國內外的研究方法。 2．深入學習神經網絡及其相關知識，設計出用共軛梯度算法改進的BP網絡，并將它應用于負荷預報中，收到了很好的效果。相比普通的BP網絡，不但預報精度大大提高，而且學習時間也縮短許多。 3．學習小波理論，嘗試將小波分析與神經網絡相結合，設計出一種小波神經網絡，并將其用于負荷預報，收到了很好的效果。 4．提出一種新型神經網絡，即RAN網。它是一種能根據輸入數據的復雜程度而自動添加或刪除其隱層神經元的神經網絡，嘗試將其用于負荷預報，同樣收到了很好的效果，并且將三種方案進行了比較。
上傳時間： 2013-11-20
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避障小車
上傳時間： 2013-10-10
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上傳時間： 2013-11-10
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基于51的循跡避障智能車
上傳時間： 2013-11-21
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整理的智能小車避障模塊
標簽： 模塊
上傳時間： 2013-10-30
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