無刷直流電機(BLDCM)是隨著電機控制技術、電力電子技術和微電子技術的發展而出現的一種新型電機。它是在有刷直流電機的基礎上發展起來的。無刷直流電機具有交流電機的結構簡單、運行可靠、維護方便等一系列特點，又具有直流電機的運行效率高、無勵磁損耗以及調速性能好等諸多優點，在很多場合有廣泛的應用前景，成為了國內外研究的熱點。無刷直流電機傳統的理論部分分析和設計方法已經比較成熟，因此對無刷直流電機控制策略的研究就顯得十分重要。 PID控制以其結構簡單、可靠性高、易于工程實現等優點至今仍被廣泛應用。在系統模型參數變化不大的情況下，PID控制性能優良。但在工業上有許多無法建立精確數學模型的復雜控制對象和非線性控制對象，若采用傳統的PID進行控制的話，那么很難獲得比較理想的控制效果。 對于無刷直流電機而言，它是一個多變量、強耦合的非線性系統，固定參數的PID調節器無法得到很理想的控制性能指標。基于以上原因，本文以無刷直流電機為控制對象，通過分析無刷直流電機的數學模型，以BP神經網絡為基礎，設計了應用于無刷直流電機的神經網絡PID控制器。 在MATLAB平臺上，先利用神經網絡PID控制器，給出相應的控制算法，對典型的參數時變非線性系統的控制進行了仿真研究。仿真結果表明，同傳統PID控制器相比，神經網絡PID控制器對模型、環境具有較好的適應能力與較強的魯棒性，有效的改善了系統的控制結果，達到了預期的目的。隨后利用SIMULNK建立了無刷直流電機控制系統的仿真模型。分別采用普通PID控制器和神經網絡PID控制器對電機的不同運行狀況進行了仿真分析。仿真結果驗證了所建模型的正確性，并證明了神經網絡控制的優越性。
上傳時間： 2013-08-04
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電動摩托車具有零排放、低噪聲等優點，是真正的綠色環保輕型交通工具，它以方便j快捷等特點被越來越多的人們所接受，成為大中城市公共交通的理想補充。而無刷直流電動機以其控制簡單、可靠性高、輸出轉矩大等優點，被大量地用作電動摩托車驅動電機。本文主要研究基于AVR單片機的電動摩托車控制技術。 首先，分析了電動摩托車的發展趨勢，以及無刷直流電動機能在電動摩托車驅動領域得到廣泛應用的原因，并探討了電動摩托車無刷直流驅動電機的控制方法。 其次，在分析無刷直流電動機工作原理的基礎上，構造了無刷直流電動機的數學模型，確立了通過PWM調節改變電樞電壓的大小來調節轉速的控制策略。 第三，采用ATMEL公司的ATmega88單片機為控制核心，設計了包括電流檢測與保護、位置信號檢測、功率開關管驅動、電源轉換和電壓采樣與欠壓保護等一系列硬件電路，充分利用了ATmega88單片機成本低、功能豐富、運算能力強等優點，簡化了控制電路，提高了控制系統的可靠性，降低了控制成本。 第四，采用C語言編寫了控制程序，完善了控制功能，實現了軟、硬件控制方法的結合。使用ICC-AVR集成開發環境和SL-ISP在線編程，降低了開發成本；采用模塊化設計方法設計控制程序，提高了程序的可維護性。完成的功能模塊主要包括啟動與換相模塊、電動機轉速調節模塊、過電流與堵轉保護模塊、欠電壓保護模塊和定速巡航模塊等。 最后，對開發的控制系統進行了調試，并對實驗結果進行了分析。結果表明，控制系統運行可靠、實時性好，證明ATmega88單片機適合用作電動摩托車驅動電機的控制芯片。
上傳時間： 2013-05-20
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在永磁無刷直流電機中，即使電樞繞組不通電，由于水磁體產生的磁場同定子鐵芯的齒槽相互作用而產生轉矩，即齒槽定位力矩。定位力矩使電機輸出轉矩波動，產生振動和噪聲。影響齒槽轉矩的因素很多，如齒槽的數量、齒槽形狀、斜槽角度、磁鋼的極弧系數以及輔助凹槽等等，因此，準確計算定位力矩較為復雜。本文利用麥克斯韋張量法來分析定位力矩，為電機設計提供理論參考。文中闡述了齒槽力矩產生機理，綜述了抑制齒槽轉矩的方法，探討了抑制齒槽轉矩的發展趨勢。 本文以永磁無刷直流電機為對象，利用Ansoft有限元仿真軟件，通過有限元分析對改變槽口寬度、定子斜槽、改變極弧系數和定子沖片增加輔助凹槽對定位力矩的影響進行了研究。深入分析了沖片輔助凹槽對抑制永磁無刷直流電機定位力矩的作用，因為沖片面加輔助凹槽的方法，生產中便于加工，對電機性能影響很小。結果表明，同一沖片上在對稱位置上排布輔助凹槽能取得很好的效果，而以沖片中心線對稱地加兩個輔助凹槽時，輔助凹槽角度不同作用不同。對不同沖片，適合的輔助凹槽角度也是不同的。 最后對這幾種抑制定位力矩的方法進行優化組合，找出了一個最優的抑制永磁無刷直流電機定位力矩的方案。
上傳時間： 2013-06-18
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晶閘管控制電抗器(TCR)型靜止無功補償裝置(SVC)由于其對快速波動負荷補償的良好效果，成為近年來無功補償的熱點。本文對SVC的各種裝置進行了介紹，研究了TCR型SVC的原理和控制方法，特別分析了12脈波TCR的諧波特性；引入了基于三角波調制的無功電流檢測方法，并在此基礎上設計了以AVR單片機為核心的動態無功補償裝置控制器。在控制器硬件電路的基礎上，利用C語言進行軟件編程實現了控制器對裝置的自動控制。通過變電站的現場實驗證明控制器能夠準確、快速、可靠的控制TCR實現對波動負荷的快速補償。
上傳時間： 2013-08-03
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隨著電力電子技術的迅速發展和推廣應用，利用計算機仿真對電力電子電路進行分析和研究得到了日益廣泛的重視。盡管目前一些仿真軟件都有比較強大的功能，可以利用它們來完成某些電力電子裝置的某些分析工作，但是由于器件模型的限制和電力電子裝置負載的復雜性，使得這些軟件并不能完成對于電力電子裝置所要進行的所有分析要求，特別是當其被用于電力電子裝置故障運行的仿真。針對上述問題，本論文在研究器件建模方法和裝置仿真方法的基礎上，運用C++語言開發了一個可專門用于電力電子裝置仿真分析的程序。 本課題首先對于各種電力電子器件進行建模。在對各種元器件特性深入研究的基礎上利用已知的電路原理和建模方法，抓住各具體電力電子器件的主要特征，建立其電路及邏輯仿真模型。由于本論文中研究的是電力電子裝置作為一個整體的特性，所以在對器件電路模型的建模過程采用高層次的電路模型，即理想開關模型和雙極性電阻模型。器件的邏輯模型則是通過皮特里網絡來實現，根據仿真的目的可建立不同精細程度的邏輯模型。因為器件邏輯模型的建模過程中采取的逐步細化的原則與面向對象程序設計中自頂而下，逐步求精的思想不謀而合，所以在仿真程序中采用C++語言對所建立的器件模型進行描述。 針對電力電子裝置的非線性，病態特性和其負載的復雜性，使用階段仿真的思想進行程序設計。確定了仿真程序的總體結構，并實現了程序的模塊化設計。利用通用的狀態變化檢測模塊和兼容性檢測模塊在程序中確定電路結構發生變化的精確時刻，它們獨立于具體的電路結構。狀態方程模塊和輸出方程模塊雖然與具體的電路結構相關，但是亦可將其設計為模塊的形式，針對不同的電路結構僅需改變模塊中對于狀態方程和輸出方程的描述。鑒于數值計算方法對于仿真結果的重要性，本論文中討論了幾種數值積分方法的特點及適用范圍，并在程序用編寫了幾種常用的算法，以供用戶選擇。通過對于瓦格納斬波器、三相全控整流橋和三相半控整流橋的仿真驗證仿真程序的正確性和實用性。
上傳時間： 2013-07-16
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在早期階段，直流調速系統在傳動領域中占統治地位。然而，從60年代后期開始，交流電動機在工業應用領域正在取代直流電動機，交流傳動變得越來越經濟和受歡迎。永磁交流伺服系統作為電氣傳動領域的重要組成部分，在工業、農業、航空航天等領域發揮越來越重大的作用。永磁同步電動機以其特點廣泛應用于中小功率傳動場合，成為研究的重要領域。然而，永磁同步電動機具有較大的轉動脈動，而對于這些應用場合，轉矩平滑通常是基本要求。因此，對永磁交流伺服系統的應用，必須考慮其轉矩脈動的抑制問題。本文針對電機傳動系統中參數變化對電機性能的影響，以永磁同步電機為例，圍繞如何通過參數辨識來提高永磁同步電動機的控制性能，借助自行開發的全數字永磁交流伺服系統平臺，對永磁同步電動機的磁場定向控制，參數辨識，神經網絡和擴展卡爾曼濾波在控制系統中的應用，抑制轉矩脈動，提高系統性能幾個方面展開深入的研究。 本文從永磁同步電動機及其控制系統的基本結構出發，對通過參數辨識抑制轉矩脈動進行了較為細致的分析。針對不同情況，通過改進電機的控制系統，提出了多種參數辨識方法。主要內容如下： 1、基于定子磁鏈方程，建立了永磁同步電動機的一般數學模型。經坐標變換，得出在靜止兩相（α—β）坐標系和旋轉兩相（d—q）坐標系下永磁同步電動機電壓方程和轉矩方程。 2、分析了永磁同步電動機id=0矢量控制系統的工作原理，介紹了永磁同步電動基于磁場定向的矢量控制的基本概念。經對永磁同步電動機系統進行分析，推導并建立了id=0控制時整個電機系統的數學模型。 3、基于超穩定性理論的模型參考自適應控制原理，設計了一種模型參考自適應控制系統，考慮電機參數的時變性，對永磁交流伺服系統的繞組電阻和電機負載轉矩辨識進行了研究，以保持系統的動態性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型，對控制性能進行了驗證，仿真實驗證明這種方法的可行性。 4、人工神經網絡具有很強的學習性能，經過訓練的多層神經網絡能以任意精度逼近非線性函數，因此為非線性系統辨識提供了一個強有力的工具。本章針對永磁同步電機提出了一種以電機輸出轉速為目標函數的神經網絡控制方案，同時應用人工神經網絡理論建立和設計了負載轉矩擾動辨識的算法以及相應的控制系統的補償方法，并應用MATLAB軟件進行了計算機仿真，仿真證明和傳統的控制方法相比，以電機輸出轉速為指導值和目標函數的神經網絡控制方案能有效地提高神經網絡的收斂速度，能有效地改善控制系統的動態響應，具有跟蹤性能好和魯棒性較強等優點。 5、電機的參數會隨著溫升和磁路飽和發生變化，需進行在線實時辨識。本文利用電機的定子電流、電壓和轉速，采用遞推最小二乘法進行在線參數辨識，該方法不需要觀測的磁鏈信號，消除了磁鏈觀測和參數辨識的耦合。電機狀態方程由于存在狀態變量的乘積項，對電機參數辨識以后，仍然是非線性方程，為了對電機狀態方程進行狀態估計，得到電機的參數辨識值，本文采用擴展卡爾曼濾波進行狀態估計，對以上方法的仿真實驗得到了滿意的結果。 6、本文基于數字電機控制專用DSP自行開發了全數字永磁交流伺服系統平臺，通過軟件實現擴展卡爾曼濾波對電阻和磁鏈的估計，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驗結果，證明擴展卡爾曼濾波算法對電阻和磁鏈的實時估計是很準確的，由此構成的永磁交流伺服系統具有良好的靜、動態性能。
上傳時間： 2013-07-28
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三相電壓不平衡度是衡量電網電能質量的一個重要指標。在三相系統中，引起電壓不平衡的主要原因是發電機的輸出電壓不平衡和負載不平衡兩方面，電壓不平衡比較嚴重時，會給系統帶來諸多危害。近年來，STATCOM因其動態響應速度快，電流諧波含量小，裝置體積小等優點，在電壓不平衡補償中的應用越來越廣。 首先本文研究了基于IGCT的STATCOM主電路。為了獲得更高的輸出電壓，通常需要將IGCT串聯使用。然而在器件串聯使用時，由于其特性的差異會產生暫態電壓分配不均衡，導致個別器件上產生過電壓而威脅器件的安全，嚴重時會燒毀器件。因此需要采用均壓電路來保證串聯結構中電壓的平均分配。本文重點對IGCT串聯均壓電路和緩沖電路進行了設計，在分析串聯均壓電路的同時，計算了吸收電容和吸收電阻的取值范圍。而后，對緩沖電路進行了Pspice仿真，通過仿真驗證了均壓電路的工作效果。結果表明，吸收電容和吸收電阻的取值合適，能夠對IGCT的串聯運行起到很好的保護作用。本文還對100Kvar/660VSTATCOM的主電路進行了參數設計，對IGCT的型號和各主要元件進行了選擇。 本文重點研究了不平衡系統中STATCOM的控制策略。建立了基于IGCT的STATCOM的數學模型；根據STATCOM的電流暫態模型，對電流電壓進行序分解，并做D—Q坐標變換，建立STATCOM在靜止坐標系下的正、負序數學模型。基于建立的負序模型，研究STATCOM在不平衡情況下的控制策略，本文采用無差拍控制方法；根據實際補償時遇到的問題：收斂速度慢、依賴固定的負載模型、魯棒性差等，對無差拍控制方法進行了優化設計。該優化方法在傳統無差拍的基礎上引入了參考電流觀測器和狀態觀測器；文中具體設計了這個改進無差拍控制器和其相關電路。經分析與仿真驗證了本文提出的優化控制方法，將該方法應用于STATCOM不平衡補償器，取得了良好的不平衡補償性能、快速的動態響應和良好的魯棒性。
上傳時間： 2013-06-05
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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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本文以濾波技術飛速發展，小波濾波優越性的凸現，以及虛擬儀器的易操作等良好特性為背景，以簡單易行和濾波效果良好為研究目的，展開本文信號濾波處理的研究工作。 在深入研究三種小波濾波方法原理和優缺點的基礎上，本文提出了一種新的優化濾波方法，包括以下三個方面： 首先，將靜態小波變換(SWT)應用于濾波處理。利用SWT的平移不變性和冗余性來進行含噪信號的分解，這樣不僅彌補了正交小波變換的不足，而且提高了濾波性能。 然后，提出了基于空域相關的優化閾值函數濾波算法。該算法把小波系數間的相關性應用于閾值濾波。它是在構造出基于空域相關的顯著性函數和基于顯著性函數的閾值濾波過程的基礎上，提出了基于空域相關的優化閾值函數，并且把極小化廣義交叉驗證(GCV)得到均方差(MSE)意義下的最優閾值作用于該優化閾值函數。該濾波算法不僅實現了噪聲的有效去除，而且信號的重要特征也保留完好； 最后，引入了新型鎖相環--正交鎖相環(QPLL)。鑒于QPLL不僅具有鎖定范圍寬、入鎖速度快、鎖定后精度高的性能，而且還具有良好的抑制諧波、噪聲的能力，以及對波形畸變不敏感等良好特性，所以QPLL的引入達到了信號鎖定和優化濾波的目的，使優化濾波方法的設計更具新意，而且取得了更好的濾波效果。 為了驗證優化濾波方法，本文搭建了實驗平臺，它是由FPGA信號采集部分和LabVIEW軟件濾波處理兩個部分構成。通過傳感器采集信號，經過A/D轉換后送入FPGA。以FPGA為CPU控制A/D轉換，并進行波形數據緩存，在接收到LabVIEW的命令后，將存儲的數據送給串口。在LabVIEW中，從串口檢測所需的波形數據，然后通過優化濾波方法將數據進行濾波處理，最后在前面板中把實驗結果顯示出來。 實驗結果表明，該優化濾波方法不僅能實現優良的濾波功能，而且簡單易行，是一種有效的濾波方法。
上傳時間： 2013-07-20
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