無刷直流電機以體積小、重量輕、效率高、調速性能好、無換向火花及無勵磁損耗等諸多優點被大量應用于家電、交通、醫療器械、數控機床及機器人等領域，現代工業的快速發展對無刷直流電機控制系統的性能要求也越來越高。可以預見，隨著永磁材料和電力電子器件價格進一步的降低，無刷直流電機驅動理論的研究不斷深入，無刷直流電機的應用前景將更加廣泛。 本文通過閱讀大量文獻資料，介紹了無刷直流電機的發展現狀、研究動態及工作原理等。在控制策略上，采用了基于智能控制思想的模糊控制，其特點是不依賴于對象模型，利用制定的控制規則進行了模糊推理從而獲得合適的控制量。運用Matlab/Simulink對控制系統進行了建模和仿真，其中速度環采用模糊PI調節，電流環采用傳統的PI調節，為后面的實驗提供了理論分析的基礎。 結合無刷直流電機的結構，利用電機內部的霍爾元件檢測轉子位置。根據模糊控制器的設計方法，給出了模糊控制查詢表。采用TI公司的數字信號處理器TMS320F2812作為主控芯片，在硬件上設計了整流電路、逆變電路、驅動電路、調理及保護電路等；在DSP軟件開發環境CCS下，采用C語言和匯編語言進行了混合編程，實現了轉子位置信號的讀取、PWM波的產生、AD采樣、速度模糊PI調節及電流調節等功能。 通過對整個控制系統的軟硬件聯合調試，進行了相關實驗。相對傳統的控制系統，采用模糊PI控制的系統具有響應速度快、超調量小、穩定性好等優點。實驗結果表明了無刷直流電機模糊控制系統設計的正確性。最后對整個設計進行了總結，對后續的工作給出了自己的見解。
上傳時間： 2013-04-24
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串聯電池組廣泛應用于手攜式工具、筆記本電腦、通訊電臺、便攜式電子設備、航天衛星、電動自行車、電動汽車及儲能裝置中。本文就電動汽車的串聯電池組加以研究。 隨著社會的發展以及能源、環保等問題的日益突出，電動汽車以其零排放，噪聲低等優點越來越受到世界各國的重視，被稱作綠色環保車。作為發展電動車的關鍵技術之一的電池管理系統(BMS)，是電動車產業化的關鍵。電動汽車的快速發展，它的能量源-動力電池組，成了電動汽車發展的瓶頸。電池技術和電池能量管理系統(BMS)的研究成為解決這一問題的關鍵，越來越受到人們的關注。 電動汽車電池組相關技術中的電池管理系統是目前國內外研究的熱點。本文描述了電動公交用鋰電池配套的電池管理系統的設計與實現。 該電池管理系統在拓撲結構上采用集散式的檢測方法，即每箱電池都配備檢模塊，將各模塊所檢測的相關電池數據通過內部總線傳送給主控模塊，再由主模塊對整體數據進行分析和存儲，并由CAN總線發送給電動公交各車載裝置。 本論文首先比較了現有的幾種電動汽車常用的電壓測量方法，然后提出了電池管理系統中的串聯電池組電壓測量方法的整體設計方案。即采集各個電池單體的基本信息到BMS控制芯片(單片機MC9S12D64)中進行處理計算，從而得出電池工作狀態等信息。 介紹了CAN總線與電動汽車中心控制器進行通信，實現整車的控制。在硬件設計中詳細介紹了小系統的設計，電壓采集系統的設計，CAN通信接口電路的設計，以及抗干擾等方面的電路設計。并介紹了一些重要器件的選擇與參數確定。軟件實現方面，著重講述了檢測板電壓檢測的的功能模塊，最后對電池管理系統的進一步發展給出了一些展望。 目前，本課題的研究在理論和實踐中都取得了很大的進展，在經過大量的軟硬件調試與改進的基礎上，該方法已經實現了良好、可靠的運行，取得了很好的效果，為下一階段的準備打下了很好的基礎。
上傳時間： 2013-06-01
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領域中存在的分析方法問題和分類識別技術難點展開了深入的研究，內容涉及心音構成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據實驗分析，選擇Donoho閾值函數結合多級閾值的方法作為心音信號預處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結構，其性能優于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數據庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數據，通過Fihser降維處理方法提取出了實現分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數參數與松弛變量的優化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數據庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數據作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數據進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統。本文以MATLAB語言的可視化功能實現了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構建，可完成對心音信號的讀取、預處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態鏈接，實現對心音信號分析數據的存儲以及統計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數據量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應用于臨床心臟量化聽診。 關鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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高精度慣性加速度計能夠實現實時位移檢測，在當今民用和軍用系統如汽車電子、工業控制、消費電子、衛星火箭和導彈等中間具有廣泛的需求。在高精度慣性加速度計中，特別需要穩定的低噪聲高靈敏度接口電路。事實上，隨著傳感器性能的不斷提高，接口電路將成為限制整個系統的主要因素。 本論文在分析差動電容式傳感器工作原理的基礎上，設計了針對電容式加速度計的全差分開環低噪聲接口電路。前端電路檢測傳感器電容的變化，通過積分放大，產生正比于電容波動的電壓信號。 本論文采用開關電容電路結構，使得對寄生不敏感，信號靈敏度高，容易與傳感器單片集成。為了得到微重力加速度性能，設計電容式位移傳感接口電路時，重點研究了噪聲問題和系統建模問題。仔細分析了開環傳感器中的不同噪聲源，并對其中的一些進行了仿真驗證。建立了接口電路寄生電容和寄生電阻模型。 為了更好的提高分辨率，降低噪聲的影響如放大器失調、1/f噪聲、電荷注入、時鐘饋通和KT/C噪聲，本論文采用了相關雙采樣技術（CDS）。為了限制接口電路噪聲特別是熱噪聲，著重設計考慮了前置低噪聲放大器的設計及優化。由于時鐘一直導通，特別設計了低功耗弛豫振蕩器，振蕩頻率為1．5M。為了減小傳感器充電基準電壓噪聲，采用兩級核心基準結構設計了高精度基準，電源抑制比高達90dB。 TSMC 0．18μm工藝中的3．3V電壓和模型，本論文進行了spectre仿真。 關鍵詞：MEMS；電容式加速度計；接口電路；低噪聲放大器；開環檢測
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C語言經典部分， C語言教程！ 必學的指針部分！ 很有用用的！
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果園收獲作業機械化、自動化是廣大果農們關注的熱點問題，開展果樹采摘機器人研究，不僅對于適應市場需求、降低勞動強度、提高經濟效率有著一定的現實意義，而且對于跟蹤世界農業新技術、促進我國農業科技進步，加速農業現代化進程有著重大的歷史意義。 果樹采摘機器人是一個集環境感知、動態決策與規劃、行為控制與執行等多種功能于一體的綜合系統，它是由機械手固定在履帶式移動平臺上構成的一類特殊的移動機器人系統。本文在國家“863”高技術項目“果樹采摘機器人關鍵技術研究”支持下，以自行設計的機器人機械結構為研究對象，對果樹采摘機器人的控制系統進行了分析、研究和設計，設計了視覺伺服控制器，并對采摘機器人避障技術進行了探討。主要工作如下： 首先，分析了果樹采摘機器人機械結構，介紹了機器人運動學理論，根據自行設計的5自由度機械臂機械特性，采用幾何結構算法，建立了果樹采摘機器人機械臂的正、逆運動學方程。 其次，基于開放、先進和可靠的考慮，采用開放式結構設計機器人的控制系統。在開放式控制系統設計中，主要對果樹采摘機器人硬件組成部分主控計算機、運動控制器、數據采集卡等進行了選型設計。在分析果樹采摘機器人工作環境和工作特性的基礎上，設計了果樹采摘機器人的外圍傳感器。 再次，根據果樹采摘機器人機械結構和控制系統結構組成，設計了PID控制器，應用于機器人視覺伺服控制，實現果樹采摘機器人的實時控制。在詳細論述關節式機器人避障方法的基礎上，對果樹采摘機器人避障方法進行了初步的探討，提出了采用C—空間法實現采摘機器人實時避障。 最后，建立了傳感器實驗平臺，通過實驗驗證了所設計傳感器的正確性。利用固高PAN&TILT兩維數控轉臺和實地拍攝的蘋果圖像，對所提出的控制方法通過轉臺控制實驗進行了驗證。
上傳時間： 2013-08-05
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C語言編程一站式學習-HTML，C語言學習的好教程
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為了減小異步電機在起動過程中過高電流對電網的沖擊，消除傳統降壓起動對電器和機械設備的不利影響，提高電機的起動特性，本文基于電力電子技術對異步電機的軟起動進行了較為深刻的研究。 本文介紹并設計了一種基于PIC18F4550的新型的軟起動器。在功能上，除了具有一般的電壓斜坡軟起動和電流限流軟起動功能，還增加了專門針對泵類負載的轉矩閉環泵控軟起動模式。這種起動方式有效的降低了水泵起動和停止時造成的水錘，并減輕了管路系統的振蕩。同時，針對異步電動機軟起動過程中出現的電流、電磁轉矩以及轉速振蕩問題，分析了引起振蕩的影響因素及其產生原因，采用以電流關斷時刻為晶閘管觸發基準來抑制振蕩問題。 文章首先分析研究了異步電機的基本結構和工作原理，確定了軟起動器所采用的基本原理和控制方法。分析得出為改善泵類負載起動性能所采用的轉矩閉環泵控制策略以及為減小振蕩所采用的關斷角控制方法的可行性。 其次，本課題對傳統的軟起動器的改進進行了嘗試。采用Microchip公司的PIC18F4550芯片為控制核心。在此基礎上，詳細介紹了交流采樣電路、同步觸發電路以及通迅接口電路等硬件電路。軟件方面采用C語言和匯編語言混合編程實現模塊化程序的設計，在文中較為詳細地介紹了控制系統各部分軟件的設計思想和實現，其中包括主程序流程、各種起動方式的控制程序等。 在文章最后給出了基于MATLAB搭建的軟起動系統的仿真模型，仿真結果表明這種帶泵控制功能的軟起動器可以有效的減小電機起動過程中過高電流對電網的沖擊，優化了電機的起動性能。
上傳時間： 2013-06-13
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本文以異步電機參數離線自整定及參數在線辨識為對象，從理論分析，算法提出，仿真證明和實驗驗證四部分進行了深入研究。 異步電機參數離線自整定及參數在線辨識技術的研究，為異步電機控制性能的不斷提高提供了保障，以使更好，更精確的控制方式能夠應用到工程實際中去。 由于在工程中使用的電機和變頻器不一定能夠匹配，而需要在電機運行之前由專業的工程師對變頻器作重新設置，此過程復雜，耽誤時間而且需要專業人員操作。 本文提出一套異步電機參數離線自整定算法，使用C語言編程，并在一臺2.2KW電機的硬件實驗平臺上驗證了該算法，實現了電機在運行之前，變頻器自動測試出電機的基本參數，為矢量控制等控制方式提供所需要的電機參數。 電機在運行過程中，由于溫度等因素的影響，電機的參數會發生變化，影響電機運行的穩定性，所以要對電機參數做在線辨識。本文對異步電機參數在線辨識作了理論分析和方法總結，為下一步工作打下基礎。 算法的實現需要相應的硬件實驗平臺，本文對硬件實驗平臺作了詳細介紹，包括主電路的設計、IGBT的驅動保護電路設計、DSP數字控制器的設計。 本文還對文中提出的實驗方法作了MATLAB/Simulink仿真，驗證了該方法的可行性，對實驗有指導意義。
上傳時間： 2013-04-24
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本書主要闡述設計射頻與微波功率放大器所需的理論、方法、設計技巧，以及將分析計算與計算機輔助設計相結合的優化設計方法。這些方法提高了設計效率，縮短了設計周期。本書內容覆蓋非線性電路設計方法、非線性主動設備建模、阻抗匹配、功率合成器、阻抗變換器、定向耦合器、高效率的功率放大器設計、寬帶功率放大器及通信系統中的功率放大器設計。 本書適合從事射頻與微波動功率放大器設計的工程師、研究人員及高校相關專業的師生閱讀。 作者簡介 Andrei Grebennikov是M／A—COM TYCO電子部門首席理論設計工程師，他曾經任教于澳大利亞Linz大學、新加坡微電子學院、莫斯科通信和信息技術大學。他目前正在講授研究班課程，在該班上，本書作為國際微波年會論文集。 目錄 第1章 雙口網絡參數 1.1 傳統的網絡參數 1.2 散射參數 1.3 雙口網絡參數間轉換 1.4 雙口網絡的互相連接 1.5 實際的雙口電路 1.5.1 單元件網絡 1.5.2 π形和T形網絡 1.6 具有公共端口的三口網絡 1.7 傳輸線 參考文獻 第2章 非線性電路設計方法 2.1 頻域分析 2.1.1 三角恒等式法 2.1.2 分段線性近似法 2.1.3 貝塞爾函數法 2.2 時域分析 2.3 NewtOn.Raphscm算法 2.4 準線性法 2.5 諧波平衡法 參考文獻 第3章 非線性有源器件模型 3.1 功率MOSFET管 3.1.1 小信號等效電路 3.1.2 等效電路元件的確定 3.1.3 非線性I—V模型 3.1.4 非線性C.V模型 3.1.5 電荷守恒 3.1.6 柵一源電阻 3.1.7 溫度依賴性 3.2 GaAs MESFET和HEMT管 3.2.1 小信號等效電路 3.2.2 等效電路元件的確定 3.2.3 CIJrtice平方非線性模型 3.2.4 Curtice.Ettenberg立方非線性模型 3.2.5 Materka—Kacprzak非線性模型 3.2.6 Raytheon(Statz等)非線性模型 3.2.7 rrriQuint非線性模型 3.2.8 Chalmers(Angek)v)非線性模型 3.2.9 IAF(Bemth)非線性模型 3.2.10 模型選擇 3.3 BJT和HBT汀管 3.3.1 小信號等效電路 3.3.2 等效電路中元件的確定 3.3.3 本征z形電路與T形電路拓撲之間的等效互換 3.3.4 非線性雙極器件模型 參考文獻 第4章 阻抗匹配 4.1 主要原理 4.2 Smith圓圖 4.3 集中參數的匹配 4.3.1 雙極UHF功率放大器 4.3.2 M0SFET VHF高功率放大器 4.4 使用傳輸線匹配 4.4.1 窄帶功率放大器設計 4.4.2 寬帶高功率放大器設計 4.5 傳輸線類型 4.5.1 同軸線 4.5.2 帶狀線 4.5.3 微帶線 4.5.4 槽線 4.5.5 共面波導 參考文獻 第5章 功率合成器、阻抗變換器和定向耦合器 5.1 基本特性 5.2 三口網絡 5.3 四口網絡 5.4 同軸電纜變換器和合成器 5.5 wilkinson功率分配器 5.6 微波混合橋 5.7 耦合線定向耦合器 參考文獻 第6章 功率放大器設計基礎 6.1 主要特性 6.2 增益和穩定性 6.3 穩定電路技術 6.3.1 BJT潛在不穩定的頻域 6.3.2 MOSFET潛在不穩定的頻域 6.3.3 一些穩定電路的例子 6.4 線性度 6.5 基本的工作類別：A、AB、B和C類 6.6 直流偏置 6.7 推挽放大器 6.8 RF和微波功率放大器的實際外形 參考文獻 第7章 高效率功率放大器設計 7.1 B類過激勵 7.2 F類電路設計 7.3 逆F類 7.4 具有并聯電容的E類 7.5 具有并聯電路的E類 7.6 具有傳輸線的E類 7.7 寬帶E類電路設計 7.8 實際的高效率RF和微波功率放大器 參考文獻 第8章 寬帶功率放大器 8.1 Bode—Fan0準則 8.2 具有集中元件的匹配網絡 8.3 使用混合集中和分布元件的匹配網絡 8.4 具有傳輸線的匹配網絡 8.5 有耗匹配網絡 8.6 實際設計一瞥 參考文獻 第9章 通信系統中的功率放大器設計 9.1 Kahn包絡分離和恢復技術 9.2 包絡跟蹤 9.3 異相功率放大器 9.4 Doherty功率放大器方案 9.5 開關模式和雙途徑功率放大器 9.6 前饋線性化技術 9.7 預失真線性化技術 9.8 手持機應用的單片cMOS和HBT功率放大器 參考文獻
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