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(yōu)點和缺點 4 1.2.1 C語言的優(yōu)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(wěn)定性 14 第2章 復數(shù)運算 18 2.1 復數(shù)的四則運算 18 2.1.1 [算法1] 復數(shù)乘法 18 2.1.2 [算法2] 復數(shù)除法 20 2.1.3 【實例5】 復數(shù)的四則運算 22 2.2 復數(shù)的常用函數(shù)運算 23 2.2.1 [算法3] 復數(shù)的乘冪 23 2.2.2 [算法4] 復數(shù)的n次方根 25 2.2.3 [算法5] 復數(shù)指數(shù) 27 2.2.4 [算法6] 復數(shù)對數(shù) 29 2.2.5 [算法7] 復數(shù)正弦 30 2.2.6 [算法8] 復數(shù)余弦 32 2.2.7 【實例6】 復數(shù)的函數(shù)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(shù)表示法 37 3.1.2 點表示法 38 3.1.3 [算法9] 系數(shù)表示轉化為點表示 38 3.1.4 [算法10] 點表示轉化為系數(shù)表示 42 3.1.5 【實例7】 系數(shù)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(shù)多項式相乘 47 3.2.2 [算法12] 實系數(shù)多項式相乘 50 3.2.3 [算法13] 復系數(shù)多項式相除 52 3.2.4 [算法14] 實系數(shù)多項式相除 54 3.2.5 【實例8】 復系數(shù)多項式的乘除法 56 3.2.6 【實例9】 實系數(shù)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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)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(shù)方程組 179 5.1.9 【實例22】 解線性復系數(shù)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(tài)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(tài)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(qū)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(shù)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(shù)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(qū)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(shù)插值 287 7.5.2 [算法69] 第二類邊界條件的三次樣條函數(shù)插值 292 7.5.3 [算法70] 第三類邊界條件的三次樣條函數(shù)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(shù) 308 第8章 數(shù)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(qū)間高斯求積法 342 8.2.7 【實例45】 半無限區(qū)間內高斯求積法 343 8.2.8 【實例46】 無限區(qū)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(shù)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(qū)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(qū)域曲面擬合 419 10.2.1 [算法97] 矩形區(qū)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(shù) 430 11.1 連分式級數(shù)和指數(shù)積分 430 11.1.1 [算法98] 連分式級數(shù)求值 430 11.1.2 [算法99] 指數(shù)積分 433 11.1.3 【實例56】 連分式級數(shù)求值 436 11.1.4 【實例57】 指數(shù)積分求值 438 11.2 伽馬函數(shù) 439 11.2.1 [算法100] 伽馬函數(shù) 439 11.2.2 [算法101] 貝塔函數(shù) 441 11.2.3 [算法102] 階乘 442 11.2.4 【實例58】 伽馬函數(shù)和貝塔函數(shù)求值 443 11.2.5 【實例59】 階乘求值 444 11.3 不完全伽馬函數(shù) 445 11.3.1 [算法103] 不完全伽馬函數(shù) 445 11.3.2 [算法104] 誤差函數(shù) 448 11.3.3 [算法105] 卡方分布函數(shù) 450 11.3.4 【實例60】 不完全伽馬函數(shù)求值 451 11.3.5 【實例61】 誤差函數(shù)求值 452 11.3.6 【實例62】 卡方分布函數(shù)求值 453 11.4 不完全貝塔函數(shù) 454 11.4.1 [算法106] 不完全貝塔函數(shù) 454 11.4.2 [算法107] 學生分布函數(shù) 457 11.4.3 [算法108] 累積二項式分布函數(shù) 458 11.4.4 【實例63】 不完全貝塔函數(shù)求值 459 11.5 貝塞爾函數(shù) 461 11.5.1 [算法109] 第一類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 461 11.5.2 [算法110] 第二類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 466 11.5.3 [算法111] 變型第一類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 469 11.5.4 [算法112] 變型第二類整數(shù)階貝塞爾函數(shù) 473 11.5.5 【實例64】 貝塞爾函數(shù)求值 476 11.5.6 【實例65】 變型貝塞爾函數(shù)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(shù)積分求值 490 11.6.6 【實例67】 第二類勒讓德橢圓函數(shù)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(qū)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(shù)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(shù)的Brent法求極值 515 12.2 多元函數(shù)求極值 517 12.2.1 [算法121] 不需要導數(shù)的一維搜索 517 12.2.2 [算法122] 需要導數(shù)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(shù)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(guī)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(guī)劃問題 571 第13章 隨機數(shù)產(chǎn)生與統(tǒng)計描述 574 13.1 均勻分布隨機序列 574 13.1.1 [算法129] 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的一個隨機數(shù) 574 13.1.2 [算法130] 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的隨機數(shù)序列 576 13.1.3 [算法131] 產(chǎn)生任意區(qū)間內均勻分布的一個隨機整數(shù) 577 13.1.4 [算法132] 產(chǎn)生任意區(qū)間內均勻分布的隨機整數(shù)序列 578 13.1.5 【實例78】 產(chǎn)生0到1之間均勻分布的隨機數(shù)序列 580 13.1.6 【實例79】 產(chǎn)生任意區(qū)間內均勻分布的隨機整數(shù)序列 581 13.2 正態(tài)分布隨機序列 582 13.2.1 [算法133] 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的一個隨機數(shù) 582 13.2.2 [算法134] 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的隨機數(shù)序列 585 13.2.3 【實例80】 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的一個隨機數(shù) 587 13.2.4 【實例81】 產(chǎn)生任意均值與方差的正態(tài)分布的隨機數(shù)序列 588 13.3 統(tǒng)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(shù)組的二分查找 609 14.1.2 [算法141] 無序數(shù)組同時查找最大和最小的元素 611 14.1.3 [算法142] 無序數(shù)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(shù)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(shù)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(shù) 622 14.3.2 [算法146] 哈希函數(shù) 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(shù)排序 651 15.4.2 [算法157] 基數(shù)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(shù)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(shù)據(jù)快速傅里葉變換 662 16.1.2 [算法160] 復數(shù)據(jù)快速傅里葉逆變換 666 16.1.3 [算法161] 實數(shù)據(jù)快速傅里葉變換 669 16.1.4 【實例94】 驗證傅里葉變換的函數(shù) 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?shù)暮瘮?shù) 684 16.2.5 【實例96】 驗證離散余弦變換的函數(shù) 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
標簽： C 算法 附件 源代碼
上傳時間： 2015-06-29
上傳用戶：cbsdukaf
用Gardner算法實現(xiàn)位同步
標簽： 視頻教程
上傳時間： 2016-03-04
上傳用戶：那那那d
論文首先對基本定位算法如基于小區(qū)編號、接收信號場 強、到達時間到達時間差、到達角度、混合定 位方法等的原理，誤差消除及處理，還有與混合定位方法相關的數(shù)據(jù) 融合技術進行了簡單介紹。隨后分析介紹了國內外最新的定位算法及 優(yōu)化點，如約束極小化定位算法、基于向量機的模式識別定位 算法和指紋定位算法等，優(yōu)化點有在基于指紋定位方法的基礎上考慮 馬爾科夫模型，方法基礎上考慮功率加權算法，濾波方面考慮滑 動窗技術等。
標簽： 蜂窩 無線網(wǎng)絡 手機定位 法的研究
上傳時間： 2017-03-15
上傳用戶：rocket1122
3種整數(shù)規(guī)劃的解決算法，基于分支定界
上傳時間： 2017-06-21
上傳用戶：陳xiaoda
提出了一種基于超前角控制的永磁同步電動機弱磁增速的方法， 著重介紹了此方法在軸直聯(lián)式變頻洗衣機中的應用和算法實踐， 并提供了系統(tǒng)硬件組成和軟件編程設計思路。
標簽： 永磁同步電機
上傳時間： 2021-12-12
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提出一種永磁同步電機新的寬范圍弱磁控制策略，根據(jù)電機在不同轉速段運行時的轉矩特性，考慮逆變器的輸出電壓能力及電機的電流約束條件，以輸出最大轉矩為目標，分析得出全速范圍內的電流矢量控制算法。該方法將全速段分為四個運行區(qū)間，可實現(xiàn)恒轉矩運行與弱磁控制的快速平滑過渡，使系統(tǒng)在額定轉速以下具有恒轉矩輸出，在高速運行時實現(xiàn)恒功率特性。仿真及實驗結果表明，提出的方法可有效拓寬電機的轉速運行范圍，具有較快的動態(tài)響應性能。
標簽： 永磁同步電機
上傳時間： 2021-12-12
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基于DSP28335的永磁同步電機調速系統(tǒng)設計摘要（中英文） 本控制系統(tǒng)的設計是為了實現(xiàn)基于TMS320F28335的永磁同步電動機的調速系統(tǒng)，并把它引用到全電動注塑機當中。本系統(tǒng)使用SVPWM的控制方法，通過采樣電機電流和旋轉變壓器的位置信息，實現(xiàn)速度、電流雙閉環(huán)控制。通過TMS320F28335的硬件浮點處理核心，實現(xiàn)應用于永磁同步電機的浮點算法，去取代過去的定點算法，提高代碼效率。 Abstract: The control system is designed to realize TMS320F28335 based on the permanent magnet synchronous motor speed control system, and put it to quoting all electric of injection molding machine. The ystem of the control method used SVPWM, through the sampling motor current and rotating transformer 1. 引言1.1 設計背景及目的 本永磁同步電機調速系統(tǒng)是全電動注塑機的其中一個應用部分。全電動注塑機憑借著其節(jié)約能源、清潔、噪聲少、速度控制效果好、精度高、可重復性高、成本低等眾多優(yōu)點，成為了當下高端注塑機發(fā)展的一個方向。 全電動注塑機的所有運動機構都采用交流伺服電動機驅動，一個穩(wěn)定高效的永磁同步電動機驅動方案成為了全電動注塑機性能的一個總要部分。本次設計以適用于全電動注塑機的永磁同步電動機控制系統(tǒng)為目標進行設計，采用TI公司的TMS320F28335作為控制核心。憑借TMS320F28335高速的運算能力，適用于電動機控制的各種外設，以及TMS320F283XX特有的硬件浮點運算能力，進行永磁同步電動機的調速控制系統(tǒng)的設計。
上傳時間： 2022-05-08
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PID溫度控制器作為一種重要的控制設備,在化工、食品等諸多工業(yè)生產(chǎn)過程中得到了廣泛的應用.但是,一般的PID溫度控制器,必須由工程人員根據(jù)經(jīng)驗,手動調節(jié)PID參數(shù).這對于需要經(jīng)常對PID參數(shù)進行調整的用戶十分不方便,限制了控制器的應用.本課題的研究目的在于設計出一種能夠自動整定PID參數(shù)、且控制精度高的PID溫度控制器,以滿足工業(yè)生產(chǎn)中對高性能溫度控制器的需求.同時,本溫度控制器要能夠與PLC(可編程邏輯控制器)配合使用,由PLC來控制本控制器的工作.本文通過理論分析和編程仿真,設計出一種控制性能優(yōu)良的PID參數(shù)自整定控制算法,并開發(fā)了控制器的硬件電路及控制程序.本文的研究內容主要包括以下幾個方面:(1)采用理論分析與公式推導的方法,設計出了基于階躍辨識、基于繼電辨識和基于Fuzzy推理的三種切實可行的PID參數(shù)自整定方法.采用Matlab對這三種PID參數(shù)自整定方法進行了建模與仿真,選擇了綜合性能最好的一種方法應用于本溫度控制器中,滿足了產(chǎn)品的控制指標要求.(2)通過設計基于單片機的控制電路,實現(xiàn)了本系統(tǒng)的控制功能.(3)通過設計基于CPLD的通訊電路和通訊協(xié)議,實現(xiàn)了本溫度控制器與PLC的通訊功能.(4)通過設計數(shù)據(jù)結構和算法,使溫度控制器控制軟件具有較高的運行效率.本文中通過理論分析與建模仿真設計出了PID參數(shù)自整定算法,為以后更高性能的此類算法的開發(fā)提供了一條可行的途徑;溫度控制器電路的設計和控制程序的開發(fā),對其它同類產(chǎn)品的開發(fā)具有一定的參考價值.
上傳時間： 2022-05-23
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1引言隨著高r能永磁材料、電力電了技術、大規(guī)模集成電路和計算機技術的發(fā)展，永同步電機PMSMD）的應用領城不擴大。由于對電機控制性能的要求越來越高，因此如何建立有效的仿真模型越來受到人們的關注。本文在分析永司步電機數(shù)學模型的基礎上，提出了一種PMSM控制系統(tǒng)建模的方法，在此仿真模型基礎上，可以十分便捷地實現(xiàn)和驗證控制算法。因此，它為分析和設計PMSM控制系統(tǒng)提供了有效的手段，也為實際電機控制系統(tǒng)的設計和調試提供了新的思路。2永磁同步電機的數(shù)學模型[]水磁同步電動機三相繞組分別為U.v.w，各相繞組平面的軸線在與轉子軸垂直的平面上，三相繞組的電壓回路方程如下；式中，U L，為各相繞組兩端的電壓14A為各相的線電流，中uoyow為相統(tǒng)組的總磁鏈，R為定子每相繞組的電陽：P為微外算子（d/at）.磁鏈方程為：
上傳時間： 2022-06-22
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本文首先就永磁同步電機弱磁控制的國內外發(fā)展現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢進行了簡單介紹，建立了永磁同步電機在旋轉坐標系下的動態(tài)模型，介紹了常用的矢量控制策略，并通過控制效果對比引出永磁同步電機弱磁控制方法。然后，詳細介紹了永磁同步電機的弱磁控制原理，并對弱磁控制的約束條件、弱磁控制區(qū)間的電流給定及現(xiàn)有弱磁控制策略做了簡單的介紹，推導了電機在恒轉矩控制和弱磁控制階段中永磁同步電機電流矢量在電流平面的運行軌跡及其相關說明。深入研究了基于電壓反饋的永磁同步電機弱磁控制算法。最后，基于電壓反饋弱磁算法對控制系統(tǒng)建模，構建了以SVPWM為調制算法，基于電壓反饋的永磁同步電機弱磁控制系統(tǒng)框圖，對框圖中的關鍵模塊進行了分析和設計，并借助Matlab/Simulink 軟件對控制系統(tǒng)進行了建模和仿真，仿真結果驗證了基于電壓反饋的弱磁控制方法的可行性和有效性。并由仿真結果分析指出基于電壓反饋弱磁控制策略的不足點，從而為該弱磁控制策略的進一步完善提出新的思路。關鍵詞：永磁同步電機，SVPWM調制，弱磁控制，電壓反饋，Matlab/Simulink仿真
上傳時間： 2022-06-24
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