永磁無刷直流電動機是一種性能優越、應用前景廣闊的電動機,傳統的理論分析及設計方法已比較成熟,它的進一步推廣應用,在很大程度上有賴于對控制策略的研究.該文提出了一套基于DSP的全數字無刷直流電動機模糊神經網絡雙模控制系統,將模糊控制和神經網絡分別引入到無刷直流電動機的控制中來.充分利用模糊控制對參數變化不敏感,能夠提高系統的快速性的特點,構造適用于調節較大速度偏差的模糊調節器,加快系統的調節速度;由于神經網絡既具有非線性映射的能力,可逼近任何線性和非線性模型,又具有自學習、自收斂性,對被控對象無須精確建模,對參數變化有較強的魯棒性的特點,構造三層BP神經網絡調節器,來實現消除穩態偏差的精確控制.以速度偏差率為判斷依據,實現模糊和神經網絡兩種控制模式的切換,使系統在不同速度偏差段快速調整、平滑運行.此外充分利用系統硬件構成的特點,采用適當的PWM輸出切換策略,最大限度的抑制逆變橋換相死區;通過換相瞬時轉矩公式推導和分析,得出在換相過程中保持導通相功率器件為恒通,即令PWM輸出占空比D=1,來抑制定子電感對換相電流影響的控制策略.上述抑制換相死區和采用恒通電壓的控制方法,減小了換相引起的轉矩波動,使系統電流保持平滑、轉矩脈動大幅度減小、系統響應更快、并具有較強的魯棒性和實時性.在這種設計下,系統不僅能實現更精確的定位和更準確的速度調節,而且可以使無刷直流電動機長期工作在低速、大轉矩、頻繁起動的狀態下.該文選用TMS320LF2407作為微控制器,將系統的參數自調整模糊控制算法,BP神經網絡控制算法以及PWM輸出,轉子位置、速度、相電流檢測計算等功能模塊編程存儲于DSP的E2PROM,實現了對無刷直流電動機的全數字實時控制,并得到了良好的實驗結果的結果.
上傳時間： 2013-06-01
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無刷直流電機具有輸出轉矩大、調速性能好、運行可靠等一系列優點，具有廣泛的應用前景，其傳統的理論分析及設計方法已經比較成熟。它的進一步推廣和應用，在很大程度上有賴于對其控制策略的研究。本文主要研究了無刷直流電機的速度控制問題。 無刷直流電機是一種多變量和非線性的控制系統，傳統的控制方法很難滿足對它的精確控制。近代模糊控制理論在無刷直流電機的控制中得到了廣泛的應用，提高了控制系統的性能。但是，在模糊控制器控制規則優化和參數在線調整方面還存在著許多不足。針對這些問題，本文提出了一種使用遺傳算法優化的模糊控制器，并且應用到無刷直流電機的控制中。系統采用雙閉環控制，內環采用電流負反饋對電機轉矩進行調節；外環應用模糊控制器進行速度控制，通過遺傳算法離線優化模糊控制規則和在線調節模糊控制器的參數以提高系統的動態性能。同時本文使用Matlab和電機仿真軟件VisSim對無刷直流電機的速度控制進行了軟件仿真。 數字信號處理器(DSP)是一種高速的信號處理芯片，近幾年在電機控制領域得到了廣泛的應用。本文以TI公司的TMS320LF2407控制器為基礎，介紹了DSP在無刷直流電機控制中常用的應用技術。同時為了降低系統開發設計的復雜性，提高控制系統的可靠性以及軟件開發的快速性，本文將嵌入式操作系統移植到DSP中，并在該操作平臺上開發出高效的控制算法。 實驗結果表明，通過遺傳算法優化的模糊控制器對無刷直流電機模型的不確定性和負載變化具有較強的適應性和魯棒性，而且控制系統具有較好的動態性能。
上傳時間： 2013-06-12
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近年來，計算機圖形學應用越來越廣泛，尤其是三維(3D)繪圖。3D繪圖使用3D模型和各種影像處理產生具有三維空間真實感的影像，應用于虛擬真實情況以及多媒體的產品上，且多半是使用低成本的實時3D計算機繪圖技術為基礎。在初期3D圖形學剛起步時，由于圖形簡單，因此可以利用CPU來運算，但隨著圖形學技術的發展，所要繪制的圖形越來越復雜，這時如果單純依賴CPU來處理，不能達到實時的要求，因此需要專門的硬件來加速圖形處理，GPU(圖形處理單元)因此出現了。不過由于3D圖形加速硬件的復雜性和短壽命，這極大地提高了對硬件開發環境的需要。為了更好的對設計進行更改和測試，不能僅僅用專門定制的方法來設計，需要其他的方：硬件描述語言(HDL)和FPGA。 隨著計算機繪圖規模的需要，借助輔助硬件資源，來提高圖形處理單元(GPU)處理速度的需求越來越普遍。自從15年前現場可編程門陣列(FPGA)開始出現以來，其在可編程硬件領域所起的作用越來越大。它們在速度、體積和速度方面都有了很大的提高。這意味著FPGA在以前只能使用專用硬件的場合越來越重要。其中一個應用領域就是3D圖形渲染，在這個研究領域里人們正在利用具有可編程性能的FPGA來幫助改進圖形處理單元(GPU)的性能。 能夠在廉價、可動態重新配置的FPGA上實現復雜算法來輔助硬件設計。本文的設計就是通過在FPGA上實現3維圖形幾何處理管線部分功能來提高圖形處理速度。具體實現中使用硬件描述語言(Verilog HDL)進行邏輯設計，并發現問題解決問題。 本文主要特色如下： 1.針對幾何變換換子系統，提出一種硬件實現方案，該方案能對基本的幾何變換如：平移、縮放、旋轉和投影進行操作。首先構造出總體變換矩陣，隨后進行矩陣乘法運算，再進行投影變換，最后輸出變換座標。提出一種脈動陣列結構，用于兩個矩陣的乘法運算。找到一種快捷的方法來實現矩陣相乘，將能大大提高系統的效率。 2.對于3D圖形裁剪，文中描述了一種裁剪引擎，它能夠處理3D圖形中的裁剪、透視除法以及視口映射的功能。硬件實現的難度取決于裁剪算法的復雜程度。我們在Sutherland-Hodgman裁剪算法的基礎上提出一種新的裁剪算法，該算法通過去除冗余頂點以提高處理速度，同時利用編碼來判斷線段可見性的方法使得硬件實現變得很容易。 3.最后，我們在FPGA上實現了幾何變換以及三維裁剪，并與C語言的模擬結果對比發現結果正確，且三維裁剪能夠以3M個三角形/s的速度運行，滿足了圖形流水中的實時性要求。
上傳時間： 2013-04-24
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數據結構算法，稀疏矩陣的存儲，兩矩陣相乘，兩矩陣相加的實現
上傳時間： 2015-03-19
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數據結構算法之一，矩正的轉制，顯示矩正轉換前后用于比較
上傳時間： 2015-03-25
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1024位的大整數進行相乘（N方）取模，是RSA密鑰算法的一部分。其中，我對十進制，二進制的高效轉換部分非常滿意
上傳時間： 2014-07-02
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矩陣連乘算法，實現幾個矩陣相乘的最優順序，并計算出復雜度
上傳時間： 2014-01-04
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strassen算法的擴展，可以計算任何偶數階矩陣的相乘，一般strassen只能計算2的n次方階（自己編寫，英文注釋~）
上傳時間： 2013-12-27
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矩陣鏈的相乘的源代碼，采用動態歸還算法求解得到最優解。
上傳時間： 2015-10-02
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運用dijkstra算法計算最短路的程序，輸入點數和連結矩
上傳時間： 2015-10-25
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