最小的人體感應(yīng)模塊
標(biāo)簽： 人體感應(yīng) 模塊
上傳時(shí)間： 2013-05-23
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專輯類-超聲-紅外-激光-無線-通訊相關(guān)專輯-183冊(cè)-1.48G 最小的人體感應(yīng)模塊-1頁-0.1M.pdf
標(biāo)簽： 0.1 人體感應(yīng) 模塊
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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單片機(jī)控制系統(tǒng)的開發(fā)必須經(jīng)歷這三個(gè)步驟：電路設(shè)計(jì)、器件選擇、程序設(shè)計(jì)。主要介紹ATmega64單片機(jī)的最小系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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ARM的開發(fā)流程、最小系統(tǒng)、啟動(dòng)文件詳解：包括最小系統(tǒng)實(shí)例詳解和軟件環(huán)境介紹
標(biāo)簽： ARM 開發(fā)流程 最小系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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電力變壓器是電力系統(tǒng)中及其重要的電氣設(shè)備，它的安全運(yùn)行直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的穩(wěn)定。變壓器長期在電網(wǎng)中運(yùn)行會(huì)發(fā)生各種故障和事故，一旦遭到破壞，損失巨大。通過預(yù)防性試驗(yàn)和油中溶解氣體的氣相色譜分析結(jié)果判斷變壓器的絕緣狀況，對(duì)防止事故的發(fā)生有很大作用，但定期的預(yù)防性試驗(yàn)可能出現(xiàn)過多的維修和不必要的停機(jī)，又不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)故障；而變壓器在線監(jiān)測可以及早發(fā)現(xiàn)變壓器故障，避免事故的發(fā)生，而且可以降低維護(hù)成本。 變壓器中最常發(fā)生故障的部位是繞組，它的損壞率約占整個(gè)變壓器故障的60％～70％。診斷繞組變形的方法中，頻率響應(yīng)法、阻抗分析法、低壓脈沖法雖然有可取之處，但是都屬于離線方法，不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)變壓器的故障，不適于在線測量；通過實(shí)時(shí)計(jì)算變壓器繞組短路電抗來在線診斷變壓器故障是一種有效的在線監(jiān)測方法。 本文根據(jù)變壓器繞組的短路電抗在正常運(yùn)行時(shí)不發(fā)生變化，而在變壓器內(nèi)部故障時(shí)要發(fā)生變化的特性，應(yīng)用辯識(shí)理論，利用變壓器三相電壓、電流的測量值來辨識(shí)繞組的短路電抗。把辨識(shí)結(jié)果對(duì)比正常時(shí)的三相繞組的短路電抗，可以發(fā)現(xiàn)繞組是否異常及故障發(fā)生的部位，保證變壓器元件得到及時(shí)更換，防止變壓器非正常退出運(yùn)行。 本文采用傅立葉算法來計(jì)算變壓器三相電壓、電流采樣信號(hào)的基波分量的幅值與相角，實(shí)現(xiàn)變壓器繞組的參數(shù)辨識(shí)，此時(shí)并沒有考慮衰減直流分量。經(jīng)過分析，當(dāng)采樣信號(hào)中存在衰減直流分量時(shí)傅立葉算法就會(huì)產(chǎn)生誤差，而遞推最小二乘法和卡爾曼濾波效果很好。 最后本文介紹了變壓器繞組參數(shù)辨識(shí)的實(shí)際應(yīng)用與誤差分析，分析了系統(tǒng)中軟件、硬件方面的問題對(duì)測量短路電抗造成的影響；以及參數(shù)辨識(shí)的軟件設(shè)計(jì)和運(yùn)行試驗(yàn)，驗(yàn)證了方案的可行性。
標(biāo)簽： 變壓器繞組 參數(shù)辨識(shí)
上傳時(shí)間： 2013-07-29
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隨著電力電子技術(shù)的飛速發(fā)展,越來越多的電力電子裝置被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,其中相當(dāng)一部分負(fù)荷具有非線性或具有時(shí)變特性,使電網(wǎng)中暫態(tài)沖擊、無功功率、高次諧波及三相不平衡問題日趨嚴(yán)重,給電網(wǎng)的供電質(zhì)量造成嚴(yán)重的污染和損耗.因此,對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行諧波抑制和無功補(bǔ)償,提高電網(wǎng)供電質(zhì)量變得十分重要.電力有源濾波器(Active Power Filter,簡稱APF)與無源濾波器相比,APF具有高度可控制和快速響應(yīng)特性,并且能跟蹤補(bǔ)償各次諧波、自動(dòng)產(chǎn)生所需變化的無功功率和諧波功率,其特性不受系統(tǒng)影響,無諧波放大威脅.并聯(lián)型電力有源濾波器(Shunt Active Power Filter,簡稱SAPF)更是得到了廣泛的應(yīng)用. 近年來,自適應(yīng)算法中的遞推最小二乘法(簡稱RLS)應(yīng)用越來越廣泛,該算法簡單,收斂速度快.應(yīng)用基于RLS自適應(yīng)算法的濾波器(簡稱RLS濾波器),可以快速有效的濾除雜波,同時(shí)自動(dòng)調(diào)整濾波器參數(shù),不斷改進(jìn)濾波性能,最終得到所需的信號(hào). 本文研究了基于平均功率和RLS自適應(yīng)算法的并聯(lián)型有源濾波器.它的參考電流是一個(gè)同電網(wǎng)相電壓同相位的三相平衡的有功電流,它包含兩個(gè)分量:一個(gè)是由實(shí)測的三相負(fù)載瞬時(shí)功率計(jì)算得到的,基于平均功率算法的電網(wǎng)應(yīng)該為負(fù)載各相提供的有功電流瞬時(shí)參考值；另一個(gè)是為了維持有源濾波器中逆變器的直流母線電壓基本恒定,主要通過RLS濾波器計(jì)算得出的電網(wǎng)各相應(yīng)該提供的有功電流瞬時(shí)參考值.兩個(gè)分量的計(jì)算共同構(gòu)成了該有源濾波器參考電流的計(jì)算.補(bǔ)償電流指令值與實(shí)際補(bǔ)償電流比較生成控制逆變橋工作的PWM脈沖,生成補(bǔ)償電流,達(dá)到補(bǔ)償負(fù)載無功和抑制諧波的目的. 應(yīng)用RLS濾波器得到維持直流母線電壓恒定的直流側(cè)有功系數(shù)A<,dc>,克服了傳統(tǒng)PI控制中參數(shù)難以得到且由于參數(shù)過于敏感而導(dǎo)致補(bǔ)償后電流紋波太大的問題.使得當(dāng)穩(wěn)態(tài)時(shí)SAPF自身的功率損耗和暫態(tài)負(fù)載變化時(shí)因?yàn)橹绷鱾?cè)電容提供電網(wǎng)和負(fù)載之間的有功功率差而引起的電壓的波動(dòng)迅速反饋到指令電流的計(jì)算中.RLS算法收斂快,SAPF實(shí)時(shí)性大大提高.基于該方法的SAPF結(jié)構(gòu)簡單,無需鎖相器. 根據(jù)本文的算法應(yīng)用MATAB建立了仿真系統(tǒng),仿真結(jié)果表明基于該算法的SAPF的可行性和實(shí)時(shí)性.
標(biāo)簽： RLS 功率 自適應(yīng)算法
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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本文主要研究的是一個(gè)基于ARM7最小系統(tǒng)的研究設(shè)計(jì)，本系統(tǒng)主要由LPC2210，以及復(fù)位電路、晶振電路、程序存儲(chǔ)器、蜂鳴器等部分組成。本系統(tǒng)的特點(diǎn)是性能高、成本低并且耗能小等特點(diǎn)。 主要研究內(nèi)容： ? 1 以高速低功耗的ARM作為控制核心，設(shè)計(jì)ARM最小系統(tǒng)的有關(guān)軟硬件； ? 2 MCU與存儲(chǔ)器和串行通信的接口設(shè)計(jì)； ? 3 與計(jì)算機(jī)進(jìn)行通信的軟硬件設(shè)計(jì)
標(biāo)簽： ARM7 最小系統(tǒng)
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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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)，該方法不需要觀測的磁鏈信號(hào)，消除了磁鏈觀測和參數(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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近年來，在鋼鐵材質(zhì)質(zhì)量檢測的研究領(lǐng)域，電磁無損檢測方法以其非破壞性和簡便快速的優(yōu)點(diǎn)取得了大量成果，然而對(duì)于鋼材及其制品的混料、硬度和裂紋質(zhì)量檢測還存在許多難題.如用傳統(tǒng)檢測平臺(tái)檢測鋼鐵件硬度的檢測精度和速度都不夠理想。 基于上述情況，論文將先進(jìn)的SOPC技術(shù)應(yīng)用到鋼鐵件的電磁無損檢測中。SOPC技術(shù)將處理器、存儲(chǔ)器、IO接口、各種外圍設(shè)備等系統(tǒng)設(shè)計(jì)需要的部件集成到一個(gè)可編程邏輯器件上，構(gòu)建成一個(gè)可編程的片上系統(tǒng)。 論文詳細(xì)論述了基于FPGA的電磁無損檢測試驗(yàn)裝置的理論基礎(chǔ)，并在此基礎(chǔ)上給出了總體設(shè)計(jì)方案。全文著重?cái)⑹隽讼到y(tǒng)的模擬部分，系統(tǒng)配置以及軟件部分的整個(gè)設(shè)計(jì)過程。利用QuartusⅡ自定義外設(shè)和Avalon總線多主并行處理的特點(diǎn)，采用Vefilog HDL，語言實(shí)現(xiàn)激勵(lì)信號(hào)發(fā)生器和高速數(shù)據(jù)采集器，使得信號(hào)激勵(lì)和信號(hào)采集在同一片芯片中實(shí)現(xiàn)，從而提高了信號(hào)及信號(hào)處理的精確度。由于電磁檢測對(duì)多種參數(shù)的敏感反應(yīng)，必須抑制由此引入的多種因素的干擾，利用FIR數(shù)字濾波和相關(guān)方法從眾多的干擾信號(hào)中提取出有效信號(hào)的幅度和相位，同時(shí)利用NiosⅡC2H功能對(duì)濾波模塊進(jìn)行硬件加速處理，大大提高了信號(hào)處理的速度。利用最小二乘法建立回歸方程模型進(jìn)行無損檢測。最后運(yùn)用此電磁無損檢測系統(tǒng)對(duì)軸承鋼的硬度進(jìn)行了定性測試，取得了較好的檢測結(jié)果。 試驗(yàn)結(jié)果表明，將SOPC技術(shù)應(yīng)用到電磁無損檢測系統(tǒng)中，系統(tǒng)的檢測速度和檢測精度都有所提高，并使得整個(gè)系統(tǒng)在規(guī)模、可靠性、性能指標(biāo)、開發(fā)成本、產(chǎn)品維護(hù)及硬件升級(jí)等多方面實(shí)現(xiàn)了優(yōu)化。
上傳時(shí)間： 2013-06-04
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渦流無損檢測技術(shù)作為五大常規(guī)無損檢測技術(shù)之一，不僅能夠探測導(dǎo)體表面的涂層厚度，材料成分，組織狀態(tài)以及某些物理量和機(jī)械量，還能檢測材料或構(gòu)件中是否有缺陷并判斷缺陷的形狀、大小、分布、走向。脈沖渦流無損檢測技術(shù)因其激勵(lì)信號(hào)的頻域特點(diǎn)，具有有效率高，檢測準(zhǔn)確的特性，因而有著廣泛的應(yīng)用前景。 用無損檢測方法進(jìn)行鋼鐵材質(zhì)檢測的研究工作取得了大量成果，然而對(duì)于鋼材及其制品的混料、硬度和裂紋質(zhì)量檢測還存在許多難題，如用傳統(tǒng)檢測方法檢測齒輪毛坯的硬度效果不夠理想，而且人工記錄方法較慢。 本文以渦流檢測技術(shù)理論為基礎(chǔ)，系統(tǒng)地分析了脈沖渦流檢測的基本理論。在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一套用于檢測鋼鐵材硬度的脈沖渦流檢測儀器。該脈沖渦流檢測系統(tǒng)可分為硬件、軟件兩個(gè)子系統(tǒng)。整個(gè)系統(tǒng)由激勵(lì)源、渦流傳感器、數(shù)據(jù)處理、結(jié)果顯示這四個(gè)主要部分組成。在渦流探傷中，影響渦流的因素很多，產(chǎn)生大量噪聲使得信號(hào)分析相對(duì)困難。系統(tǒng)以FPGA為開發(fā)平臺(tái)，使得信號(hào)激勵(lì)和信號(hào)的采集可以在同一電路中實(shí)現(xiàn)，從而提高了信號(hào)處理的精確性，接著利用主成分分析方法去除噪音，提取信號(hào)的特征值，建立回歸方程，利用最小二乘法實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼鐵材質(zhì)硬度的測量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，以FPGA為開發(fā)平臺(tái)，采用脈沖渦流激勵(lì)的方式及相關(guān)的脈沖渦流的主成分分析處理方法，使鋼鐵材質(zhì)硬度的判別準(zhǔn)確率有了很大提高。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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