環境的不斷污染、石油能源的加劇消耗促使純電動車成為了各國各汽車廠商爭相研究的對象。而閥控免維護鉛酸蓄電池（VRLA）憑著其低廉的價格優勢占據了車用蓄電池的大部分市場份額。本文旨在開發一套完整的VRLA蓄電池管理系統，包括蓄電池狀態檢測、均衡充放電管理、溫度管理、充放電管理等。 本文首先討論了車用VRLA蓄電池的特性，包括其失效模式、改進方式以及各種充電方法對其物理上的影響。隨后，針對VRLA車用蓄電池，本文著重討論了電動汽車蓄電池的智能管理系統，第三章到第四章詳細介紹了裝載車內的管理系統（檢測系統、均衡系統）；第五章著重討論了置于車外的充放電管理系統的設計和實現。 狀態檢測系統系統主要包括電池狀態采集系統以及剩余容量SoC、健康狀態SoH測量系統。本文針對電動汽車這個特殊應用場合，提出了一種新的同時基于AH定律、Peukert方程、溫度修正、SoH以及開路電壓的的容量預測方法。 均衡充電系統的目的是保持串聯電池組單體電池容量的均衡。均衡管理系統主要包括控制器、開關組件以及輔助均衡充電器三個部分。 主充電系統采用的是正負脈沖的充電方式，本系統通過一個全橋雙向DC/DC變流器來實現。主充電器的功率等級為20kW，在本課題組中，這個功率等級較之以往有較大的突破。
上傳時間： 2013-04-24
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工業生產過程中，時滯對象普遍存在，同時也是較難控制的，尤其是大時滯對象的控制一直都是一個難題。而很多溫度控制系統都是屬于大時滯系統，常見的智能溫度控制器雖然在溫度控制的實際應用中表現了比較理想的控制效果，但它仍然屬于將參數整定與系統控制分開處理的離線整定方法，如果工況發生變化就必須重新調整參數。針對這一問題，為了實現時滯系統參數自整定的控制，本文將神經網路控制、模糊控制和PID控制結合起來，設計了基于神經網路的模糊自適應PID控制器。 首先，本論文分析了時滯系統的特點，討論了幾種時滯系統較為成熟的常規控制算法：微分先行控制算法、史密斯預估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它們的控制性能；并且通過仿真對這三種控制方法在溫控系統中的控制性能進行了比較。 其次，在分析PID參數自整定傳統方法的基礎上，設計了一種改進方法，并設計了相應的控制器。該控制器綜合了模糊控制、神經網絡控制和PID控制各自的長處，既具備了模糊控制簡單有效的控制作用以及較強的邏輯推理功能，也具備了神經網絡的自適應、自學習的能力，同時也具備了傳統PID控制的廣泛適應性。該方法不需要離線整定參數，實現了在線自整定參數。仿真實驗表明了該控制器對模型和環境都具有較好的適應能力和較強的魯棒性。 最后將基于神經網路的模糊自適應PID控制器應用于貝加萊PID溫控裝置，能夠出色地實現參數的在線自整定。理論分析、系統仿真、實驗結果都證實了這種控制策略能有效地減少系統超調量，并減少了調節時間，提高了系統的實時性和控制精度。
上傳時間： 2013-07-05
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溫室是設施農業的重要組成部分，國內外溫室種植業的實踐經驗表明，提高溫室的自動控制和管理水平可充分發揮溫室農業的高效性。隨著傳感技術，計算機技術及通訊技術的迅猛發展，現代化溫室信息自動采集及智能控制系統的開發已越來越引起人們的重視，并成為一個具有重要意義的研究方向。因此設計了基于PIC單片機的溫室自動控制系統，使其對溫室環境進行控制，為植物創造適宜的生長條件，從而使農作物獲得高產，提高農業生產的經濟效益。 文中論述了國內外溫室環境控制技術的發展及現狀，分析了溫室的內部機理，給出了所采用的溫室小氣候溫濕度模型；通過對溫室環境歷史數據的分析，得出了溫室溫度控制系統的近似數學模型。 系統采用模糊控制算法實現對溫濕度的控制。詳細研究了模糊控制的機理，建立了針對幾種執行機構的模糊控制規則表；在模糊推理中采用了T-S模型的推理方法，此方法確定的控制規則工程意義明確，易于調整。并以溫度控制系統為對象，使用MATLAB對模糊算法進行仿真；仿真結果表明，這種算法具有超調量小、穩定性強、適應性好等特點，能夠達到預期的控制效果，是一種較為理想的智能控制方案。 溫室自動控制系統的硬件部分由上位機和下位機及其外圍電路組成。上位機采用PC機，通過與下位機間的通信實現對溫室的統一管理；下位機及其外圍電路實現溫室環境參數的檢測、顯示和實時控制，微處理器采用的是PIC16F877A單片機。這種以單片機為核心的控制器還可以在不依賴上位機的情況下獨立實現參數的測控。 在軟件設計方面，將模糊控制算法引入其中，給出了主程序、模糊算法程序、通信程序等程序流程圖。使用MSComm控件實現上下位機間通信；并采用VB6.0對上位機界面進行了設計，使程序簡單、清晰、為用戶提供了直觀友好的管理平臺。整個系統軟硬件搭配合理，設計、開發、維護方便，具有較高的性價比。
上傳時間： 2013-07-21
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全功能交通燈設計+智能交通燈 全功能交通燈設計+智能交通燈
上傳時間： 2013-06-19
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對一些信號的監測尤其是對電壓、電流、溫度等模擬量的監測有著很廣泛的應用，通過監測到的數據，可以對系統相關設置進行及時調整，為人們的生產生活帶來便利與保證。 系統采用Actel公司先進的模數混合FPGA以及Actel公司的SOPC設計解決方案，單芯片實現以CortexMI處理器為核心的片上監測系統。它可以完成對電壓、電流、溫度等模擬量的監測，系統模擬模塊將采集到的數據ADC后送給處理器Cortex-MI進行處理，通過串行口，以太網口和OLED，實現與PC主機交互，板上實時顯示以及遠程主機檢測功能。借助于Actel的先進的新型fusion模數混合FPGA器件，單芯片實現可直接對外部模擬信號進行處理的數模混合系統，簡化了設計；對電壓，電流，溫度等模擬量的測控在日常生活中有很重要的意義，該系統在智能家電，電源監控以及微控制器等領域有廣泛的應用前景。 本文研究的主要內容包括： 1.對現有嵌入式設計方法進行比較，確定系統設計目標并選擇SOPC方案設計系統； 2.系統硬件平臺設計； 3.系統軟件設計。
上傳時間： 2013-06-14
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基于CMOS攝像頭的智能尋跡車的設計與實現
上傳時間： 2013-07-28
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PID算法自從問世以來，一直受到廣泛的關注。隨著現代控制理論及智能控制技術的發展，PID算法也得到了長足的發展。結合傳統的PID控制算法，針對特定的控制領域，出現了一些新的控制算法，模糊PID控制算法就是在此基礎上漸漸形成并凸顯其控制特色。 同時隨著微電子技術的發展，現場可編程邏輯器件FPGA的發展及其EDA技術的日漸成熟，為集成控制芯片開拓了廣闊的發展空間。FPGA的發展為基于硬件的算法模塊的實現提供了可能性，同時節省了外圍的電路，使算法模塊的集成度大大提高。 本文針對當前國內外在算法研究方面的熱點問題，對模糊PID算法進行了深入的分析和研究。通過對汽輪機調節系統的結構分析，對其進行了數學建模。采用某汽輪機的實際設計運行參數，利用Matlab仿真軟件，對該汽輪機的數學模型進行了甩負荷動態特性仿真。仿真結果表明，模糊PID可以更好地解決汽輪發電機組在甩負荷過程中由于機組轉子飛升量太大而導致危急保安裝置動作，使得汽輪發電機組意外停機的問題，能夠保證汽輪發電機組在意外甩負荷時機組正常的機械運轉。根據模糊控制理論的特點及EDA技術和FPGA可編程邏輯器件的發展現狀，提出了在FPGA上實現模糊PID算法的具體實現方案。在綜合分析算法特性的基礎上，選擇Altera公司生產的CycloneⅡ系列中的EP2C35F672C6作為目標芯片，利用分層模塊化設計思想，在Altera公司提供的QuartusⅡ開發環境中，利用原理圖設計輸入和VHDL設計輸入相結合的方式實現了模糊PID控制算法，同時分別對實現的各個功能模塊和整個算法模塊進行了功能時序仿真。根據仿真結果分析，該設計實現了的模糊PID控制功能。 該控制算法模塊的FPGA實現很好的避免了因CPU或者其它問題導致算法程序跑飛、程序死循環、復位不可靠等問題，提高了控制的可靠性。同時加強了模塊的通用性，減少了系統硬件開發周期，節省了外圍設備的電路，降低了設計開發成本。
上傳時間： 2013-07-21
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工業生產過程往往具有非線性、不確定性，難以建立精確的數學模型。應用常規的PID控制器難以達到理想的控制效果。作為的重要分支，人工神經網絡具有良好的非線性映射能力和高度的并行信息處理能力，已成為非線性系統建模、辨識和控制中常用的理論和方法。其中，神經元具有很強的信息綜合、學習記憶、自學習和自適應能力，可以處理那些難以用模型和規則描述的過程，將神經元與PID結合，應用到實際的控制中，可以在線調整PID的參數，使系統具有較強的抗干擾能力、自適應能力和較好的魯棒性。 目前，人工神經網絡的研究主要是神經網絡的理論研究、神經網絡的應用研究和神經網絡的實現技術研究，這三方面是相互依賴和相互促進的關系。本文主要側重的是神經網絡的實現技術研究方面，創新性地利用FPGA嵌入式系統開發技術實現單神經元PID智能控制器的研究與設計，并將其封裝成為一個專用的IP核供其他的控制系統使用。 首先，對單神經元PID智能控制器的設計原理和設計算法進行了深入的研究與分析；其次，利用MATLAB設計單神經元PID智能控制器，針對特定的被控對象，對其進行仿真實驗，獲得比較理想的系統輸出；然后，研究基于FPGA的單神經元智能控制算法的實現，對控制器進行VHDL語言分層設計，使用Altera公司的軟件QuartusⅡ6.1進行仿真實驗。兩個仿真實驗結果表明，基于FPGA的單神經元智能控制器比MATLAB設計的單神經元PID智能控制器性能優良。 本文的設計模塊主要包括權值修改模塊、誤差計算模塊、權值產生模塊和輸出模塊。在各個模塊的設計中進行了優化處理，使本文的設計不僅利用的硬件資源少，而且也有很快的運行速度，同時也改善了傳統控制器的控制性能。
上傳時間： 2013-04-24
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人臉自動識別技術是模式識別、圖像處理等學科的一個最熱門研究課題之一。隨著社會的發展,各方面對快速有效的自動身份驗證的要求日益迫切，而人臉識別技術作為各種生物識別技術中最重要的方法之一，已經越來越多的受到重視。對于具有實時，快捷，低誤識率的高性能算法以及對算法硬件加速的研究也逐漸展開。 本文詳細分析了智能人臉識別算法原理，發展概況和前景，包括人臉檢測算法，人眼定位算法，預處理算法，PCA和ICA 算法，詳細分析了項目情況，系統劃分，軟硬件平臺的資源和使用。并在ISE軟件平臺上，用硬件描述語言(verilog HDL)對算法部分嚴格按照FPGA代碼風格進行了RTL 硬件建模，并對C++算法進行了優化處理，通過仿真與軟件算法結果進行比對，評估誤差，最后在VirtexII Pro FPGA 上進行了綜合實現。 主要研究內容如下： 首先，對硬件平臺xilinx的VirtexII Pro FPGA 上的系統資源進行了描述和研究，對存儲器sdram,RS-232 串口，JTAG 進行了研究和調試，對Coreconnect的OPB總線仲裁機理進行了兩種算法的比較，RTL 設計，仿真和綜合。利用ISE和VC++軟件平臺，對verilog和C++算法進行同步比較測試，使每步算法對應正確的結果。對軟硬件平臺的合理使用使得在項目中能盡可能多的充分利用硬件資源，制板時正確選型，以及加快設計和調試進度。其次，對人臉識別算法流程中的人臉檢測，人眼定位，預處理，識別算法分別進行了比較研究，選取其中各自性能最好的一種算法對其原理進行了分析討論。人臉檢測采用adaboost 算法，因其速度和精度的綜合性能表現優異。人眼定位采用小塊合并算法，因為它具有快速，準確，弱時實的特點。預處理算法采用直方圖均衡加平滑的算法，簡單，高效。 識別算法采用PCA 加ICA 算法，它能最大的弱化姿態和光照對人臉識別的影響。 最后，使用Verilog HDL 硬件描述語言進行算法的RTL 建模，在C++算法的基礎上，保證原來效果的前提下，根據FPGA 硬件特點對算法進行了優化。視頻輸入輸出是人臉識別的前提，它提供FPGA 上算法需要處理的數據，預處理算法在C++算法的基礎上進行了優化，最大的減少了運算量，提高了運算速度，16 位計算器模塊使得在算法實現時可以根據系統要求，在FPGA的ip 核和自己設計的模塊之間選擇性能更好的一個來調用，FIFO的設計提供同步和異步時鐘域的數據緩存。設計在ISE和VC++軟件平臺同時進行，隨時對verilog和C++數據進行監測和比對。全部設計模塊通過仿真，達到預定的性能要求，并在FPGA 上綜合實現。
上傳時間： 2013-07-13
上傳用戶：李夢晗
隨著社會的發展，人們對電力需求特別是電能質量的要求越來越高。但由于非線性負荷大量使用，卻帶來了嚴重的電力諧波污染，給電力系統安全、穩定、高效運行帶來嚴重影響，給供用電設備造成危害。如何最大限度的減少諧波造成的危害，是目前電力系統領域極為關注的問題。諧波檢測是諧波研究中重要分支，是解決其它相關諧波問題的基礎。因此，對諧波的檢測和研究，具有重要的理論意義和實用價值。 目前使用的電力系統諧波檢測裝置，大多基于微處理器設計。微處理器是作為整個系統的核心，它的性能高低直接決定了產品性能的好壞。而這種微處理器為主體構成的應用系統，存在效率低、資源利用率低、程序指針易受干擾等缺點。由于微電子技術的發展，特別是專用集成電路ASIC(ApplicationSpecificIntegratedCircuit)設計技術的發展，使得設計電力系統諧波檢測專用的集成電路成為可能，同時為諧波檢測裝置的硬件設計提供了一個新的發展途徑。本文目標就是設計電力系統諧波檢測專用集成電路，從而可以實現對電力系統諧波的高精度檢測。采用專用集成電路進行諧波檢測裝置的硬件設計，具有體積小，速度快，可靠性高等優點，由于應用范圍廣，需求量大，電力系統諧波檢測專用集成電路具有很好的應用前景。 本文首先介紹了國內外現行諧波檢測標準，調研了電力系統諧波檢測的發展趨勢；隨后根據裝置的功能需求，特別是依據其中諧波檢測國標參數的測量算法，為系統選定了基于FPGA的SOPC設計方案。 本文分析了電力系統諧波檢測專用集成電路的功能模型，對專用集成電路進行了模塊劃分。定義了各模塊的功能，并研究了模塊間的連接方式，給出了諧波檢測專用集成電路的并行結構。設計了基于FPGA的諧波檢測專用集成電路設計和驗證的硬件平臺。配合專用集成電路的電子設計自動化(EDA)工具構建了智能監控單元專用集成電路的開發環境。 在進行FPGA具體設計時，根據待實現功能的不同特點，分為用戶邏輯區域和Nios處理器模塊兩個部分。用戶邏輯區域控制A/D轉換器進行模擬信號的采樣，并對采樣得到的數字量進行諧波分析等運算。然后將結果存入片內的雙口RAM中，等待Nios處理器的訪問。Nios處理器對數據處理模塊的結果進一步處理，得到其各自對應的最終值，并將結果通過串行通信接口發送給上位機。 最后，對設計實體進行了整體的編譯、綜合與優化工作，并通過邏輯分析儀對設計進行了驗證。在實驗室條件下，對監測指標的運算結果進行了實驗測量，實驗結果表明該監測裝置滿足了電力系統諧波檢測的總體要求。
上傳時間： 2013-04-24
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