近年來，隨著大規模集成電路的飛速發展，微控制器和數字信號處理器的性價比不斷提高，數字控制技術已逐步應用于大中功率高頻開關電源。相對于傳統模擬控制方式，數字控制方式具有電源設計靈活、外圍控制電路少、可采用較先進的控制算法、具有較高可靠性等優點。 高頻開關電源具有體積小、重量輕、效率高、輸出紋波小等特點，現已逐步成為現代通訊設備的新型基礎電源系統。針對傳統開關電源中損耗較大、超調量較大、動態性能較差等問題，本文采用基于DSP的全橋軟開關拓撲結構。全橋軟開關移相控制技術由智能DSP系統完成，采樣信號采用差分傳輸，控制算法采用模糊自適應PID算法，產生數字PWM波配合驅動電路控制全橋開關的通斷。在輸入端應用平均電流控制法的有源功率因數校正，使輸入電流跟隨輸入電壓的波形，從而使功率因數接近1。最后通過Matlab仿真結果表明模糊自適應PID控制算法比傳統PID控制算法在超調量，調節時間，動態特性等性能上具有優越性。 論文以高頻開關電源的設計為主線，在詳細分析各部分電路原理的基礎上，進行系統的主電路設計、輔助電路設計、控制電路設計、仿真研究、軟件實現。重點介紹了高頻變壓器的設計及模糊自適應PID控制器的實現。并將輔助電源及控制電路制成電路板，以及在此電路板基礎上進行各波形分析并進行相關實驗。
上傳時間： 2013-04-24
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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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貴州電解鋁廠供電四車間廠房內變壓器、整流柜、電容等設備種類繁多,同系列設備安放距離跨度較大.這些電力電子器件長期運行導致系統內部某些連接點絕緣介質老化,甚至脫落.這種現象單憑肉眼很難觀察,該廠對此問題的解決方法為:技術工人攜帶小型紅外探測儀定期采集上述器件的某些連接點,從紅外圖像數據得出溫度數據以此判斷器件工作是否處于良好狀態.由于人為因素,工人不一定能全部獲取所有連接點數據.可見,此方法費時費力,還存在隱患. 針對現行探測方法存在的弊端,依托"中鋁貴州分公司電解鋁廠整流所安全運行監控系統開發"項目,利用一臺直線行走的智能小車?？吭谝堰x擇的定位點處監測車間的電器設備,因此這就涉及到了監控小車的精準定位問題.本文以卞位機智能監控小車為研究對象,采用模糊PID控制技術對PLC發出的脈沖頻率進行自動調節,依據脈沖頻率誤差E和誤差變化率EC的變化對PID控制的參數進行自整定,實現對小車速度的模糊控制,從而實現了小車的精準定位,為上位機的監控工作做好了準備. 論文第一章介紹了電解鋁廠供電車間的供電情況,分析了小車定位精準的重要性,介紹了本文的研究內容.第二章對小車主要結構的硬件設計作了介紹.第三章論述了小車的運動控制,從分析步進電機的矩頻特性和數學模型入手,介紹了小車的啟?？刂坪瓦\動中的測速.第四章論述了小車的精準定位方法,介紹了模糊PID控制器設計,重點介紹了模糊PID控制算法的程序設計.第五章列舉了實際運行調試中出現的幾種問題,介紹了相應的控制方法加以克服.第六章對論文進行了總結.
上傳時間： 2013-04-24
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工業生產過程中，時滯對象普遍存在，同時也是較難控制的，尤其是大時滯對象的控制一直都是一個難題。而很多溫度控制系統都是屬于大時滯系統，常見的智能溫度控制器雖然在溫度控制的實際應用中表現了比較理想的控制效果，但它仍然屬于將參數整定與系統控制分開處理的離線整定方法，如果工況發生變化就必須重新調整參數。針對這一問題，為了實現時滯系統參數自整定的控制，本文將神經網路控制、模糊控制和PID控制結合起來，設計了基于神經網路的模糊自適應PID控制器。 首先，本論文分析了時滯系統的特點，討論了幾種時滯系統較為成熟的常規控制算法：微分先行控制算法、史密斯預估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它們的控制性能；并且通過仿真對這三種控制方法在溫控系統中的控制性能進行了比較。 其次，在分析PID參數自整定傳統方法的基礎上，設計了一種改進方法，并設計了相應的控制器。該控制器綜合了模糊控制、神經網絡控制和PID控制各自的長處，既具備了模糊控制簡單有效的控制作用以及較強的邏輯推理功能，也具備了神經網絡的自適應、自學習的能力，同時也具備了傳統PID控制的廣泛適應性。該方法不需要離線整定參數，實現了在線自整定參數。仿真實驗表明了該控制器對模型和環境都具有較好的適應能力和較強的魯棒性。 最后將基于神經網路的模糊自適應PID控制器應用于貝加萊PID溫控裝置，能夠出色地實現參數的在線自整定。理論分析、系統仿真、實驗結果都證實了這種控制策略能有效地減少系統超調量，并減少了調節時間，提高了系統的實時性和控制精度。
上傳時間： 2013-07-05
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工業生產過程往往具有非線性、不確定性，難以建立精確的數學模型。應用常規的PID控制器難以達到理想的控制效果。作為的重要分支，人工神經網絡具有良好的非線性映射能力和高度的并行信息處理能力，已成為非線性系統建模、辨識和控制中常用的理論和方法。其中，神經元具有很強的信息綜合、學習記憶、自學習和自適應能力，可以處理那些難以用模型和規則描述的過程，將神經元與PID結合，應用到實際的控制中，可以在線調整PID的參數，使系統具有較強的抗干擾能力、自適應能力和較好的魯棒性。 目前，人工神經網絡的研究主要是神經網絡的理論研究、神經網絡的應用研究和神經網絡的實現技術研究，這三方面是相互依賴和相互促進的關系。本文主要側重的是神經網絡的實現技術研究方面，創新性地利用FPGA嵌入式系統開發技術實現單神經元PID智能控制器的研究與設計，并將其封裝成為一個專用的IP核供其他的控制系統使用。 首先，對單神經元PID智能控制器的設計原理和設計算法進行了深入的研究與分析；其次，利用MATLAB設計單神經元PID智能控制器，針對特定的被控對象，對其進行仿真實驗，獲得比較理想的系統輸出；然后，研究基于FPGA的單神經元智能控制算法的實現，對控制器進行VHDL語言分層設計，使用Altera公司的軟件QuartusⅡ6.1進行仿真實驗。兩個仿真實驗結果表明，基于FPGA的單神經元智能控制器比MATLAB設計的單神經元PID智能控制器性能優良。 本文的設計模塊主要包括權值修改模塊、誤差計算模塊、權值產生模塊和輸出模塊。在各個模塊的設計中進行了優化處理，使本文的設計不僅利用的硬件資源少，而且也有很快的運行速度，同時也改善了傳統控制器的控制性能。
上傳時間： 2013-04-24
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人臉自動識別技術是模式識別、圖像處理等學科的一個最熱門研究課題之一。隨著社會的發展,各方面對快速有效的自動身份驗證的要求日益迫切，而人臉識別技術作為各種生物識別技術中最重要的方法之一，已經越來越多的受到重視。對于具有實時，快捷，低誤識率的高性能算法以及對算法硬件加速的研究也逐漸展開。 本文詳細分析了智能人臉識別算法原理，發展概況和前景，包括人臉檢測算法，人眼定位算法，預處理算法，PCA和ICA 算法，詳細分析了項目情況，系統劃分，軟硬件平臺的資源和使用。并在ISE軟件平臺上，用硬件描述語言(verilog HDL)對算法部分嚴格按照FPGA代碼風格進行了RTL 硬件建模，并對C++算法進行了優化處理，通過仿真與軟件算法結果進行比對，評估誤差，最后在VirtexII Pro FPGA 上進行了綜合實現。 主要研究內容如下： 首先，對硬件平臺xilinx的VirtexII Pro FPGA 上的系統資源進行了描述和研究，對存儲器sdram,RS-232 串口，JTAG 進行了研究和調試，對Coreconnect的OPB總線仲裁機理進行了兩種算法的比較，RTL 設計，仿真和綜合。利用ISE和VC++軟件平臺，對verilog和C++算法進行同步比較測試，使每步算法對應正確的結果。對軟硬件平臺的合理使用使得在項目中能盡可能多的充分利用硬件資源，制板時正確選型，以及加快設計和調試進度。其次，對人臉識別算法流程中的人臉檢測，人眼定位，預處理，識別算法分別進行了比較研究，選取其中各自性能最好的一種算法對其原理進行了分析討論。人臉檢測采用adaboost 算法，因其速度和精度的綜合性能表現優異。人眼定位采用小塊合并算法，因為它具有快速，準確，弱時實的特點。預處理算法采用直方圖均衡加平滑的算法，簡單，高效。 識別算法采用PCA 加ICA 算法，它能最大的弱化姿態和光照對人臉識別的影響。 最后，使用Verilog HDL 硬件描述語言進行算法的RTL 建模，在C++算法的基礎上，保證原來效果的前提下，根據FPGA 硬件特點對算法進行了優化。視頻輸入輸出是人臉識別的前提，它提供FPGA 上算法需要處理的數據，預處理算法在C++算法的基礎上進行了優化，最大的減少了運算量，提高了運算速度，16 位計算器模塊使得在算法實現時可以根據系統要求，在FPGA的ip 核和自己設計的模塊之間選擇性能更好的一個來調用，FIFO的設計提供同步和異步時鐘域的數據緩存。設計在ISE和VC++軟件平臺同時進行，隨時對verilog和C++數據進行監測和比對。全部設計模塊通過仿真，達到預定的性能要求，并在FPGA 上綜合實現。
上傳時間： 2013-07-13
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自適應濾波器是統計信號處理的一個重要組成部分。在實際應用中，由于沒有充足的信息來設計固定系數的數字濾波器，或者設計規則會在濾波器正常運行時改變，因此我們需要研究自適應濾波器。凡是需要處理未知統計環境下運算結果所產生的信號或需要處理非平穩信號時，自適應濾波器可以提供一種吸引人的解決方法，而且其性能通常遠優于用常規方法設計的固定濾波器。此外，自適應濾波器還能提供非自適應方法所不可能提供的新的信號處理能力。 本論文從自適應濾波器研究的重要意義入手，介紹了線性自適應濾波器的基本原理、算法及設計方法，對幾種基于最小均方誤差準則或最小平方誤差準則的自適應濾波器算法進行研究，最終基于一改近的LMS算法設計復數自適應濾波器，并以VHDL語言編寫在maxplus平臺上進行仿真測試。
上傳時間： 2013-07-11
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本課題設計和完成了一套基于DSP+FPGA結構的小波變換實時圖像處理系統。采用小波算法對圖像進行邊緣提取、圖像增強、圖像融合等處理，并在ADSP-BF535上實現了小波算法，分析了其運行小波算法的性能。圖像處理的數據量比較大，而且運算比較復雜，DSP的特殊結構和性能很好地滿足了系統實現的需要，而FPGA的高速性和靈活性也滿足了系統實時性和穩定性的需要，所以采用DSP+FPGA來實現圖像處理系統是可靠的，也是可行的。系統的硬件設計以DSP和FPGA為平臺，DSP實現算法、管理系統運行、并實現了系統的自啟動；FPGA實現一些接口、時序控制等，簡化了外圍電路，提高了系統的可靠性。結果表明，在ADSP-BF535上實現小波算法，效果良好，而且滿足系統實時性的要求。最后，總結了系統的設計和調試經驗，對調試時遇到的一些問題進行了分析。
上傳時間： 2013-04-24
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開關磁阻電機驅動系統(SRD)是一種新型交流驅動系統,以結構簡單、堅固耐用、成本低廉、控制參數多、控制方法靈活、可得到各種所需的機械特性,而備受矚目,應用日益廣泛.并且SRD在寬廣的調速范圍內均具有較高的效率,這一點是其它調速系統所不可比擬的.但開關磁阻電機(SRM)的振動與噪聲比較大,這影響了SRD在許多領域的應用.本文針對上述問題進行了研究,提出了一種新型齒極結構,可有效降低開關磁阻電機的振動與噪聲.通過電磁場有限元計算可看出,在新型齒極結構下,導致開關磁阻電機振動與噪聲的徑向力大為減小,尤其是當轉子極相對定子極位于關斷位置時,徑向力大幅度地減小,并改善了徑向力沿定子圓周的分布,使其波動減小,從而減小了定子鐵心的變形與振動,進而降低了開關磁阻電機的噪聲.靜態轉矩因轉子極開槽也略微減小,但對電機的效率影響不大.開關磁阻電機因磁路的飽和導致參數的非線性,又因在不同控制方式下是變結構的.這使得開關磁阻電機的控制非常困難.經典的線性控制方法如PI、PID等方法用于開關磁阻電機的控制,效果不好.其它的控制方法如滑模變結構控制、狀態空間控制方法等可取得較好的控制效果但大都比較復雜,實現起來比較困難.而智能控制方法如模糊控制本身為一種非線性控制方法,對于非線性、變結構、時變的被控對象均可取得較好的控制效果且不需知道被控對象的數學模型,這對于很難精確建模的開關磁阻電機來說尤其適用.同時,模糊控制實現比較容易.但對于變參數、變結構的開關磁阻電機來說固定參數的模糊控制在不同條件下其控制效果難以達到最優.為取得最優的控制效果,該文采用帶修正因子的自組織模糊控制器,采用單純形加速優化算法通過在線調整參數,達到了較好的控制效果.仿真結果證明了這一點.
上傳時間： 2013-05-16
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隨著煤礦高產高效技術的推廣和應用，井下長距離、大運量、大功率下運帶式輸送機的應用越來越普遍。其中，解決好傾角較大（大于6°）的下運帶式輸送機的運行制動和安全制動問題對保障全礦安全、高效生產具有重要意義。 本文在對國內外現有下運帶式輸送機制動系統的現狀分析基礎上，針對煤礦生產的特殊性，提出了基于ARM的嵌入式計算機控制液壓調速軟制動系統方案，所用元件可靠性和防爆性好，系統簡單，動態制動性能好；結合成熟的工業PID控制經驗和智能控制理論，并依據制動控制方案，設計了一種模糊自適應PID控制器用于控制電液比例調速閥的開口大小，其PID參數Kp、Ki和Kd可根據系統狀態進行在線調整，結構簡單、魯棒性強，在系統結構參數發生改變時也可獲得較好的控制效果；在基于S3C44BOX的最小ARM系統基礎上，設計了系統控制信號的輸入、輸出方式及其電路；分析了實時操作系統μC/OS-ⅡBootLoader的設計及其在S3C44BOX上的移植過程；制動系統應用軟件采用多任務機制，狀態檢測與控制任務并行運行，數據采集采用定時中斷的方式；系統可擴展性、可移植性好，控制算法容易實現多樣性且開發簡單、維護方便。 該液壓調速軟制動系統可用于大型下運帶式輸送機的正常工作制動、緊急停車和斷電防止飛車事故發生的安全制動，對輸送機的輔助啟動也起重要作用。制動力矩依據輸送機載荷大小和輸送機制動減速時速度的變化進行自動調整，制動曲線可調，輸送機減速時不產生較大沖擊、安全平穩，并按照規定的減速度大小減速停車。
上傳時間： 2013-07-09
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