在早期階段，直流調(diào)速系統(tǒng)在傳動(dòng)領(lǐng)域中占統(tǒng)治地位。然而，從60年代后期開始，交流電動(dòng)機(jī)在工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域正在取代直流電動(dòng)機(jī)，交流傳動(dòng)變得越來越經(jīng)濟(jì)和受歡迎。永磁交流伺服系統(tǒng)作為電氣傳動(dòng)領(lǐng)域的重要組成部分，在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、航空航天等領(lǐng)域發(fā)揮越來越重大的作用。永磁同步電動(dòng)機(jī)以其特點(diǎn)廣泛應(yīng)用于中小功率傳動(dòng)場(chǎng)合，成為研究的重要領(lǐng)域。然而，永磁同步電動(dòng)機(jī)具有較大的轉(zhuǎn)動(dòng)脈動(dòng)，而對(duì)于這些應(yīng)用場(chǎng)合，轉(zhuǎn)矩平滑通常是基本要求。因此，對(duì)永磁交流伺服系統(tǒng)的應(yīng)用，必須考慮其轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)的抑制問題。本文針對(duì)電機(jī)傳動(dòng)系統(tǒng)中參數(shù)變化對(duì)電機(jī)性能的影響，以永磁同步電機(jī)為例，圍繞如何通過參數(shù)辨識(shí)來提高永磁同步電動(dòng)機(jī)的控制性能，借助自行開發(fā)的全數(shù)字永磁交流伺服系統(tǒng)平臺(tái)，對(duì)永磁同步電動(dòng)機(jī)的磁場(chǎng)定向控制，參數(shù)辨識(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和擴(kuò)展卡爾曼濾波在控制系統(tǒng)中的應(yīng)用，抑制轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)，提高系統(tǒng)性能幾個(gè)方面展開深入的研究。 本文從永磁同步電動(dòng)機(jī)及其控制系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)出發(fā)，對(duì)通過參數(shù)辨識(shí)抑制轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)進(jìn)行了較為細(xì)致的分析。針對(duì)不同情況，通過改進(jìn)電機(jī)的控制系統(tǒng)，提出了多種參數(shù)辨識(shí)方法。主要內(nèi)容如下： 1、基于定子磁鏈方程，建立了永磁同步電動(dòng)機(jī)的一般數(shù)學(xué)模型。經(jīng)坐標(biāo)變換，得出在靜止兩相（α—β）坐標(biāo)系和旋轉(zhuǎn)兩相（d—q）坐標(biāo)系下永磁同步電動(dòng)機(jī)電壓方程和轉(zhuǎn)矩方程。 2、分析了永磁同步電動(dòng)機(jī)id=0矢量控制系統(tǒng)的工作原理，介紹了永磁同步電動(dòng)基于磁場(chǎng)定向的矢量控制的基本概念。經(jīng)對(duì)永磁同步電動(dòng)機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行分析，推導(dǎo)并建立了id=0控制時(shí)整個(gè)電機(jī)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。 3、基于超穩(wěn)定性理論的模型參考自適應(yīng)控制原理，設(shè)計(jì)了一種模型參考自適應(yīng)控制系統(tǒng)，考慮電機(jī)參數(shù)的時(shí)變性，對(duì)永磁交流伺服系統(tǒng)的繞組電阻和電機(jī)負(fù)載轉(zhuǎn)矩辨識(shí)進(jìn)行了研究，以保持系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型，對(duì)控制性能進(jìn)行了驗(yàn)證，仿真實(shí)驗(yàn)證明這種方法的可行性。 4、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的學(xué)習(xí)性能，經(jīng)過訓(xùn)練的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能以任意精度逼近非線性函數(shù)，因此為非線性系統(tǒng)辨識(shí)提供了一個(gè)強(qiáng)有力的工具。本章針對(duì)永磁同步電機(jī)提出了一種以電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速為目標(biāo)函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案，同時(shí)應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論建立和設(shè)計(jì)了負(fù)載轉(zhuǎn)矩?cái)_動(dòng)辨識(shí)的算法以及相應(yīng)的控制系統(tǒng)的補(bǔ)償方法，并應(yīng)用MATLAB軟件進(jìn)行了計(jì)算機(jī)仿真，仿真證明和傳統(tǒng)的控制方法相比，以電機(jī)輸出轉(zhuǎn)速為指導(dǎo)值和目標(biāo)函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方案能有效地提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度，能有效地改善控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)響應(yīng)，具有跟蹤性能好和魯棒性較強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。 5、電機(jī)的參數(shù)會(huì)隨著溫升和磁路飽和發(fā)生變化，需進(jìn)行在線實(shí)時(shí)辨識(shí)。本文利用電機(jī)的定子電流、電壓和轉(zhuǎn)速，采用遞推最小二乘法進(jìn)行在線參數(shù)辨識(shí)，該方法不需要觀測(cè)的磁鏈信號(hào)，消除了磁鏈觀測(cè)和參數(shù)辨識(shí)的耦合。電機(jī)狀態(tài)方程由于存在狀態(tài)變量的乘積項(xiàng)，對(duì)電機(jī)參數(shù)辨識(shí)以后，仍然是非線性方程，為了對(duì)電機(jī)狀態(tài)方程進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，得到電機(jī)的參數(shù)辨識(shí)值，本文采用擴(kuò)展卡爾曼濾波進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，對(duì)以上方法的仿真實(shí)驗(yàn)得到了滿意的結(jié)果。 6、本文基于數(shù)字電機(jī)控制專用DSP自行開發(fā)了全數(shù)字永磁交流伺服系統(tǒng)平臺(tái)，通過軟件實(shí)現(xiàn)擴(kuò)展卡爾曼濾波對(duì)電阻和磁鏈的估計(jì)，以及基于磁場(chǎng)定向的空間矢量控制算法，獲得了令人滿意的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，證明擴(kuò)展卡爾曼濾波算法對(duì)電阻和磁鏈的實(shí)時(shí)估計(jì)是很準(zhǔn)確的，由此構(gòu)成的永磁交流伺服系統(tǒng)具有良好的靜、動(dòng)態(tài)性能。
標(biāo)簽： 電機(jī) 傳動(dòng)系統(tǒng) 參數(shù)辨識(shí)
上傳時(shí)間： 2013-07-28
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LED顯示屏自問世以來經(jīng)歷了飛速發(fā)展，如今已經(jīng)成為了平板顯示器的一個(gè)重要產(chǎn)品。LED顯示屏具有亮度高、功耗小、顏色鮮艷等特點(diǎn)，能完成實(shí)時(shí)性、多樣性、動(dòng)態(tài)性的信息發(fā)布任務(wù)，勝任各種戶外公共場(chǎng)合。高效節(jié)能和保護(hù)環(huán)境已成為當(dāng)今世界發(fā)展的重要議題。因此，為L(zhǎng)ED顯示屏提供高效節(jié)能的電源及其驅(qū)動(dòng)技術(shù)，就成為了LED大屏幕顯示技術(shù)得到推廣普及的關(guān)鍵性問題。 本文設(shè)計(jì)了一種低功耗、小成本的LED顯示屏驅(qū)動(dòng)電源，并在此基礎(chǔ)上研究了LED顯示屏的一種時(shí)序掃描算法。采用半橋式開關(guān)電源作為L(zhǎng)ED顯示屏驅(qū)動(dòng)電源的基本拓?fù)洌瓿闪薊MI濾波器、主電路和控制驅(qū)動(dòng)電路的設(shè)計(jì)工作：利用FPGA和VHDL語言設(shè)計(jì)了基于PWM技術(shù)的閉環(huán)反饋控制，實(shí)現(xiàn)了恒壓電源的基本要求；并在電源輸出整流側(cè)采用同步整流的設(shè)計(jì)方案，利用低導(dǎo)通阻抗的電力MOSFET，使整流損耗得到了大大降低。研究了LED顯示屏的基本掃描算法，介紹了LED顯示屏的一些基本常識(shí)和概念，利用FPGA和VHDL語言設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)易的LED顯示陣列。仿真和實(shí)驗(yàn)研究表明該電路結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、控制方便，掃描算法簡(jiǎn)易可行，滿足了LED顯示屏?xí)r序掃描控制的基本要求。
標(biāo)簽： LED 顯示屏 驅(qū)動(dòng)
上傳時(shí)間： 2013-06-23
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現(xiàn)實(shí)生活中的語音不可避免的要受到周圍環(huán)境的影響，背景噪聲例如機(jī)械噪聲、街頭音樂噪音，其他說話者的話音等均會(huì)嚴(yán)重地影響語音信號(hào)的質(zhì)量：此外傳輸系統(tǒng)本身也會(huì)產(chǎn)生各種噪聲，因此接收端的信號(hào)為帶噪語音信號(hào)。混疊在語音信號(hào)中的噪聲按類別可分為環(huán)境噪聲等的加法性噪聲及電器線路干擾等的乘法性噪聲；按性質(zhì)可分為平穩(wěn)噪聲和非平穩(wěn)噪聲。 語音增強(qiáng)的根本目的就是凈化語音質(zhì)量。把不需要的噪音減低到最小程度。但是由于噪音的復(fù)雜性，很難歸納出一個(gè)統(tǒng)一的特征，因此不可能尋求一種算法完全適應(yīng)于所有的噪音消除，因此語音增強(qiáng)是一個(gè)復(fù)雜的工程。 有關(guān)抗噪聲技術(shù)的研究以及實(shí)際環(huán)境下的語音信號(hào)處理系統(tǒng)的開發(fā)，在國(guó)內(nèi)外已經(jīng)成為語音信號(hào)處理非常重要的研究課題，已經(jīng)作了大量的研究工作，取得了豐富的研究成果。本文僅對(duì)加性噪聲下的語音增強(qiáng)技術(shù)做了較為仔細(xì)的討論，我們先給出語音信號(hào)處理的基本理論，它是語音增強(qiáng)算法研究和實(shí)現(xiàn)的理論基礎(chǔ)，在此基礎(chǔ)總結(jié)了自適應(yīng)信號(hào)處理技術(shù)的特點(diǎn)以及在語音增強(qiáng)方面的應(yīng)用。選取工程領(lǐng)域最常用的自適應(yīng)LMS濾波算法和RLS濾波算法作為研究對(duì)象，提出了利用最小均方誤差意義下自適應(yīng)濾波器的輸出信號(hào)與主通道噪聲信號(hào)的等效關(guān)系，得到濾波器最佳自適應(yīng)參數(shù)的方法，并分析了在平穩(wěn)和非平穩(wěn)噪聲環(huán)境下，L M S濾波器族和R L S濾波器在不同噪音輸入下的權(quán)系數(shù)收斂速度、權(quán)系數(shù)穩(wěn)定性、跟蹤輸入信號(hào)的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB語言程序設(shè)計(jì)和使用MALTLAB對(duì)語音算法進(jìn)行仿真、并輸入了多種實(shí)際環(huán)境下的噪音進(jìn)行濾波仿真并對(duì)仿真的結(jié)果進(jìn)行比較和分析。總結(jié)出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自適應(yīng)濾波器在語音濾波方面的特點(diǎn) 和應(yīng)用情況。 最后在MATLAB仿真的基礎(chǔ)上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多種EDA工具，完成了L M S自適應(yīng)濾波器的FPGA設(shè)計(jì)。 關(guān)鍵詞：語音增強(qiáng)，背景噪音，自適應(yīng)濾波器，LMS，RLS，F(xiàn)PGA
標(biāo)簽： FPGA 語音增強(qiáng) 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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電壓空間矢量脈沖寬度調(diào)制技術(shù)是一種性能優(yōu)越、易于數(shù)字化實(shí)現(xiàn)的脈沖寬度調(diào)制方案。在常規(guī)SVPWM算法中，判定等效電壓空間矢量所處扇區(qū)位置時(shí)需要進(jìn)行坐標(biāo)旋轉(zhuǎn)和反正切三角函數(shù)的運(yùn)算，計(jì)算特定電壓空間矢量作用時(shí)間時(shí)需要進(jìn)行正弦、余弦三角函數(shù)的運(yùn)算以及過飽和情況下的歸一化處理過程，同時(shí)，在整個(gè)SVPWM算法中還包含了無理數(shù)的運(yùn)算，這些復(fù)雜計(jì)算不可避免地會(huì)產(chǎn)生大量計(jì)算誤差，對(duì)高精度實(shí)時(shí)控制產(chǎn)生不可忽視的影響，而且這些復(fù)雜運(yùn)算的計(jì)算量大，對(duì)系統(tǒng)的處理速度要求高，程序設(shè)計(jì)復(fù)雜，系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)，占用系統(tǒng)資源多。因此，從工程實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā)，需要對(duì)常規(guī)SVPWM算法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。 本文提出的優(yōu)化SVPWM算法，只需進(jìn)行普通的四則運(yùn)算，計(jì)算非常簡(jiǎn)單，克服了上述常規(guī)SVPWM算法中的缺點(diǎn)，同時(shí)，采用交叉分配零電壓空間矢量，并將零電壓空間矢量的切換點(diǎn)置于各扇區(qū)中點(diǎn)的方法，達(dá)到降低三相橋式逆變電路中開關(guān)器件開關(guān)損耗的目的。SVPWM算法要求高速的數(shù)據(jù)處理能力，傳統(tǒng)的MCU、DSP都難以滿足其要求，而具有高速數(shù)據(jù)處理能力的FPGA/CPLD則可以很好的實(shí)現(xiàn)SVPWM的控制功能，在實(shí)時(shí)性、靈活性等方面有著MCU、DSP無法比擬的優(yōu)越性。本文利用MATLAB/Simulink軟件對(duì)優(yōu)化的SVPWM系統(tǒng)原型進(jìn)行建模和仿真，當(dāng)仿真效果達(dá)到SVPWM系統(tǒng)控制要求后，在XilinxISE環(huán)境下采用硬件描述語言設(shè)計(jì)輸入方法與原理圖設(shè)計(jì)輸入方法相結(jié)合的混合設(shè)計(jì)輸入方法進(jìn)行FPGA/CPLD的電路設(shè)計(jì)與輸入，建立相同功能的SVPWM系統(tǒng)模型，然后利用ISESimulator（VHDL/Verilog）仿真器進(jìn)行功能仿真和性能分析，驗(yàn)證了本文提出的SVPWM優(yōu)化設(shè)計(jì)方案的可行性和有效性。
標(biāo)簽： FPGACPLD SVPWM 算法優(yōu)化
上傳時(shí)間： 2013-06-27
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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。因此高性能無速度傳感器控制成為近年來電機(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ǎ瑢?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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變頻器在各行各業(yè)中的各種設(shè)備上迅速普及應(yīng)用，已成為當(dāng)今節(jié)電、改造傳統(tǒng)工業(yè)、改善工藝流程、提高生產(chǎn)過程自動(dòng)化水平、提高產(chǎn)品質(zhì)量以及推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的主要手段之一，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)和生活中普遍需要的新技術(shù)。但是現(xiàn)有變頻器的調(diào)制算法尚存在一些缺點(diǎn)，如開關(guān)損耗大和共模電流大等，因此有必要研究和設(shè)計(jì)高性能調(diào)制算法的變頻控制器。鑒于此，開展了以下工業(yè)變頻器高性能調(diào)制算法為對(duì)象的研究?jī)?nèi)容： 在闡述了工業(yè)變頻器系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、調(diào)制算法、調(diào)速算法的基礎(chǔ)上，結(jié)合數(shù)學(xué)模型，分析了共模電壓產(chǎn)生的原理、共模電流其影響和危害，給出了共模電壓和共模電流的關(guān)系。總結(jié)其他的抑制共模電壓的方案基礎(chǔ)上，提出一種新的共模電壓抑制SVPWM；還闡述了死區(qū)產(chǎn)生的原因及其影響，以及死區(qū)補(bǔ)償?shù)脑聿⑸鲜鰞蓚€(gè)調(diào)制算法利用MATLAB/SIMULINK軟件對(duì)該系統(tǒng)給予了全面的仿真分析。 變頻器硬件部分設(shè)計(jì)包括整流濾波電路、逆變器功率電路、上電保護(hù)電路、DSP控制系統(tǒng)及其外圍電路、IGBT驅(qū)動(dòng)及保護(hù)電路以及反激式開關(guān)電源，對(duì)于傳感器檢測(cè)濾波電路的具體電路參數(shù)設(shè)計(jì)，是在PSPICE上仿真基礎(chǔ)上得出。并在考慮成本、EMC、效率等因素后考慮完成了所有硬件相關(guān)的原理圖繪制和PCB繪制； 變頻器軟件部分設(shè)計(jì)包括主程序、鍵盤掃描程序、系統(tǒng)狀態(tài)處理程序、PWM發(fā)送中斷程序、電機(jī)啟動(dòng)函數(shù)、電壓調(diào)整程序、AD采樣中斷程序以及故障保護(hù)中斷程序。在實(shí)現(xiàn)一般SVPWM的基礎(chǔ)上，根據(jù)之前理論和仿真得到的共模電壓抑制SVPWM、以及死區(qū)補(bǔ)償算法，將這兩個(gè)對(duì)SVPWM進(jìn)行改進(jìn)的調(diào)制算法在硬件平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)。 在硬件電路完成設(shè)計(jì)的各個(gè)階段，逐漸編制相應(yīng)的控制程序，并進(jìn)行調(diào)試，并完成整個(gè)程序的編制和調(diào)試。此外，還調(diào)試了系統(tǒng)所需的反激式開關(guān)電源。整個(gè)系統(tǒng)調(diào)試中遇到了很多問題，如鍵盤消除抖動(dòng)問題、共模電壓抑制SVPWM出現(xiàn)的直通現(xiàn)象等。最終完成了工業(yè)變頻器樣機(jī)，并且采用的是文章中研究的調(diào)制算法，效果良好，達(dá)到設(shè)計(jì)的目的； 提出了一種將有源功率因數(shù)校正(PFC)技術(shù)引用到串級(jí)調(diào)速中來提高定子側(cè)功率因數(shù)的新方法。通過建立電動(dòng)機(jī)折算到轉(zhuǎn)子側(cè)的等值電路，重點(diǎn)分析了有源PFC技術(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)串級(jí)調(diào)速系統(tǒng)中的不控整流橋后，系統(tǒng)可以等效為轉(zhuǎn)子串電阻調(diào)速。得到了等效串電阻的計(jì)算公式和變化趨勢(shì)，對(duì)電動(dòng)機(jī)功率因數(shù)、電磁轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)也進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)能夠比傳統(tǒng)串級(jí)調(diào)速時(shí)有所提升。鑒于電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子側(cè)電勢(shì)頻率非常低，分析了有源PFC的具體實(shí)現(xiàn)的特殊考慮和參數(shù)選取方法，并基于對(duì)稱平衡的Scott變壓器和兩個(gè)單相有源PFC電路實(shí)現(xiàn)了繞線電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子側(cè)的三相有源低頻PFC，得到超低紋波的直流輸出電壓。利用MATLAB建立了完整的仿真平臺(tái)，所得結(jié)果驗(yàn)證了理論分析的正確性。
上傳時(shí)間： 2013-07-09
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人臉檢測(cè)和定位是在圖像中進(jìn)行人臉檢測(cè),以及確定圖像中人臉的位置、大小、個(gè)數(shù)等信息,最初作為自動(dòng)人臉識(shí)別系統(tǒng)的定位環(huán)節(jié)被提出,近年來由于其在安全訪問、智能監(jiān)測(cè)、虛擬現(xiàn)實(shí)、基于內(nèi)容的檢索和新一代人機(jī)界面等領(lǐng)域的應(yīng)用需求,作為一個(gè)獨(dú)立的課題也備受研究者的重視。 論文針對(duì)人臉檢測(cè)定位和識(shí)別技術(shù)在智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的特殊應(yīng)用,進(jìn)行人臉檢測(cè)和定位算法研究,并將這些算法通過DSP進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。論文工作如下： 1.本文針對(duì)人臉檢測(cè)和定位問題,提出了基于YUV色彩空間的膚色檢測(cè)的改進(jìn)算法,通過在YUV空間對(duì)人臉膚色的聚類分析,建立了YUV膚色模型。仿真結(jié)果表明,該模型可以有效地檢測(cè)到圖像中的膚色區(qū)域,為人臉的粗定位奠定了基礎(chǔ)。 2.針對(duì)圖像中膚色不一定是人臉的問題,在人臉檢測(cè)時(shí),利用膚色確定候選區(qū)域,再利用一些規(guī)則對(duì)人臉候選區(qū)域進(jìn)行判別或合并。針對(duì)圖像只中存在一個(gè)人臉的情況,采用改進(jìn)的坐標(biāo)軸投影方法進(jìn)行單個(gè)人臉的檢測(cè)定位；針對(duì)圖像中存在多個(gè)人臉的情況,利用改進(jìn)的區(qū)域標(biāo)定算法進(jìn)行多個(gè)人臉的檢測(cè)定位,使得算法能夠完成單人臉檢測(cè)和多人臉的檢測(cè)定位,仿真結(jié)果表明了算法的有效性。 3.論文提出了通過DSP圖像處理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)以上算法的過程,首先在MATLAB環(huán)境研究算法,然后進(jìn)行算法的DSP移植,采用了有利于DSP處理的圖像存儲(chǔ)格式和算法結(jié)構(gòu),改善了算法的實(shí)時(shí)性。實(shí)際測(cè)試結(jié)果表明了算法在DSP上實(shí)現(xiàn)的正確性和可行性。 基于DSP的人臉檢測(cè)和定位算法的實(shí)現(xiàn),對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)的智能化發(fā)展具有重要的實(shí)際意義。
上傳時(shí)間： 2013-05-22
上傳用戶：sunzhp
現(xiàn)如今，逆變器的脈沖寬度調(diào)制(PWM)技術(shù)作為一種最常見的調(diào)制方式在交流傳動(dòng)系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用。采用PWM調(diào)制技術(shù)的最終目的在于追求逆變器輸出電壓、電流波形更接近正弦從而進(jìn)一步控制負(fù)載電機(jī)的磁通正弦化。為了達(dá)到這些目的，很多種基于PWM原理的調(diào)制方法被相繼提出并應(yīng)用。 在鐵道牽引調(diào)速系統(tǒng)中，逆變裝置具有調(diào)速范圍寬，輸出頻率變化快等特點(diǎn)，而逆變器本身器件的開關(guān)頻率又不是很高。這種情況下，分段同步調(diào)制模式的使用有效地改善了變頻器的輸出，達(dá)到了減少諧波的目的。本文圍繞分段同步調(diào)制在交流牽引傳動(dòng)系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行研究，主要目的在于解決該調(diào)制模式應(yīng)用中存在的切換點(diǎn)選擇、切換震蕩沖擊等問題。文章詳細(xì)討論了分段調(diào)制模式下載波比和載波比切換點(diǎn)選取的原則，重點(diǎn)分析了分段同步調(diào)制模式下載波比切換點(diǎn)沖擊電壓的產(chǎn)生原因和危害，提出了改善電壓電流沖擊的方法，并在搭建的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上驗(yàn)證了理論分析的正確性。此外，本文還對(duì)列車高速時(shí)載波比極低的極限情況下分段同步調(diào)制對(duì)變頻器輸出交流電壓和直流回流電流諧波的改善情況進(jìn)行了理論推導(dǎo)和仿真分析。 論文搭建了用于調(diào)制實(shí)驗(yàn)的3.7kW小功率電機(jī)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，在開環(huán)的VVVF調(diào)速系統(tǒng)中進(jìn)行了分段同步調(diào)制載波比切換實(shí)驗(yàn)；在Matlab/Simulink環(huán)境下搭建了分段同步調(diào)制模式下的電機(jī)牽引模型，進(jìn)行了分段同步調(diào)制載波比切換仿真；實(shí)驗(yàn)和仿真結(jié)果表明，文章所提出的方法很好地完成了分段同步算法且有效抑制了可能發(fā)生的沖擊，所得結(jié)果驗(yàn)證了理論分析的正確性。
上傳時(shí)間： 2013-08-04
上傳用戶：hphh
H．264/AVC規(guī)范是由國(guó)際電聯(lián)(ITU-T)和國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織(ISO)聯(lián)合制定的新一代視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)。它具有如下四個(gè)特點(diǎn)：低碼流，和MPEG2等壓縮技術(shù)相比，在同等圖像質(zhì)量下，采用H.264技術(shù)壓縮后的數(shù)據(jù)量只有MPEG2的1/8；高圖象質(zhì)量，復(fù)雜的算法保證了低碼流條件下圖像仍能保留豐富的細(xì)節(jié)；容錯(cuò)能力強(qiáng)，提供了解決在不穩(wěn)定網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下容易發(fā)生的丟包等錯(cuò)誤的必要工具；網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)性強(qiáng)，提供了網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)層，數(shù)據(jù)能在不同網(wǎng)絡(luò)上傳輸。但由此帶來的代價(jià)是復(fù)雜度極高的編碼過程，尤其是在嵌入式系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)具有很大的挑戰(zhàn)性。 本文主要介紹了基于H.264標(biāo)準(zhǔn)的開源代碼T264向DM642平臺(tái)的移植和優(yōu)化。優(yōu)化綜合運(yùn)用了上層和底層的實(shí)現(xiàn)方法實(shí)現(xiàn)。上層的方法例如使用CCS提供的條件優(yōu)化代碼優(yōu)化功能，使用IMGLIB中高度優(yōu)化的函數(shù)等，其特點(diǎn)是簡(jiǎn)便易行，效果良好；底層的實(shí)現(xiàn)方法例如使用DM642特有的內(nèi)聯(lián)函數(shù)，用線性匯編的方式實(shí)現(xiàn)算法等，特點(diǎn)是提高了代碼運(yùn)行的并行性，但需要對(duì)DM642和H.264有很深刻的理解。 目前本設(shè)計(jì)已成功完成H.264.算法在DM642開發(fā)板上的運(yùn)行，壓縮QCIF格式視頻的速度隨圖像復(fù)雜度的不同達(dá)到了35-50幀每秒。此后本設(shè)計(jì)還繼續(xù)使用優(yōu)化后的編碼器實(shí)現(xiàn)了監(jiān)控用視頻服務(wù)器的原型，使得攝像頭采集的視頻數(shù)據(jù)在DM642開發(fā)板上壓縮后傳輸至PC機(jī)，且能夠在PC端用配套的程序成功解碼并播放。
上傳時(shí)間： 2013-06-23
上傳用戶：qqiang2006
異步電機(jī)無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)無速度傳感器矢量控制的關(guān)鍵。 本文對(duì)無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)的無速度傳感器矢量控制系統(tǒng)。基于MRAS的無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)上來說屬于基于電機(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)。
上傳時(shí)間： 2013-05-30
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