本文在分析了嵌入式技術及控制系統的發展概況后，首先對現場總線，主要是CAN總線的技術特點進行了全面的介紹，并重點對CAN總線網絡中數據傳輸的實時性問題及改善的方案進行了分析和研究。之后利用嵌入式技術實現了基于CAN總線的網絡測控系統。該系統的主控節點，即ARM平臺采用32位的嵌入式處理器AR2M和嵌入式實時操作系統μC/OS-Ⅱ來實現，并在該平臺上完成了系統多任務的建立，包括與底層CAN網絡的通信、液晶顯示輸出和嵌入式Web服務器等。 論文共分六章。第一章介紹了控制系統的發展過程、嵌入式技術及其發展現狀，并引出了課題的背景和研究意義，給出了主要研究內容。第二章著重介紹了CAN現場總線技術，并對其工作原理和CAN總線系統的實時性進行了分析。第三章論述了CAN總線測控網絡的實現以及CAN測控網絡與Internet集成的必要性，并給出了本文的系統設計方案、工作原理和組成。第四章論述了基于CAN總線的嵌入式測控系統的設計與實現，詳細闡述了系統的硬件、軟件設計思路和實現方法。硬件方面，介紹了硬件平臺中的主處理器LPC2292和整個硬件邏輯模塊。軟件設計上實現了μC/OS-Ⅱ實時操作系統在ARM7上的移植，并完成了嵌入式系統下多任務的建立。第五章介紹了以QXLPC-Ⅲ過程控制系統為應用對象，進行的實際應用實驗，該實驗對被控過程的部分物理量進行了檢測，驗證了本方案的可行性。第六章對全文進行了總結，給出了有待進一步研究的問題，并對后續工作進行了展望。
上傳時間： 2013-06-03
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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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在仿真環境下實現TMS320C6000系列DSP的程序自引導
上傳時間： 2013-08-03
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系統采用ATME189S52 為微控制器(MCE)核心，實現了可控的恒定直流電流源設計。核心恒流模塊采用自反饋電路連接大功率場效應管IRFZ44NL，使得電流輸出范圍達到20~2000
上傳時間： 2013-07-05
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常規的壓控電源采用的是并聯電流負反饋電路，這種電路輸出電壓柔性較差，電壓輸出效率低，因為取樣電阻要占掉很大一部分的電壓，并且常規的壓控電流源不能實現一端接地，這也是并聯電流負反饋本身的
上傳時間： 2013-07-02
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本文講述了一種運用于功率型MOSFET 和IGBT 設計性能自舉式柵極驅動電路的系統方法，適用于高頻率，大功率及高效率的開關應用場合。不同經驗的電力電子工程師們都能從中獲益。在大多數開關應用中
上傳時間： 2013-04-24
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點陣LCD的驅動顯控原理，lcd方面的使用已經實例。
上傳時間： 2013-05-26
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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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自適應濾波器的硬件實現一直是自適應信號處理領域研究的熱點。隨著電子技術的發展，數字系統功能越來越強大，對器件的響應速度也提出更高的要求。 本文針對用通用DSP 芯片實現的自適應濾波器處理速度低和用HDL語言編寫底層代碼用FPGA實現的自適應濾波器開發效率低的缺點，提出了一種基于DSP Builder系統建模的設計方法。以隨機2FSK信號作為研究對象，首先在matlab上編寫了LMS去噪自適應濾波器的點M文件，改變自適應參數，進行了一系列的仿真，對算法迭代步長、濾波器的階數與收斂速度和濾波精度進行了研究，得出了最佳自適應參數，即迭代步長μ=0.0057，濾波器階數m=8，為硬件實現提供了參考。 然后，利用最新DSP Builder工具建立了基于LMS算法的8階2FSK信號去噪自適應濾波器的模型，結合多種EDA工具，在EPFlOKl00EQC208-1器件上設計出了最高數據處理速度為36.63MHz的8階LMS自適應濾波器，其速度是文獻[3]通過編寫底層VHDL代碼設計的8階自適應濾波器數據處理速度7倍多，是文獻[50]采用DSP通用處理器TMS320C54X設計的8階自適應濾波器處理速度25倍多，開發效率和器件性能都得到了大大地提高，這種全新的設計理念與設計方法是EDA技術的前沿與發展方向。 最后，采用異步FIFO技術，設計了高速采樣自適應濾波系統，完成了對雙通道AD器件AD9238與自適應濾波器的高速匹配控制，在QuartusⅡ上進行了仿真，給出了系統硬件實現的原理框圖，并將采樣濾波控制器與異步FIF0集成到同一芯片上，既能有效降低高頻可能引起的干擾又降低了系統的成本。
上傳時間： 2013-06-01
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隨著科學技術的進步，電腦互聯網的普及，傳統糧倉人工監控的方式正在被更加方便和高精確度的檢測控制系統所替代。在單機局部檢測控制的基礎上，利用互聯網技術將整個糧倉測控系統集成在一起，通過網頁訪問方式，糧倉管理人員能夠更快更好地了解糧倉具體環境指標，各項溫濕度，氣體含量并通過控制電機等方式對環境各參數進行控制。 本文提出并設計了一套以ARM嵌入式開發板為核心的現代糧情測控系統。嵌入式糧情測控系統在傳感器采集到信號，進行處理后，將數據顯示在網頁和嵌入式開發板液晶屏上，通過TCP/IP協議，使用IE瀏覽器就可以在線查看實時數據，并且可以保存和打印數據，另外還可以通過網頁控制電機等設備工作。該系統硬件平臺使用ARM9微處理器S3C2410，以核心板和底板的方式組成，可以采集多路模擬和數字信號；支持標準RS232接口和USB通信接口；采用液晶顯示屏和觸摸屏的人機交互接口，為操作人員提供了良好的監控界面；軟件系統使用嵌入式Linux操作系統，通過交叉編譯模式，使用C語言編寫移植傳感器驅動和電機控制程序，使用Boa嵌入式WEB服務器和SQLite數據庫搭建遠程監控系統，使用MiniGUI圖形軟件系統編寫了終端界面程序，完成了人機交互界面的設計。 本文第一章綜合介紹了課題研究背景及嵌入式糧情測控系統的設計方案。第二章概述了嵌入式糧情測控系統的設計，包括嵌入式系統的特點及其軟硬件組成部分，以及系統設計中選用的各種傳感器及電機驅動器等。第三章詳細闡述了嵌入式糧情測控系統的實現，包括嵌入式系統軟件開發流程，傳感器和電機的驅動及控制程序，以及嵌入式WEB遠程監控系統的設計實現。第四章介紹了MiniGUI軟件界面的設計以及應用程序的設計。 論文最后對本課題的完成情況做了總結和評價，并且為本課題的發展提出了建議。
上傳時間： 2013-04-24
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