文件包含最速下降算法，最小二乘算法，霍夫曼編碼
標簽： 算法
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列出了matlaba最常用的工具箱函數，包括最小二乘函數，樣條函數等等
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MATLAB 數學手冊復合版內容詳盡 包括矩陣及其基本運算，特征值與二次型數值計算與數據分析 插值、擬合與查表 常微分方程數值解偏微分方程的數值解 符號運算積分變換Taylor級數 概率統計 隨機數的產生 隨機變量的概率密度計算 隨機變量的累積概率值(分布函數值)正整數的頻率表 4.6.2 經驗累積分布函數圖形 最小二乘擬合直線 繪制正態分布概率圖形 繪制威布爾(Weibull)概率圖形 樣本數據的盒圖 給當前圖形加一條參考線 在當前圖形中加入一條多項式曲線 樣本的概率圖 附加有正態密度曲線的直方圖在指定的界線之間畫正態密度曲 假設檢驗 方差分析 foptions函數 非線性規劃問題 隸屬函數 模糊推理結構FIS 繪圖與圖形處理 含有基本實例代碼
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第1章 緒論 1 1.1 程序設計語言概述 1 1.1.1 機器語言 1 1.1.2 匯編語言 2 1.1.3 高級語言 2 1.1.4 C語言 3 1.2 C語言的優點和缺點 4 1.2.1 C語言的優點 4 1.2.2 C語言的缺點 6 1.3 算法概述 7 1.3.1 算法的基本特征 7 1.3.2 算法的復雜度 8 1.3.3 算法的準確性 10 1.3.4 算法的穩定性 14 第2章 復數運算 18 2.1 復數的四則運算 18 2.1.1 [算法1] 復數乘法 18 2.1.2 [算法2] 復數除法 20 2.1.3 【實例5】 復數的四則運算 22 2.2 復數的常用函數運算 23 2.2.1 [算法3] 復數的乘冪 23 2.2.2 [算法4] 復數的n次方根 25 2.2.3 [算法5] 復數指數 27 2.2.4 [算法6] 復數對數 29 2.2.5 [算法7] 復數正弦 30 2.2.6 [算法8] 復數余弦 32 2.2.7 【實例6】 復數的函數運算 34 第3章 多項式計算 37 3.1 多項式的表示方法 37 3.1.1 系數表示法 37 3.1.2 點表示法 38 3.1.3 [算法9] 系數表示轉化為點表示 38 3.1.4 [算法10] 點表示轉化為系數表示 42 3.1.5 【實例7】 系數表示法與點表示法的轉化 46 3.2 多項式運算 47 3.2.1 [算法11] 復系數多項式相乘 47 3.2.2 [算法12] 實系數多項式相乘 50 3.2.3 [算法13] 復系數多項式相除 52 3.2.4 [算法14] 實系數多項式相除 54 3.2.5 【實例8】 復系數多項式的乘除法 56 3.2.6 【實例9】 實系數多項式的乘除法 57 3.3 多項式的求值 59 3.3.1 [算法15] 一元多項式求值 59 3.3.2 [算法16] 一元多項式多組求值 60 3.3.3 [算法17] 二元多項式求值 63 3.3.4 【實例10】 一元多項式求值 65 3.3.5 【實例11】 二元多項式求值 66 第4章 矩陣計算 68 4.1 矩陣相乘 68 4.1.1 [算法18] 實矩陣相乘 68 4.1.2 [算法19] 復矩陣相乘 70 4.1.3 【實例12】 實矩陣與復矩陣的乘法 72 4.2 矩陣的秩與行列式值 73 4.2.1 [算法20] 求矩陣的秩 73 4.2.2 [算法21] 求一般矩陣的行列式值 76 4.2.3 [算法22] 求對稱正定矩陣的行列式值 80 4.2.4 【實例13】 求矩陣的秩和行列式值 82 4.3 矩陣求逆 84 4.3.1 [算法23] 求一般復矩陣的逆 84 4.3.2 [算法24] 求對稱正定矩陣的逆 90 4.3.3 [算法25] 求托伯利茲矩陣逆的Trench方法 92 4.3.4 【實例14】 驗證矩陣求逆算法 97 4.3.5 【實例15】 驗證T矩陣求逆算法 99 4.4 矩陣分解與相似變換 102 4.4.1 [算法26] 實對稱矩陣的LDL分解 102 4.4.2 [算法27] 對稱正定實矩陣的Cholesky分解 104 4.4.3 [算法28] 一般實矩陣的全選主元LU分解 107 4.4.4 [算法29] 一般實矩陣的QR分解 112 4.4.5 [算法30] 對稱實矩陣相似變換為對稱三對角陣 116 4.4.6 [算法31] 一般實矩陣相似變換為上Hessen-Burg矩陣 121 4.4.7 【實例16】 對一般實矩陣進行QR分解 126 4.4.8 【實例17】 對稱矩陣的相似變換 127 4.4.9 【實例18】 一般實矩陣相似變換 129 4.5 矩陣特征值的計算 130 4.5.1 [算法32] 求上Hessen-Burg矩陣全部特征值的QR方法 130 4.5.2 [算法33] 求對稱三對角陣的全部特征值 137 4.5.3 [算法34] 求對稱矩陣特征值的雅可比法 143 4.5.4 [算法35] 求對稱矩陣特征值的雅可比過關法 147 4.5.5 【實例19】 求上Hessen-Burg矩陣特征值 151 4.5.6 【實例20】 分別用兩種雅克比法求對稱矩陣特征值 152 第5章 線性代數方程組的求解 154 5.1 高斯消去法 154 5.1.1 [算法36] 求解復系數方程組的全選主元高斯消去法 155 5.1.2 [算法37] 求解實系數方程組的全選主元高斯消去法 160 5.1.3 [算法38] 求解復系數方程組的全選主元高斯-約當消去法 163 5.1.4 [算法39] 求解實系數方程組的全選主元高斯-約當消去法 168 5.1.5 [算法40] 求解大型稀疏系數矩陣方程組的高斯-約當消去法 171 5.1.6 [算法41] 求解三對角線方程組的追趕法 174 5.1.7 [算法42] 求解帶型方程組的方法 176 5.1.8 【實例21】 解線性實系數方程組 179 5.1.9 【實例22】 解線性復系數方程組 180 5.1.10 【實例23】 解三對角線方程組 182 5.2 矩陣分解法 184 5.2.1 [算法43] 求解對稱方程組的LDL分解法 184 5.2.2 [算法44] 求解對稱正定方程組的Cholesky分解法 186 5.2.3 [算法45] 求解線性最小二乘問題的QR分解法 188 5.2.4 【實例24】 求解對稱正定方程組 191 5.2.5 【實例25】 求解線性最小二乘問題 192 5.3 迭代方法 193 5.3.1 [算法46] 病態方程組的求解 193 5.3.2 [算法47] 雅克比迭代法 197 5.3.3 [算法48] 高斯-塞德爾迭代法 200 5.3.4 [算法49] 超松弛方法 203 5.3.5 [算法50] 求解對稱正定方程組的共軛梯度方法 205 5.3.6 [算法51] 求解托伯利茲方程組的列文遜方法 209 5.3.7 【實例26】 解病態方程組 214 5.3.8 【實例27】 用迭代法解方程組 215 5.3.9 【實例28】 求解托伯利茲方程組 217 第6章 非線性方程與方程組的求解 219 6.1 非線性方程求根的基本過程 219 6.1.1 確定非線性方程實根的初始近似值或根的所在區間 219 6.1.2 求非線性方程根的精確解 221 6.2 求非線性方程一個實根的方法 221 6.2.1 [算法52] 對分法 221 6.2.2 [算法53] 牛頓法 223 6.2.3 [算法54] 插值法 226 6.2.4 [算法55] 埃特金迭代法 229 6.2.5 【實例29】 用對分法求非線性方程組的實根 232 6.2.6 【實例30】 用牛頓法求非線性方程組的實根 233 6.2.7 【實例31】 用插值法求非線性方程組的實根 235 6.2.8 【實例32】 用埃特金迭代法求非線性方程組的實根 237 6.3 求實系數多項式方程全部根的方法 238 6.3.1 [算法56] QR方法 238 6.3.2 【實例33】 用QR方法求解多項式的全部根 240 6.4 求非線性方程組一組實根的方法 241 6.4.1 [算法57] 梯度法 241 6.4.2 [算法58] 擬牛頓法 244 6.4.3 【實例34】 用梯度法計算非線性方程組的一組實根 250 6.4.4 【實例35】 用擬牛頓法計算非線性方程組的一組實根 252 第7章 代數插值法 254 7.1 拉格朗日插值法 254 7.1.1 [算法59] 線性插值 255 7.1.2 [算法60] 二次拋物線插值 256 7.1.3 [算法61] 全區間插值 259 7.1.4 【實例36】 拉格朗日插值 262 7.2 埃爾米特插值 263 7.2.1 [算法62] 埃爾米特不等距插值 263 7.2.2 [算法63] 埃爾米特等距插值 267 7.2.3 【實例37】 埃爾米特插值法 270 7.3 埃特金逐步插值 271 7.3.1 [算法64] 埃特金不等距插值 272 7.3.2 [算法65] 埃特金等距插值 275 7.3.3 【實例38】 埃特金插值 278 7.4 光滑插值 279 7.4.1 [算法66] 光滑不等距插值 279 7.4.2 [算法67] 光滑等距插值 283 7.4.3 【實例39】 光滑插值 286 7.5 三次樣條插值 287 7.5.1 [算法68] 第一類邊界條件的三次樣條函數插值 287 7.5.2 [算法69] 第二類邊界條件的三次樣條函數插值 292 7.5.3 [算法70] 第三類邊界條件的三次樣條函數插值 296 7.5.4 【實例40】 樣條插值法 301 7.6 連分式插值 303 7.6.1 [算法71] 連分式插值 304 7.6.2 【實例41】 驗證連分式插值的函數 308 第8章 數值積分法 309 8.1 變步長求積法 310 8.1.1 [算法72] 變步長梯形求積法 310 8.1.2 [算法73] 自適應梯形求積法 313 8.1.3 [算法74] 變步長辛卜生求積法 316 8.1.4 [算法75] 變步長辛卜生二重積分方法 318 8.1.5 [算法76] 龍貝格積分 322 8.1.6 【實例42】 變步長積分法進行一重積分 325 8.1.7 【實例43】 變步長辛卜生積分法進行二重積分 326 8.2 高斯求積法 328 8.2.1 [算法77] 勒讓德-高斯求積法 328 8.2.2 [算法78] 切比雪夫求積法 331 8.2.3 [算法79] 拉蓋爾-高斯求積法 334 8.2.4 [算法80] 埃爾米特-高斯求積法 336 8.2.5 [算法81] 自適應高斯求積方法 337 8.2.6 【實例44】 有限區間高斯求積法 342 8.2.7 【實例45】 半無限區間內高斯求積法 343 8.2.8 【實例46】 無限區間內高斯求積法 345 8.3 連分式法 346 8.3.1 [算法82] 計算一重積分的連分式方法 346 8.3.2 [算法83] 計算二重積分的連分式方法 350 8.3.3 【實例47】 連分式法進行一重積分 354 8.3.4 【實例48】 連分式法進行二重積分 355 8.4 蒙特卡洛法 356 8.4.1 [算法84] 蒙特卡洛法進行一重積分 356 8.4.2 [算法85] 蒙特卡洛法進行二重積分 358 8.4.3 【實例49】 一重積分的蒙特卡洛法 360 8.4.4 【實例50】 二重積分的蒙特卡洛法 361 第9章 常微分方程(組)初值問題的求解 363 9.1 歐拉方法 364 9.1.1 [算法86] 定步長歐拉方法 364 9.1.2 [算法87] 變步長歐拉方法 366 9.1.3 [算法88] 改進的歐拉方法 370 9.1.4 【實例51】 歐拉方法求常微分方程數值解 372 9.2 龍格-庫塔方法 376 9.2.1 [算法89] 定步長龍格-庫塔方法 376 9.2.2 [算法90] 變步長龍格-庫塔方法 379 9.2.3 [算法91] 變步長基爾方法 383 9.2.4 【實例52】 龍格-庫塔方法求常微分方程的初值問題 386 9.3 線性多步法 390 9.3.1 [算法92] 阿當姆斯預報校正法 390 9.3.2 [算法93] 哈明方法 394 9.3.3 [算法94] 全區間積分的雙邊法 399 9.3.4 【實例53】 線性多步法求常微分方程組初值問題 401 第10章 擬合與逼近 405 10.1 一元多項式擬合 405 10.1.1 [算法95] 最小二乘擬合 405 10.1.2 [算法96] 最佳一致逼近的里米茲方法 412 10.1.3 【實例54】 一元多項式擬合 417 10.2 矩形區域曲面擬合 419 10.2.1 [算法97] 矩形區域最小二乘曲面擬合 419 10.2.2 【實例55】 二元多項式擬合 428 第11章 特殊函數 430 11.1 連分式級數和指數積分 430 11.1.1 [算法98] 連分式級數求值 430 11.1.2 [算法99] 指數積分 433 11.1.3 【實例56】 連分式級數求值 436 11.1.4 【實例57】 指數積分求值 438 11.2 伽馬函數 439 11.2.1 [算法100] 伽馬函數 439 11.2.2 [算法101] 貝塔函數 441 11.2.3 [算法102] 階乘 442 11.2.4 【實例58】 伽馬函數和貝塔函數求值 443 11.2.5 【實例59】 階乘求值 444 11.3 不完全伽馬函數 445 11.3.1 [算法103] 不完全伽馬函數 445 11.3.2 [算法104] 誤差函數 448 11.3.3 [算法105] 卡方分布函數 450 11.3.4 【實例60】 不完全伽馬函數求值 451 11.3.5 【實例61】 誤差函數求值 452 11.3.6 【實例62】 卡方分布函數求值 453 11.4 不完全貝塔函數 454 11.4.1 [算法106] 不完全貝塔函數 454 11.4.2 [算法107] 學生分布函數 457 11.4.3 [算法108] 累積二項式分布函數 458 11.4.4 【實例63】 不完全貝塔函數求值 459 11.5 貝塞爾函數 461 11.5.1 [算法109] 第一類整數階貝塞爾函數 461 11.5.2 [算法110] 第二類整數階貝塞爾函數 466 11.5.3 [算法111] 變型第一類整數階貝塞爾函數 469 11.5.4 [算法112] 變型第二類整數階貝塞爾函數 473 11.5.5 【實例64】 貝塞爾函數求值 476 11.5.6 【實例65】 變型貝塞爾函數求值 477 11.6 Carlson橢圓積分 479 11.6.1 [算法113] 第一類橢圓積分 479 11.6.2 [算法114] 第一類橢圓積分的退化形式 481 11.6.3 [算法115] 第二類橢圓積分 483 11.6.4 [算法116] 第三類橢圓積分 486 11.6.5 【實例66】 第一類勒讓德橢圓函數積分求值 490 11.6.6 【實例67】 第二類勒讓德橢圓函數積分求值 492 第12章 極值問題 494 12.1 一維極值求解方法 494 12.1.1 [算法117] 確定極小值點所在的區間 494 12.1.2 [算法118] 一維黃金分割搜索 499 12.1.3 [算法119] 一維Brent方法 502 12.1.4 [算法120] 使用一階導數的Brent方法 506 12.1.5 【實例68】 使用黃金分割搜索法求極值 511 12.1.6 【實例69】 使用Brent法求極值 513 12.1.7 【實例70】 使用帶導數的Brent法求極值 515 12.2 多元函數求極值 517 12.2.1 [算法121] 不需要導數的一維搜索 517 12.2.2 [算法122] 需要導數的一維搜索 519 12.2.3 [算法123] Powell方法 522 12.2.4 [算法124] 共軛梯度法 525 12.2.5 [算法125] 準牛頓法 531 12.2.6 【實例71】 驗證不使用導數的一維搜索 536 12.2.7 【實例72】 用Powell算法求極值 537 12.2.8 【實例73】 用共軛梯度法求極值 539 12.2.9 【實例74】 用準牛頓法求極值 540 12.3 單純形法 542 12.3.1 [算法126] 求無約束條件下n維極值的單純形法 542 12.3.2 [算法127] 求有約束條件下n維極值的單純形法 548 12.3.3 [算法128] 解線性規劃問題的單純形法 556 12.3.4 【實例75】 用單純形法求無約束條件下N維的極值 568 12.3.5 【實例76】 用單純形法求有約束條件下N維的極值 569 12.3.6 【實例77】 求解線性規劃問題 571 第13章 隨機數產生與統計描述 574 13.1 均勻分布隨機序列 574 13.1.1 [算法129] 產生0到1之間均勻分布的一個隨機數 574 13.1.2 [算法130] 產生0到1之間均勻分布的隨機數序列 576 13.1.3 [算法131] 產生任意區間內均勻分布的一個隨機整數 577 13.1.4 [算法132] 產生任意區間內均勻分布的隨機整數序列 578 13.1.5 【實例78】 產生0到1之間均勻分布的隨機數序列 580 13.1.6 【實例79】 產生任意區間內均勻分布的隨機整數序列 581 13.2 正態分布隨機序列 582 13.2.1 [算法133] 產生任意均值與方差的正態分布的一個隨機數 582 13.2.2 [算法134] 產生任意均值與方差的正態分布的隨機數序列 585 13.2.3 【實例80】 產生任意均值與方差的正態分布的一個隨機數 587 13.2.4 【實例81】 產生任意均值與方差的正態分布的隨機數序列 588 13.3 統計描述 589 13.3.1 [算法135] 分布的矩 589 13.3.2 [算法136] 方差相同時的t分布檢驗 591 13.3.3 [算法137] 方差不同時的t分布檢驗 594 13.3.4 [算法138] 方差的F檢驗 596 13.3.5 [算法139] 卡方檢驗 599 13.3.6 【實例82】 計算隨機樣本的矩 601 13.3.7 【實例83】 t分布檢驗 602 13.3.8 【實例84】 F分布檢驗 605 13.3.9 【實例85】 檢驗卡方檢驗的算法 607 第14章 查找 609 14.1 基本查找 609 14.1.1 [算法140] 有序數組的二分查找 609 14.1.2 [算法141] 無序數組同時查找最大和最小的元素 611 14.1.3 [算法142] 無序數組查找第M小的元素 613 14.1.4 【實例86】 基本查找 615 14.2 結構體和磁盤文件的查找 617 14.2.1 [算法143] 無序結構體數組的順序查找 617 14.2.2 [算法144] 磁盤文件中記錄的順序查找 618 14.2.3 【實例87】 結構體數組和文件中的查找 619 14.3 哈希查找 622 14.3.1 [算法145] 字符串哈希函數 622 14.3.2 [算法146] 哈希函數 626 14.3.3 [算法147] 向哈希表中插入元素 628 14.3.4 [算法148] 在哈希表中查找元素 629 14.3.5 [算法149] 在哈希表中刪除元素 631 14.3.6 【實例88】 構造哈希表并進行查找 632 第15章 排序 636 15.1 插入排序 636 15.1.1 [算法150] 直接插入排序 636 15.1.2 [算法151] 希爾排序 637 15.1.3 【實例89】 插入排序 639 15.2 交換排序 641 15.2.1 [算法152] 氣泡排序 641 15.2.2 [算法153] 快速排序 642 15.2.3 【實例90】 交換排序 644 15.3 選擇排序 646 15.3.1 [算法154] 直接選擇排序 646 15.3.2 [算法155] 堆排序 647 15.3.3 【實例91】 選擇排序 650 15.4 線性時間排序 651 15.4.1 [算法156] 計數排序 651 15.4.2 [算法157] 基數排序 653 15.4.3 【實例92】 線性時間排序 656 15.5 歸并排序 657 15.5.1 [算法158] 二路歸并排序 658 15.5.2 【實例93】 二路歸并排序 660 第16章 數學變換與濾波 662 16.1 快速傅里葉變換 662 16.1.1 [算法159] 復數據快速傅里葉變換 662 16.1.2 [算法160] 復數據快速傅里葉逆變換 666 16.1.3 [算法161] 實數據快速傅里葉變換 669 16.1.4 【實例94】 驗證傅里葉變換的函數 671 16.2 其他常用變換 674 16.2.1 [算法162] 快速沃爾什變換 674 16.2.2 [算法163] 快速哈達瑪變換 678 16.2.3 [算法164] 快速余弦變換 682 16.2.4 【實例95】 驗證沃爾什變換和哈達瑪的函數 684 16.2.5 【實例96】 驗證離散余弦變換的函數 687 16.3 平滑和濾波 688 16.3.1 [算法165] 五點三次平滑 689 16.3.2 [算法166] α-β-γ濾波 690 16.3.3 【實例97】 驗證五點三次平滑 692 16.3.4 【實例98】 驗證α-β-γ濾波算法 693
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上傳時間： 2015-06-29
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本書是自適應信號處理領域的一本經典教材。全書共17章，內容包括：自適應LMS橫向濾波器、自適應格型濾波器、自適應遞歸濾波器、頻域和子帶自適應濾波器、盲自適應濾波器、神經網絡、非線性自適應濾波器等及其在通信與信息系統中的應用。目錄背景與預覽第1章 隨機過程與模型第2章 維納濾波器第3章 線性預測第4章 最速下降算法第5章 最小均方自適應濾波器第6章 歸一化最小均方自適應濾波器第7章 頻域和子帶自適應濾波器第8章 最小二乘法第9章 遞歸最小二乘自適應濾波器第10章 卡爾曼濾波器第11章 平方根自適應濾波器第12章 階遞歸自適應濾波器第13章 有限精度效應第14章 時變系統的跟蹤第15章 無限脈沖響應自適應濾波器第16章 盲反卷積第17章 反向傳播學習后記附錄A 復變量附錄B 對向量微分附錄C 拉格朗日乘子法附錄D 估計理論附錄E 特征分析附錄F 旋轉和映射附錄G 復數Wishart分布術語參考文獻 現在網上流傳的技術類書籍好多都是預覽版本，此書為全本，非常難得，現在分享給大家，希望對大家有所幫助。
標簽： 自適應濾波器
上傳時間： 2022-05-14
上傳用戶：默默
電機是現代生產中的重要電氣設備，電機的故障會對生產造成重大影響，因此需要監測電機的運行狀態。同時，不斷提高的環保標準要求控制電機的噪聲。測試和分析電機的振動為電機的故障診斷和電機的噪聲控制提供了途徑，因此有必要建立一個電機振動測試分析系統。 過去20多年來，虛擬儀器技術取得了長足發展，在工程測試等領域得到了廣泛的應用。相比于傳統儀器，虛擬儀器技術具有性能高，擴展性強等諸多優勢。LabVIEW是虛擬儀器軟件開發平臺中最常用的一個。 本文在虛擬儀器的基礎上開發了電機振動測試分析系統，主要內容包括以下幾個方面： 1．電機振動測試分析平臺的建立，以LabVIEW為軟件開發平臺，配合數據采集卡，加速度傳感器等硬件設備建立了電機振動信號采集與處理的虛擬儀器系統，完成振動信號的采集、顯示、處理、數據管理等一系列功能； 2．電機振動信號處理方法的研究，深入分析了傅里葉變換、時頻分析、小波分析等在電機振動信號處理中的優缺點，著重研究了獨立分量分析等新技術在電機內部振動信號處理上的應用，針對電機振動的特性，給出了各種信號處理方法的參數優化： 3．電機故障診斷的研究，針對電機故障特征量的提取和選擇提出了作者自己的見解，建立了基于振動的最小二乘支持向量機電機故障診斷，實例證明了支持向量機在電機故障診斷上的有效性； 4．針對電機故障診斷中故障樣本不易獲得的特點，提出了基于支持向量數據描述的多層分類器，是一種較有應用價值的新方法。
上傳時間： 2013-06-24
上傳用戶：黃華強
隨著電機在工業、農業等領域的廣泛應用，如何測試、分析和抑制電機振動和噪聲，越來越受到人們的廣泛關注。虛擬儀器技術，相比于傳統儀器擁有性能高、擴展性強等優點，在工程測試等領域得到越來越廣泛的應用。因此，結合虛擬儀器技術，建立電機噪聲和振動的測試分析系統是一種可行的解決途徑。 本文將虛擬儀器技術應用于電機的噪聲和振動問題，建立了基于虛擬儀器的電機噪聲振動測試分析系統。全文主要研究工作分為三部分：前兩部分分別研究了系統的硬件和軟件組成，建立了完整的硬件和軟件系統；第三部分進行了噪聲振動實驗研究，驗證了系統的正確性和有效性。本文的主要研究內容如下： 1．硬件部分。探討了系統的硬件組成，建立了以傳感器、信號調理電路和數據采集卡為核心的測試系統。系統硬件部分是正確采集電機噪聲和振動信號的關鍵，是測試分析的基礎。 2．軟件部分。用LabVIEw虛擬儀器編程語言完成了軟件部分的設計，實現了信號采集、顯示、處理、診斷、打印報告等一系列功能。針對電機噪聲振動的復雜性，建立了以快速傅里葉變換、功率譜函數分析、分數倍頻譜分析、小波分析等信號處理方法為核心的信號分析處理功能，并用最小二乘支持向量機實現了電機故障診斷功能。 3．實驗研究。實驗驗證了系統的信號采集、信號分析和故障診斷的正確性。構造三類電機故障，實驗研究了采用最小二乘支持向量機進行故障診斷的有效性。 在總結全文的基礎上，提出了該電機噪聲和振動測試分析系統有待深入研究的若干問題。
上傳時間： 2013-07-22
上傳用戶：hainan_256
世界環境的日益惡化和傳統能源的日漸枯竭，促使了對新能源的開發和發展。具有可持續發展的太陽能資源受到了各國的重視，各國相繼出臺的新能源法對太陽能發展起到推波助瀾的作用。其中，光伏并網發電具有深遠的理論價值和現實意義，僅在過去五年，光伏并網電站安裝總量已達到數千兆瓦。而連接光伏陣列和電網的光伏并網逆變器便是整個光伏并網發電系統的關鍵。 本文根據逆變器結構以及光伏發電陣列特點，提出了基于DC-DC和DC-AC兩級并網逆變器的結構。基于DC-DC和DC-AC電路的相對獨立性，分別對DC-DC和DC-AC進行詳盡分析，并提出了新的控制策略。在DC-DC轉換器中，采用了Boost電路對太陽能陣列輸出電壓進行調制，并對系統進行最大功率點跟蹤。針對固定電壓法和擾動法跟蹤最大功率點的缺點，提出三點最小二乘最大功率點跟蹤的新算法，實驗證明了該算法能夠準確而迅速的跟蹤系統最大功率點，從而提高系統的利用率，穩定系統的輸出電壓。在DC-AC轉換器中，采用輸出電流控制，根據正弦脈沖寬度調制的缺點，提出空間矢量脈沖寬度調制方法對逆變器進行控制，從而提高直流側電壓的利用率，減少諧波。基于SVPWM的控制原理，建立系統模型，結果表明輸出電流與電網電壓保持同相位，從而證明了該控制算法的可行性。 在提出新的控制策略的基礎上，對2kW的三相并網逆變器進行硬件設計，包括主電路DC-DC和DC-AC，驅動電路以及電壓電流檢測電路，過零檢測電路等，為類似結構的光伏并網逆變器提供了設計參考。
上傳時間： 2013-07-16
上傳用戶：rishian
本論文圍繞大容量汽輪發電機的進相運行展開了研究工作。全文共分七章。第一章首先闡述了發電機進相運行的重要性和迫切性，對國內外相關方面的研究概況作了較為系統全面的綜述，并對本論文的研究內容作了簡單介紹。第二章給出了低頻三維渦流電磁場的復邊值問題，并介紹了復矢量場的一些理論基礎。然后分別利用伴隨算子和伴隨場函數(廣義相互作用原理)、最小作用原理和拉格朗日乘子法(廣義變分原理)，建立了低頻三維渦流電磁場中非自伴算子問題的變分描述。上述三種方法所得的結果與Galerkin法的結果完全一致。第三章介紹了圓柱坐標系下基于拱形體單元的三維穩態溫度場有限元計算模型，并將變分法的結果與Galerkin法的結果進行了對比。第四章建立了汽輪發電機端部三維行波渦流電磁場的數學模型，在渦流控制方程中引入了罰函數項以使庫倫規范自動滿足，并應用廣義相互作用原理導出了對應的泛函變分及其有限元計算格式。然后對多臺大容量汽輪發電機端部的渦流電磁場進行了實例計算，并分析了罰函數項對數值解穩定性的影響以及影響端部電磁場的各種因素。第五章建立了大型汽輪發電機端部三維溫度場的有限元計算模型，并應用傳熱學理論研究了散熱系數、等效熱傳導系數等問題。然后求解了QFSS-300-2型汽輪發電機端部大壓圈上的三維溫度場分布，并與兩臺機組多種工況下的實測數據進行了對比。第六章介紹了二維穩態溫度場的邊值問題及其等價變分，導出了其有限元計算格式。然后求解了QFQS-200-2型汽輪發電機端部壓圈上的溫度分布，并與實測數據進行了對比。第七章首先定性研究了汽輪發電機從遲相運行到進相運行過程中不同區域上磁場強度的變化規律。然后介紹了發電機變參數數學模型，結合實測數據以及最小二乘回歸分析計算了發電機穩態運行時的相關電氣參數，并分析了發電機各物理量之間的相互關系。隨后分析了不同工況下發電機端部結構件上的渦流損耗及溫升的變化趨勢。最后，利用發電機變參數模型給出了發電機的飽和功角特性、靜穩極限以及運行極限圖。
上傳時間： 2013-07-10
上傳用戶：stampede
變電站電壓無功綜合控制是通過自動調節有載變壓器的分接頭和投切并聯補償電容器組來實現的，它是確保電壓質量和無功平衡、提高供電網可靠性和經濟性的重要措施。采用九區圖控制策略的電壓無功綜合控制，實際運行時存在著頻繁調節變壓器分接頭和投切電容器組的缺陷，甚至可能會出現震蕩現象。 本文針對上述不足，根據有功功率和無功功率的負荷預測曲線，以降損收益最大為適配值函數，以電壓約束、電氣極限約束和控制約束為約束條件，提出了一種改進的禁忌搜索算法。引入最低收益閾值來限制調節次數的增加，在此基礎上建議了一種確定最佳調整次數的方法。還建議了一種有約束線性最小二乘算法，基于變電站內的量測數據以及變壓器的參數來估計系統電壓和系統阻抗參數。算例結果表明建議的方法是可行的，并且具有可以有效地減少調節次數的特點。基于ARM的LPC2292微控制器和嵌入式實時操作系統(μC/OS-II)，采用ADS1.2開發工具進行編程，實現了變電站內電壓無功綜合控制功能。軟件模塊開發主要包括：嵌入式實時操作系統(μC/OS-II)和圖形用戶界面GUI移植，數據讀取任務，數據處理任務，電壓無功控制任務，基于GPRS/CDMA的通訊任務、鍵盤掃描和液晶顯示任務等。采用信號發生器產生電能信號，采用繼電器的動作模擬變壓器分接頭檔位的調節和電容器組的投切，構建了一個變電站內的電壓無功控制模擬測試臺，對提出的設計方案進行了全面的功能測試，測試結果表明提出的設計方案是可行的。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：pinksun9
