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上傳時間： 2013-06-10
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模糊自適應控制理論及其應用
上傳時間： 2013-06-20
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專輯類-實用電子技術專輯-385冊-3.609G 模糊自適應控制理論及其應用-336頁-7.5M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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專輯類-執(zhí)行器件相關專輯-43冊-296M 交直流傳動系統(tǒng)的自適應控制-323頁-4.2M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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專輯類-電子基礎類專輯-153冊-2.20G 21世紀大學新型參考教材系列-集成電路B-荒井-159頁-2.8M.pdf
上傳時間： 2013-05-16
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本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡良好的逼近能力，實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡是目前廣泛應用的神經(jīng)網(wǎng)絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)永磁同步電機的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的永磁同步電機自適應調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識網(wǎng)絡和控制網(wǎng)絡的雙神經(jīng)網(wǎng)絡結構控制系統(tǒng)。辨識網(wǎng)絡在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡參數(shù)進行調(diào)整，控制網(wǎng)絡與PI控制方法相結合實現(xiàn)永磁同步電機自適應轉(zhuǎn)速控制。仿真結果表明，該系統(tǒng)動態(tài)響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度，且估計的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調(diào)速控制系統(tǒng)，并進行了相應的軟硬件設計，為實現(xiàn)永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。
標簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡 永磁同步電機 自適應控制
上傳時間： 2013-05-23
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三次B樣條曲線源代碼,C語言編寫的三次B樣條曲線源代碼，希望大家喜歡。
標簽：
上傳時間： 2013-07-13
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永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點，在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象，且其控制系統(tǒng)是一個強非線性、時變和多變量系統(tǒng)，要實現(xiàn)高精度調(diào)速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調(diào)速系統(tǒng)中，位置傳感器的存在使得系統(tǒng)成本增加、結構復雜、可靠性降低，所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡良好的逼近能力，實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡是目前廣泛應用的神經(jīng)網(wǎng)絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)永磁同步電機的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的永磁同步電機自適應調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識網(wǎng)絡和控制網(wǎng)絡的雙神經(jīng)網(wǎng)絡結構控制系統(tǒng)。辨識網(wǎng)絡在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡參數(shù)進行調(diào)整，控制網(wǎng)絡與PI控制方法相結合實現(xiàn)永磁同步電機自適應轉(zhuǎn)速控制。仿真結果表明，該系統(tǒng)動態(tài)響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度，且估計的轉(zhuǎn)子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調(diào)速控制系統(tǒng)，并進行了相應的軟硬件設計，為實現(xiàn)永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。
標簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡 永磁同步電機 自適應控制
上傳時間： 2013-07-03
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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(tài)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(tài)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(nèi)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(nèi)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(xiàn)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(jù)實驗分析，選擇Donoho閾值函數(shù)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(yōu)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(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標準心音信號的時頻分析結果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實現(xiàn)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(jù)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(shù)、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(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)作為支持向量機的學習樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)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(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實現(xiàn)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(tài)鏈接，實現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現(xiàn)心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)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(jù)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(shù)據(jù)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(wěn)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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交流伺服技術是研制開發(fā)各種先進的機電一體化設備，如工業(yè)機器人、數(shù)控機床、加工中心等的關鍵性技術，但是要提高交流伺服系統(tǒng)的控制性能關鍵在于伺服控制器對電機動態(tài)和靜態(tài)響應的控制，要獲得良好的電機動、靜態(tài)性能關鍵在于伺服控制器的控制算法。為此，本文開展了主要針對電機控制算法中的PID控制器參數(shù)整定算法研究。研究工作是基于黑龍江省科技攻關項目為支撐。 本論文在查閱大量文獻資料的基礎上，掌握了系統(tǒng)構成和基本控制原理，并分析了國內(nèi)交流伺服存在的問題，設計了基于TI公司電機數(shù)字化控制芯片TMS320F2812的交流伺服控制器的控制單元；基于三菱公司智能化功率器件IPM設計了控制器的功率單元；以及電源單元和相關電路的保護單元。 基于電機矢量控制原理，構建了永磁同步電機的矢量控制模型，在原有研究的基本PID控制基礎上，根據(jù)模糊控制的基本原理，研究了應用于電機控制的模糊參數(shù)自整定PID控制器設計原理，構建模糊參數(shù)自整定PID控制器的數(shù)學模型，并進行該系統(tǒng)的仿真研究和實際應用程序設計。 本文的重點是闡述模糊參數(shù)自整定PID控制器的設計原理和方法，利用基于模糊參數(shù)自整定PID控制器的交流伺服系統(tǒng)仿真模型，應用Matlab/Simulink仿真軟件平臺驗證模型和算法的正確性，并與常規(guī)PID控制性能進行對比分析。在實際硬件平臺驗證了本文提出算法的可行性和正確性。 通過仿真和實際結果對比得出結論，模糊參數(shù)自整定PID控制器可以提高交流伺服系統(tǒng)的動態(tài)和靜態(tài)性能。
上傳時間： 2013-04-24
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