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濾波算法

  • 基于推廣卡爾曼濾波的永磁同步電機無位置傳感器控制

    永磁同步電機(PMSM)是一種性能優(yōu)越、應(yīng)用領(lǐng)域廣闊的電機,其傳統(tǒng)的理論分析與設(shè)計方法已比較成熟。它的進一步推廣應(yīng)用,在很大程度上有賴于對控制策略的研究。實踐中,使用通用變壓變頻(VVVF)變頻器來驅(qū)動沒有阻尼繞組的永磁同步電動機開環(huán)運行時,有時電機的運行頻率超過某一頻率,系統(tǒng)就會變得不穩(wěn)定,甚至導(dǎo)致系統(tǒng)失步。本文研究了無位置傳感器的永磁同步電機的速度控制問題。 論文提出了一種將推廣卡爾曼濾波(EKF)原理應(yīng)用于永磁同步電機無位置傳感器調(diào)速系統(tǒng)的方法。對永磁同步電機的數(shù)學(xué)模型和卡爾曼濾波原理作了詳細(xì)的分析,在dq轉(zhuǎn)子同步坐標(biāo)系中應(yīng)用推廣卡爾曼濾波算法,對永磁同步電機的轉(zhuǎn)角和轉(zhuǎn)速進行實時在線估計。所選取的濾波算法只需測量電流和逆變器直流母線電壓,具有不改造電機、可靠性高和經(jīng)濟耐用的優(yōu)點。利用在線估計出的轉(zhuǎn)速和電流實現(xiàn)轉(zhuǎn)速電流雙閉環(huán)的永磁同步電機矢量控制。同時還提出了基于磁飽和原理的永磁轉(zhuǎn)子初始位置的檢測方法。針對轉(zhuǎn)子磁場定向方式及矢量控制方案,采用了空間矢量脈寬調(diào)制方法對系統(tǒng)進行控制,此方法可以輸出任意給定位置的電壓矢量,在不增加功率管開關(guān)頻率和不增加系統(tǒng)復(fù)雜性的前提下,明顯提高電機的調(diào)速性能。 在Matlab6.5環(huán)境下進行的系統(tǒng)仿真實驗表明,所提出的位置估計算法和控制方法具有優(yōu)良的轉(zhuǎn)角跟蹤特性和速度控制性能,同時系統(tǒng)具有較強的抗負(fù)載擾動性能和較好的魯棒性。實驗結(jié)果表明本文的方法達(dá)到了預(yù)期的效果。

    標(biāo)簽: 卡爾曼濾波 永磁同步電機 無位置傳感器 控制

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:huangld

  • 基于FPGA的星圖采集及預(yù)處理算法實現(xiàn)

    本文的目的就是研究如何應(yīng)用FPGA這種大規(guī)模的可編程邏輯器件實現(xiàn)CCD(Charge Coupled Device,電荷耦合器件)數(shù)字圖像的實時采集及預(yù)處理。基于對實時圖像處理系統(tǒng)的研究與設(shè)計,本文主要研究工作及成果如下: 1.本論文詳細(xì)的介紹了圖像采集卡的結(jié)構(gòu)和基本工作原理。同時,針對高分辨率的CCD攝像機,探討了有關(guān)點目標(biāo)與CCD像元一一對應(yīng)的圖像采集及其硬件和軟件設(shè)計方法。 2.本文分析了星圖中弱小目標(biāo)、噪聲以及背景的特點,給出了點目標(biāo)的場景圖像的數(shù)學(xué)模型及復(fù)雜背景下點目標(biāo)檢測的預(yù)處理方法。針對星圖灰度分布的特點,采用高斯低通濾波算法和高通濾波算法對星圖進行預(yù)處理,同時還對圖像掃描聚類算法進行了研究與分析。 3.數(shù)字信號處理器常常因為在復(fù)雜性、運算速度等方面的限制,難以實時的實現(xiàn)復(fù)雜的檢測算法。本文采用FPGA技術(shù),實現(xiàn)了復(fù)雜背景下弱點目標(biāo)的預(yù)處理算法,解決了計算、數(shù)據(jù)緩沖和存儲操作協(xié)調(diào)一致的問題,同時采用并行高密度加法器和流水線的工作方式,使整個系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交換和處理速度得以很大的提高,合理的解決了資源和速度之間的相互制約問題,并在實際中取得滿意的結(jié)果。

    標(biāo)簽: FPGA 采集 預(yù)處理算法

    上傳時間: 2013-07-03

    上傳用戶:wang5829

  • 自適應(yīng)濾波器算法設(shè)計及其FPGA實現(xiàn)

    自適應(yīng)濾波器是智能天線技術(shù)中核心部分-自適應(yīng)波束成形器的關(guān)鍵技術(shù),算法的高效穩(wěn)定性及硬件時鐘速率的快慢是判斷波束成形器性能優(yōu)劣的主要標(biāo)準(zhǔn)。 首先選取工程領(lǐng)域最常用的自適應(yīng)橫向LMS濾波算法作為研究對象,提出了利用最小均方誤差意義下自適應(yīng)濾波器的輸出信號與主通道噪聲信號的等效關(guān)系,得到濾波器最佳自適應(yīng)參數(shù)的方法。并分析了在平穩(wěn)和非平穩(wěn)環(huán)境噪聲下,濾波器的收斂速度、權(quán)系數(shù)穩(wěn)定性、跟蹤輸入信號的能力和信噪比的改善等特性。 在分析梯度自適應(yīng)格型算法的基礎(chǔ)上,提出利用最佳反射系數(shù)的收斂性和穩(wěn)定性,得到了梯度自適應(yīng)格型濾波器的定步長改進方法;并以改進的梯度自適應(yīng)格型和線性組合器組成梯度自適應(yīng)格型聯(lián)合處理算法,在同樣環(huán)境噪聲下,相比自適應(yīng)橫向LMS算法,其各項性能指標(biāo)都得到了極大地改善,而且有利于節(jié)省硬件資源。 設(shè)計了自適應(yīng)橫向LMS濾波器和梯度自適應(yīng)格型聯(lián)合處理濾波器的電路模型,并用馳豫超前技術(shù)對兩類濾波器進行了流水線優(yōu)化。利用Altera公司的CycloneⅡ系列EP2C5T144C6芯片和多種EDA工具,完成了濾波器的FPGA硬件設(shè)計與仿真實現(xiàn)。并以FPGA實現(xiàn)的3節(jié)梯度自適應(yīng)格型聯(lián)合處理器為核心,設(shè)計了一種TD-SCDMA系統(tǒng)的自適應(yīng)波束成形器,分析表明可以很好地利用系統(tǒng)提供的參考信號對下行波束進行自適應(yīng)成形。

    標(biāo)簽: FPGA 自適應(yīng)濾波器 算法設(shè)計

    上傳時間: 2013-07-16

    上傳用戶:xyipie

  • 一種基于卡爾曼濾波的船載伺服系統(tǒng)隨機誤差處理方法

    針對測量船伺服系統(tǒng)存在隨機誤差的情況,為提高角誤差的精度,基于著名的Singer模型建立了航天測量船伺服系統(tǒng)卡爾曼濾波算法,并通過計算機進行了實際測量數(shù)據(jù)的仿真實驗。從實驗仿真結(jié)果分析可看出,采用提出的算法,能夠較大程度的減小角誤差電壓含有的隨機誤差,驗證了本方法的有效性,達(dá)到了提高測量船測控精度的目的。

    標(biāo)簽: 卡爾曼濾波 伺服系統(tǒng) 船載 處理方法

    上傳時間: 2013-11-18

    上傳用戶:Avoid98

  • 卡爾曼濾波算法簡介及代碼分析

    卡爾曼濾波

    標(biāo)簽: 卡爾曼 代碼分析 濾波算法

    上傳時間: 2013-11-11

    上傳用戶:woshiayin

  • 數(shù)學(xué)變換的算法

    數(shù)學(xué)變換的算法,特別是傅里葉級數(shù)逼近。 卡爾曼濾波算法

    標(biāo)簽: 變換 算法

    上傳時間: 2014-01-18

    上傳用戶:Andy123456

  • 摘要:基于語音狀態(tài)模型的語音增強算法是當(dāng)前語音信號處理的研究熱點。把通常的LPC語音模型修正后

    摘要:基于語音狀態(tài)模型的語音增強算法是當(dāng)前語音信號處理的研究熱點。把通常的LPC語音模型修正后,將得到兩個語音模型:時變AR 模型、時變雙AR模型。但是利用這些模型增強語音時,都沒有考慮到語音的清音、濁音區(qū)別。為此本文引入了語音清濁音狀態(tài)空間模型,這種模型在描述語音方面比時變AR模型、時變雙AR模型要強,而且物理含義明顯 同時在用含噪語音信號預(yù)測純凈語音信號時,引入遺忘因子和粒子濾波算法以降低計算復(fù)雜性,減小運算量。實驗證明,增強后的語音信號信噪比有一定提高.且優(yōu)于傳統(tǒng)的LPC模型.

    標(biāo)簽: LPC 語音 模型 狀態(tài)

    上傳時間: 2015-12-25

    上傳用戶:我們的船長

  • 10種AD的采樣算法

    10種AD的采樣算法,關(guān)于芯片對ad采樣的濾波算法

    標(biāo)簽: 采樣 算法

    上傳時間: 2013-12-12

    上傳用戶:偷心的海盜

  • 粒子濾波的MATLAB程序

    粒子濾波的MATLAB程序,是當(dāng)今最新的非線性濾波算法

    標(biāo)簽: MATLAB 粒子濾波 程序

    上傳時間: 2016-04-20

    上傳用戶:yuzsu

  • 椒鹽噪聲去噪算法文章

    椒鹽噪聲去噪算法文章,其中介紹了基于卷積濾波算法、拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的去噪算法。

    標(biāo)簽: 去噪 算法

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:zycidjl

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