專輯類-數字處理及顯示技術專輯-106冊-9138M 自適應濾波器原理（第三版）1007頁-15.4M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：wang0123456789
專輯類-單片機專輯-258冊-4.20G 自裝單片微電腦快速入門-102頁-2.2M.pdf
上傳時間： 2013-05-23
上傳用戶：caixiaoxu26
本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(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神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、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神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
上傳用戶：1101055045
直流偏磁是變壓器的一種非正常工作狀態，是指在變壓器的勵磁電流中出現了直流分量。在直流輸電系統中，由于換流站的工作特性，有直流電流分量流過換流變壓器的繞組，產生直流偏磁現象，這一現象將對換流變壓器的正常運行產生不利的影響，如勵磁電流發生畸變、變壓器鐵心損耗增加及鐵心高度飽和引起的漏磁通增加。因此，從電磁場的角度分析這一現象是必要的。 由于鐵磁材料的非線性，不能應用疊加原理分析直流偏磁時的勵磁情況。為此，本文應用了二維瞬態場路直接耦合有限元法，借助大型有限元分析軟件Ansoft，定量分析了在不同等級直流偏磁電流作用下，換流變壓器空載運行狀態下的勵磁電流波形情況，結果表明，直流偏磁使鐵心中的磁通密度發生偏移，對應的勵磁電流波形呈現正負半波極不對稱的形狀，并且直流偏磁量越大勵磁電流的畸變越嚴重。 在求出直流偏磁量與勵磁電流峰值關系的基礎上，應用一種基于鐵心空載損耗數據的方法，定量分析了在不同等級直流偏磁電流作用下，換流變壓器鐵心損耗情況，結果表明，隨著直流偏磁電流的增加，鐵心損耗也會隨之增加，這會導致鐵心溫升上升，嚴重時會導致鐵心局部過熱，影響變壓器的正常運行。 在漏磁場分析中，討論了變壓器漏磁場的類型和作用，經過合理簡化，建立了換流變壓器二維漏磁場計算模型，應用二維瞬態場路直接耦合有限元法，分析了不同等級直流偏磁電流作用下，換流變壓器漏磁場分布情況，結果表明，隨著直流偏磁量的增加，不同位置處漏磁場分量的變化規律基本不變，但漏磁在增加，且不同位置漏磁分量增加的速率不同。
上傳時間： 2013-06-25
上傳用戶：zxc23456789
隨著電力電子技術的飛速發展,越來越多的電力電子裝置被廣泛應用到各個領域,其中相當一部分負荷具有非線性或具有時變特性,使電網中暫態沖擊、無功功率、高次諧波及三相不平衡問題日趨嚴重,給電網的供電質量造成嚴重的污染和損耗.因此,對電力系統進行諧波抑制和無功補償,提高電網供電質量變得十分重要.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特性,并且能跟蹤補償各次諧波、自動產生所需變化的無功功率和諧波功率,其特性不受系統影響,無諧波放大威脅.并聯型電力有源濾波器(Shunt Active Power Filter,簡稱SAPF)更是得到了廣泛的應用. 近年來,自適應算法中的遞推最小二乘法(簡稱RLS)應用越來越廣泛,該算法簡單,收斂速度快.應用基于RLS自適應算法的濾波器(簡稱RLS濾波器),可以快速有效的濾除雜波,同時自動調整濾波器參數,不斷改進濾波性能,最終得到所需的信號. 本文研究了基于平均功率和RLS自適應算法的并聯型有源濾波器.它的參考電流是一個同電網相電壓同相位的三相平衡的有功電流,它包含兩個分量:一個是由實測的三相負載瞬時功率計算得到的,基于平均功率算法的電網應該為負載各相提供的有功電流瞬時參考值；另一個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濾波器計算得出的電網各相應該提供的有功電流瞬時參考值.兩個分量的計算共同構成了該有源濾波器參考電流的計算.補償電流指令值與實際補償電流比較生成控制逆變橋工作的PWM脈沖,生成補償電流,達到補償負載無功和抑制諧波的目的. 應用RLS濾波器得到維持直流母線電壓恒定的直流側有功系數A<,dc>,克服了傳統PI控制中參數難以得到且由于參數過于敏感而導致補償后電流紋波太大的問題.使得當穩態時SAPF自身的功率損耗和暫態負載變化時因為直流側電容提供電網和負載之間的有功功率差而引起的電壓的波動迅速反饋到指令電流的計算中.RLS算法收斂快,SAPF實時性大大提高.基于該方法的SAPF結構簡單,無需鎖相器. 根據本文的算法應用MATAB建立了仿真系統,仿真結果表明基于該算法的SAPF的可行性和實時性.
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：mfhe2005
滾筒式洗衣機在其工作運轉，尤其是其脫水甩干時的振動，一直是個突出的問題。滾筒洗衣機在運行過程中由于衣物的不平衡分布，會使滾筒受到變載荷與變方向偏心力激勵的作用并引起激烈的振動，使得整機的振動不僅產生很大的噪音，而且對洗衣機機械與電器部件的壽命產生影響。因為傳統機械減振方法存在通用性方面的限制，近年來隨著技術的發展，從機電一體化系統的角度出發，綜合運用機械、電子、電機等方面的技術，提高洗衣機的振動控制效果已成為趨勢。 本文從課題要求和實際應用出發，在與日本松下公司合作的基礎上，針對National NA—V82型號滾筒洗衣機，以電力電子用數字控制開發系統MyWay PE—Expert作為控制系統，構建了滾筒洗衣機驅動系統平臺，并開發了一種新型的低振動的滾筒洗衣機驅動控制方法。本文的結構和主要研究內容如下： 第一章簡單介紹了滾筒洗衣機的發展現狀，通過對課題的背景介紹，闡述了課題的實際意義。其后詳細介紹了傳統的機械減振手段以及新型的通過電機控制技術實現的減振方法。通過對兩者的分析比較，提出了本文的主要工作及方案。 第二章介紹了驅動系統主要硬件組成及各部分之間的連接，給出了驅動系統的詳細連接圖。同時給出了基于矢量控制的驅動系統基本控制方法的原理和說明。最后還介紹了振動測量設備并確定其使用方案。 第三章研究了振動產生的機理，對振動規律進行分析。提出了基于加速度傳感器的偏心負載位置以及質量的實時測定方法。并通過仿真和實驗分析，研究了脈動轉矩對電機振動的影響。最后在此基礎之上，提出了基于脈動轉矩的低振動的滾筒洗衣機驅動系統控制方法：分段線性化振動抑制法以及自振動抑制法。 第四章通過實驗研究，確定低振動驅動控制方法所需要的相關參數。并驗證了偏心負載位置以及質量實時測定方法的精度和基于脈動轉矩的低振動的滾筒洗衣機驅動系統控制方法的效果。 第五章總結了研究的主要工作，并對未來的工作方向進行了研究和討論。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：q123321
永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點，在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。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象，且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統，要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中，位置傳感器的存在使得系統成本增加、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。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(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神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、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神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-07-03
上傳用戶：kakuki123
近年來，隨著集成電路技術和電源管理技術的發展，低壓差線性穩壓器（LDO）受到了普遍的關注，被廣泛應用于便攜式電子產品如PDA、MP3播放器、數碼相機、無線電話與通信設備、醫療設備和測試儀器等中，但國內研究起步晚，市場大部分被國外產品占有，因此，開展本課題的研究具有特別重要的意義。 首先，簡單闡述了課題研究的背景及意義，分析了低壓差線性穩壓器（LDO）研究的現狀和發展趨勢，并提出了設計的預期技術指標。 其次，詳細分析了LDO線性穩壓器的理論基礎，包括其結構、各功能模塊的作用、系統工作原理、性能指標定義及設計時對性能指標之間相互矛盾的折衷考慮。 再次，設計了基于自偏置電流源的帶隙基準電壓源，選取PMOS管作為系統的調整元件并計算出了其尺寸，設計了基于CMOS工藝的兩級誤差運算放大器。利用HSPICE工具仿真了基準電壓源和誤差運算放大器的相關性能參數。 然后，重點分析了穩壓器的穩定性特征，指出系統存在的潛在不穩定性，詳細論述了穩定性補償的必要性，比較了業界使用過的幾種穩定性補償方法的不足之處，提出了一種基于電容反饋VCCS的補償方法，對系統進行了穩定性的補償； 最后，將所設計的模塊進行聯合，設計了一款基于CMOS工藝的LDO線性穩壓器電路，利用HSPICE工具驗證了其壓差電壓、靜態電流、線性調整率等性能指標，仿真結果驗證了理論分析的正確性、設計方法的可行性。
上傳時間： 2013-07-08
上傳用戶：Wibbly
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
上傳用戶：weixiao99
交流伺服技術是研制開發各種先進的機電一體化設備，如工業機器人、數控機床、加工中心等的關鍵性技術，但是要提高交流伺服系統的控制性能關鍵在于伺服控制器對電機動態和靜態響應的控制，要獲得良好的電機動、靜態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，掌握了系統構成和基本控制原理，并分析了國內交流伺服存在的問題，設計了基于TI公司電機數字化控制芯片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，根據模糊控制的基本原理，研究了應用于電機控制的模糊參數自整定PID控制器設計原理，構建模糊參數自整定PID控制器的數學模型，并進行該系統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自整定PID控制器的設計原理和方法，利用基于模糊參數自整定PID控制器的交流伺服系統仿真模型，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，模糊參數自整定PID控制器可以提高交流伺服系統的動態和靜態性能。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：lht618
