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噪聲環(huán)(huán)境

開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的減振降噪和低轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)研究.rar

開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)（SR電機(jī)）驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)（SRD）是一種先進(jìn)的機(jī)電一體化裝置，但是其較大的振動(dòng)噪聲和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)問(wèn)題制約了SRD的廣泛應(yīng)用。本文以減小SR電機(jī)振動(dòng)噪聲和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)為主題展開(kāi)理論分析和實(shí)驗(yàn)研究。主要內(nèi)容有：由于徑向力引起的定子徑向振動(dòng)是SR電機(jī)噪聲的主要根源，因此徑向力的分析和計(jì)算是研究SR電機(jī)振動(dòng)噪聲的基礎(chǔ)。本文利用磁通管法推導(dǎo)出徑向力的解析表達(dá)式，定性分析了徑向力與電機(jī)結(jié)構(gòu)參數(shù)等之間的關(guān)系。根據(jù)虛位移原理，推導(dǎo)出基于矢量磁勢(shì)的電磁力計(jì)算公式。該計(jì)算方法求解電磁力時(shí)只需進(jìn)行一次磁場(chǎng)計(jì)算，不但減小了計(jì)算量，同時(shí)計(jì)算精度較傳統(tǒng)虛位移法高。利用這一計(jì)算方法，求出了實(shí)驗(yàn)樣機(jī)的轉(zhuǎn)矩及徑向力的精確數(shù)值解。針對(duì)在SRD性能仿真時(shí)，傳統(tǒng)的非線性插值不但耗時(shí)，而且對(duì)有限元計(jì)算數(shù)據(jù)量要求高的問(wèn)題，本文利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的非線性模型辨識(shí)能力，成功進(jìn)行了SR電機(jī)磁鏈反演和轉(zhuǎn)矩計(jì)算的模型訓(xùn)練，最后建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SR電機(jī)精確解析數(shù)學(xué)模型。因?yàn)镾R電機(jī)本體結(jié)構(gòu)形式的選擇問(wèn)題與振動(dòng)噪聲大小有著密切的關(guān)系。本文從噪聲輻射和振動(dòng)幅值角度探討了SR電機(jī)主要尺寸的確定；接著從對(duì)稱性、力波階數(shù)等角度研究了SR電機(jī)相數(shù)及繞組連接方式、極數(shù)、并聯(lián)支路數(shù)的選擇問(wèn)題。并對(duì)一些常用的降低電機(jī)機(jī)械噪聲的措施和方法進(jìn)行了綜述。系統(tǒng)振動(dòng)特性的研究對(duì)于減小振動(dòng)噪聲十分重要。本文從振動(dòng)系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)方程出發(fā)，導(dǎo)出了從激振力到振動(dòng)加速度的傳遞函數(shù)和系統(tǒng)的自由振動(dòng)解；然后利用機(jī)電類比法得出了SR電機(jī)定子系統(tǒng)的固有頻率以及振動(dòng)振幅的解析解，定性分析了影響振動(dòng)振幅的各種因素；最后利用基于能量法的有限元解法，通過(guò)建立不同的散熱筋結(jié)構(gòu)形式、高度、根數(shù)以及形狀的SR電機(jī)三維有限元模型，分析得出了最有利于降噪和散熱的散熱筋結(jié)構(gòu)是高度高、根數(shù)多、上窄下寬的梯形截面的周向散熱筋的結(jié)論。通過(guò)建立不同繞組裝配工藝下的SR電機(jī)三維有限元模型，分析得出了加強(qiáng)繞組剛度可以提高系統(tǒng)低階固有頻率的結(jié)論。通過(guò)比較實(shí)驗(yàn)樣機(jī)的模態(tài)分析結(jié)果和運(yùn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果，證實(shí)了模態(tài)分析的有效性。仿真是計(jì)算SRD系統(tǒng)性能和預(yù)估電機(jī)振動(dòng)的有效手段。本文在用MATLAB建立SRD系統(tǒng)的非線性動(dòng)態(tài)仿真模型的基礎(chǔ)上，對(duì)SRD系統(tǒng)進(jìn)行了穩(wěn)態(tài)性能仿真、動(dòng)態(tài)性能仿真以及負(fù)載突變仿真。接著利用穩(wěn)態(tài)性能仿真，綜合考慮最大平均轉(zhuǎn)矩和效率這兩個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，對(duì)SR電機(jī)的開(kāi)關(guān)角進(jìn)行了優(yōu)化。最后結(jié)合由磁場(chǎng)有限元計(jì)算得到的徑向力數(shù)據(jù)表和穩(wěn)態(tài)性能仿真，通過(guò)非線性插值得到徑向力的波形，然后對(duì)徑向力波形進(jìn)行了頻譜分析，從而找到其主要的諧波分量。在電機(jī)設(shè)計(jì)階段避免徑向力波主要頻譜分量與SR電機(jī)定子的固有頻率接近而引起共振是降低SR電機(jī)噪聲的首要條件。合適的控制策略對(duì)于SR電機(jī)減振降噪是必不可少的。本文理論推導(dǎo)出三步換相法的時(shí)間參數(shù)取值公式。仿真證明本取值公式較原先文獻(xiàn)的結(jié)論在阻尼比較小時(shí)有更好的減振效果。針對(duì)SR電機(jī)運(yùn)行中可能出現(xiàn)多個(gè)模態(tài)振形被激發(fā)出來(lái)的情況，利用數(shù)值優(yōu)化法對(duì)三步換相法的時(shí)間參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，使得減振效果整體最佳，所提的數(shù)值優(yōu)化方法對(duì)兩步換相法同樣有效。在分析已有的直接瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩控制的基礎(chǔ)上，針對(duì)其不足之處，提出了轉(zhuǎn)矩定頻控制取代內(nèi)滯環(huán)的方法、開(kāi)始重疊區(qū)域的轉(zhuǎn)矩控制方法、最佳開(kāi)關(guān)角度二次優(yōu)化法和時(shí)間參數(shù)優(yōu)化的三步換相法等新的控制方案。動(dòng)態(tài)仿真證明這些方案是切實(shí)有效的，達(dá)到了預(yù)期效果。最后在直接瞬時(shí)轉(zhuǎn)矩控制的每一次轉(zhuǎn)矩?cái)夭ǘ际褂萌綋Q相法，和在相關(guān)斷時(shí)刻根據(jù)實(shí)際電平靈活選用兩步或三步換相法以減小電機(jī)振動(dòng)噪聲，并提出了考慮減振要求的開(kāi)關(guān)頻率設(shè)計(jì)方法，最終形成了一套完整的降低振動(dòng)噪聲和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)控制策略。設(shè)計(jì)并研制了基于TMS320LF2407DSP的SR電機(jī)控制器。根據(jù)控制策略要求，選用了不對(duì)稱半橋功率電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；出于降低成本以及提高可靠性考慮，采用了MOSFET雙路并聯(lián)電路方案。在控制軟件中實(shí)現(xiàn)了本文所提出的降低SR電機(jī)振動(dòng)噪聲和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)控制策略。本文最后對(duì)實(shí)驗(yàn)樣機(jī)進(jìn)行了靜態(tài)轉(zhuǎn)矩的測(cè)量實(shí)驗(yàn)，對(duì)比轉(zhuǎn)矩測(cè)量值與轉(zhuǎn)矩有限元計(jì)算值，驗(yàn)證了磁場(chǎng)有限元計(jì)算的有效性。然后對(duì)實(shí)驗(yàn)樣機(jī)進(jìn)行了空載與負(fù)載、電流控制與轉(zhuǎn)矩控制、低速斬波與高速單波、是否采用兩步或三步換相法等一系列對(duì)比運(yùn)行實(shí)驗(yàn)，對(duì)比各種實(shí)驗(yàn)結(jié)果，充分證實(shí)了本文所提出的降低振動(dòng)噪聲和轉(zhuǎn)矩脈動(dòng)控制策略的有效性。本課題組承擔(dān)了國(guó)家十·五863計(jì)劃電動(dòng)汽車重大專項(xiàng)：“EQ6110HEV混合動(dòng)力城市公交車用電機(jī)及其控制系統(tǒng)”（2001AA501421）。本文的研究是在該項(xiàng)目的資助下完成，并且本文關(guān)于電機(jī)本體結(jié)構(gòu)形式、散熱筋結(jié)構(gòu)和機(jī)械降噪措施等的結(jié)論已在該項(xiàng)目的60kW實(shí)驗(yàn)樣機(jī)上得到證實(shí)。

標(biāo)簽： 開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī) 減降噪

上傳時(shí)間： 2013-07-05

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小波分析在信號(hào)去噪中的應(yīng)用研究.rar

目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對(duì)原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。經(jīng)典的信號(hào)處理方法，例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號(hào)處理方法，它將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號(hào)濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號(hào)去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對(duì)其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號(hào)會(huì)使信號(hào)丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定，不過(guò)比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對(duì)于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過(guò)程中幾個(gè)參數(shù)的選取問(wèn)題，并給出了一些選取依據(jù)；對(duì)小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對(duì)閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)信號(hào)的處理，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)信號(hào)。本文分別對(duì)這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真來(lái)實(shí)現(xiàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對(duì)信號(hào)去噪的可行性和有效性。關(guān)鍵詞：小波分析，信號(hào)去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)

標(biāo)簽： 小波分析信號(hào)去噪中的應(yīng)用

上傳時(shí)間： 2013-07-19

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基于小波分解和模糊聚類的MRI圖像去噪以及分割算法研究

磁共振成像（MRI）由于自身獨(dú)特的成像特點(diǎn)，使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的，該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個(gè)算法.首先，該文針對(duì)MRI重建后圖像噪聲分布的實(shí)際特點(diǎn)，提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點(diǎn)，首先對(duì)與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模，然后利用最大似然估計(jì)來(lái)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，同時(shí)利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點(diǎn)來(lái)進(jìn)行函數(shù)升級(jí)，以便獲得最佳萎縮函數(shù)，進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量，最終取得了一定的效果.與此同時(shí)，該文對(duì)MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開(kāi)了一定研究，提出了一種改進(jìn)的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點(diǎn)，同時(shí)考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響，對(duì)目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn)，用來(lái)克服噪聲和非均勻場(chǎng)對(duì)MRI圖像分割的影響，達(dá)到魯棒分割的目的，為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過(guò)實(shí)驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是針對(duì)模擬圖像還是實(shí)際圖像，該文所提出的兩個(gè)算法都取得了較好的效果，達(dá)到了預(yù)期的目的.

標(biāo)簽： MRI 小波分解圖像去噪分割

上傳時(shí)間： 2013-04-24

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基于小波變換的圖像去噪算法研究

隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個(gè)性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域：圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實(shí)現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號(hào)處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實(shí)時(shí)高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大，要求處理速度快，但運(yùn)算結(jié)果相對(duì)比較簡(jiǎn)單。相對(duì)于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計(jì)了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點(diǎn)討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應(yīng)的Matlab 仿真；然后，為了改進(jìn)鄰域閾值去噪算法中對(duì)每個(gè)分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點(diǎn)，本文提出了基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無(wú)偏估計(jì) (SURE)為準(zhǔn)則同時(shí)結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實(shí)驗(yàn)表明，相比于其他幾種經(jīng)典算法，本文提出的兩種改進(jìn)算法在濾除噪聲的同時(shí)能更好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進(jìn)小波鄰域閾值去噪算法進(jìn)行了相應(yīng)的簡(jiǎn)化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實(shí)現(xiàn)；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實(shí)現(xiàn)方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲(chǔ)器控制模塊、去噪計(jì)算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊，并對(duì)各個(gè)系統(tǒng)模塊和整體進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實(shí)際的圖像處理要求，具有一定的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：圖像處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA，圖像去噪算法，小波變換

標(biāo)簽： 小波變換圖像去噪算法研究

上傳時(shí)間： 2013-05-16

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小波閾值去噪法在MEMS陀螺儀信號(hào)降噪中的應(yīng)用

· 摘要：通過(guò)分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據(jù)MEMS陀螺儀信號(hào)漂移的數(shù)學(xué)模型,采用了基于小波閾值去噪法對(duì)MEMS陀螺儀的輸出進(jìn)行實(shí)時(shí)消噪處理.并將該算法應(yīng)用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)后對(duì)系統(tǒng)的MEMS陀螺儀進(jìn)行零漂試驗(yàn).通過(guò)整個(gè)系統(tǒng)試驗(yàn)結(jié)果分析,使用小波閾值去噪法對(duì)抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩(wěn)定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去

標(biāo)簽： MEMS 小波閾值去噪信號(hào)降噪

上傳時(shí)間： 2013-04-24

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BM3D去噪算法的實(shí)現(xiàn)和相關(guān)文檔

·詳細(xì)說(shuō)明：BM3D去噪算法的實(shí)現(xiàn)和相關(guān)文檔，很好的去噪算法

標(biāo)簽： BM3D 去噪算法文檔

上傳時(shí)間： 2013-08-01

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小波閾值圖像去噪算法及MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)

·摘　要:本文研究了小波閩值圖像的去噪方法，并與其它圖像去噪方法進(jìn)行了比較。對(duì)lena圖像進(jìn)行MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)，得到了主觀效果圖和客觀效果的PSNR。研究發(fā)現(xiàn)，小波閾值圖像去噪無(wú)論主觀效果還是客觀效果都優(yōu)于其他圖像去噪方法。[著者文摘]

標(biāo)簽： MATLAB 小波閾值圖像去噪算法仿真實(shí)驗(yàn)

上傳時(shí)間： 2013-06-04

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小波分析在信號(hào)降噪中的應(yīng)用

針對(duì)信號(hào)檢測(cè)中經(jīng)常存在的噪聲污染問(wèn)題，利用小波分解之后可以在各個(gè)層次選擇閾值，對(duì)噪聲成分進(jìn)行抑制，手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號(hào)降噪中的應(yīng)用，分析了被噪聲污染后的信號(hào)的特性；利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號(hào)降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)并在降噪光滑性和相似性兩個(gè)方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢(shì)。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對(duì)信號(hào)進(jìn)行了降噪．仿真結(jié)果表明小波變換具有良好降噪的效果。

標(biāo)簽： 小波分析信號(hào)降噪中的應(yīng)用

上傳時(shí)間： 2013-10-19

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信噪比估計(jì)方法研究

在QPSK調(diào)制方式下，分別研究推導(dǎo)了基于輔助數(shù)據(jù)的極大似然比信噪比估計(jì)算法研究、基于矩的信噪比估計(jì)算法研究以及基于高階累積量的信噪比估計(jì)算法。通過(guò)仿真比較了信噪比估計(jì)算法的性能，著重分析比較了采用的迭代次數(shù)及數(shù)據(jù)長(zhǎng)度等參數(shù)對(duì)算法性能的影響，最終根據(jù)算法各自的特點(diǎn)給出了相應(yīng)的適用范圍。

標(biāo)簽： 信噪比方法研究

上傳時(shí)間： 2013-10-20

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MT-003 了解SINAD、ENOB、SNR、THD、THD + N、SFDR，不在噪底中迷失

用于定量表示ADC動(dòng)態(tài)性能的常用指標(biāo)有六個(gè)，分別是：SINAD(信納比)、ENOB(有效位數(shù))、SNR(信噪比)、THD(總諧波失真)、THD + N(總諧波失真加噪聲)和SFDR(無(wú)雜散動(dòng)態(tài) 范圍)

標(biāo)簽： THD SINAD ENOB SFDR

上傳時(shí)間： 2014-01-22

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