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
上傳時間： 2013-06-28
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專輯類-多媒體相關專輯-48個-11.7G MATLAB-程式設計與應用-張智星.zip
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 電子技術（電工學Ⅱ）典型題解析及自測試題-299頁-3.2M.pdf
上傳時間： 2013-06-19
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專輯類-雜志及論文專輯-19冊-720M 無線電問與答匯編-322頁-5.7M.pdf
上傳時間： 2013-04-24
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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
上傳時間： 2013-04-24
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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
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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
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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
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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
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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
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