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  • 自適應天線原理-212頁-1.9M.pdf

    專輯類-超聲-紅外-激光-無線-通訊相關專輯-183冊-1.48G 自適應天線原理-212頁-1.9M.pdf

    標簽: 212 1.9 天線

    上傳時間: 2013-06-28

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  • 電子技術(電工學Ⅱ)典型題解析及自測試題-299頁-3.2M.pdf

    專輯類-電子基礎類專輯-153冊-2.20G 電子技術(電工學Ⅱ)典型題解析及自測試題-299頁-3.2M.pdf

    標簽: 299 3.2 電子技術

    上傳時間: 2013-06-19

    上傳用戶:aa17807091

  • 第八章-數字電路技術-A-D-D-A.pdf

    專輯類-電子基礎類專輯-153冊-2.20G 第八章-數字電路技術-A-D-D-A.pdf

    標簽: A-D-D-A 數字 電路技術

    上傳時間: 2013-06-30

    上傳用戶:fujun35303

  • 空時自適應信號處理-207頁-4.8M.pdf

    專輯類-數字處理及顯示技術專輯-106冊-9138M 空時自適應信號處理-207頁-4.8M.pdf

    標簽: 207 4.8 信號處理

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:watch100

  • 自適應濾波器原理(第三版)1007頁-15.4M.pdf

    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

    標簽: 1007 15.4 自適應濾波器

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:wang0123456789

  • 單片機與數-模(D-A)轉換器的接口-3頁-0.2M.pdf

    專輯類-單片機專輯-258冊-4.20G 單片機與數-模(D-A)轉換器的接口-3頁-0.2M.pdf

    標簽: D-A 0.2 單片機

    上傳時間: 2013-04-24

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  • 自裝單片微電腦快速入門-102頁-2.2M.pdf

    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

    標簽: 102 2.2 微電腦

    上傳時間: 2013-05-23

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  • I2C-總線8-位遠程I-O-擴展口芯片PCF8574-的原.pdf

    專輯類-單片機專輯-258冊-4.20G I2C-總線8-位遠程I-O-擴展口芯片PCF8574-的原.pdf

    標簽: 8574 I-O PCF

    上傳時間: 2013-05-29

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  • 基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應控制研究.rar

    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。

    標簽: BP神經網絡 永磁同步電機 自適應控制

    上傳時間: 2013-05-23

    上傳用戶:1101055045

  • 基于ANN的無刷直流電機無位置傳感器控制及轉矩波動研究.rar

    該文研究了無刷直流電機的無位置傳感器控制理論、轉矩波動抑制方法、數字仿真算法和DSP控制技術.首先,該文介紹了無刷直流電機無位置傳感器控制原理,比較了目前幾種常用的無位置傳感器控制方法,提出了基于徑向基函數(RBF)神經網絡的無位置傳感器控制方法.通過離散化位置信號的映射方程,得到網絡的基本輸入輸出,網絡的輸出通過邏輯處理,處理后的結果作為電機控制信號,同時也作為網絡的訓練教師.采用在線學習和離線學習兩種方式訓練網絡,并詳細介紹了兩種方式的算法;其次,該文概述了無刷直流電機轉矩波動的產生原因,重點分析了換相轉矩波動產生的原理,提出了基于誤差反傳(BP)神經網絡的轉矩波動抑制新方法.采用兩個結構相同三層網絡,建立了電壓自校正調節器,對電機端電壓進行瞬時調節,保持電路中電流幅值不變,實現了轉矩波動的自適應調節.另外,該文推導了較全面的電機數學模型,重點研究了無刷直流電機仿真中的幾個關鍵技術,包括氣隙磁場的建立、位置信號的模擬、中心點電壓的計算、二極管續流狀態的實現以及PWM電流控制的仿真.采用面向對象程序設計(OOP)方法,設計了多功能的仿真軟件SIMOT.最后該文介紹了數字信號處理器(DSP)TMS320LF2407的結構和性能,給出了PWM控制和A/D轉換的算法,采用反電勢法原理實現了無位置傳感器控制,并給出了相關的實驗結果.

    標簽: ANN 無刷直流電機 無位置傳感器

    上傳時間: 2013-07-14

    上傳用戶:klds

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