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隨著電力電子技術(shù)的飛速發(fā)展,越來(lái)越多的電力電子裝置被廣泛應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域,其中相當(dāng)一部分負(fù)荷具有非線性或具有時(shí)變特性,使電網(wǎng)中暫態(tài)沖擊、無(wú)功功率、高次諧波及三相不平衡問(wèn)題日趨嚴(yán)重,給電網(wǎng)的供電質(zhì)量造成嚴(yán)重的污染和損耗.因此,對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行諧波抑制和無(wú)功補(bǔ)償,提高電網(wǎng)供電質(zhì)量變得十分重要.電力有源濾波器(Active Power Filter,簡(jiǎn)稱APF)與無(wú)源濾波器相比,APF具有高度可控制和快速響應(yīng)特性,并且能跟蹤補(bǔ)償各次諧波、自動(dòng)產(chǎn)生所需變化的無(wú)功功率和諧波功率,其特性不受系統(tǒng)影響,無(wú)諧波放大威脅.并聯(lián)型電力有源濾波器(Shunt Active Power Filter,簡(jiǎn)稱SAPF)更是得到了廣泛的應(yīng)用. 近年來(lái),自適應(yīng)算法中的遞推最小二乘法(簡(jiǎn)稱RLS)應(yīng)用越來(lái)越廣泛,該算法簡(jiǎn)單,收斂速度快.應(yīng)用基于RLS自適應(yīng)算法的濾波器(簡(jiǎn)稱RLS濾波器),可以快速有效的濾除雜波,同時(shí)自動(dòng)調(diào)整濾波器參數(shù),不斷改進(jìn)濾波性能,最終得到所需的信號(hào). 本文研究了基于平均功率和RLS自適應(yīng)算法的并聯(lián)型有源濾波器.它的參考電流是一個(gè)同電網(wǎng)相電壓同相位的三相平衡的有功電流,它包含兩個(gè)分量:一個(gè)是由實(shí)測(cè)的三相負(fù)載瞬時(shí)功率計(jì)算得到的,基于平均功率算法的電網(wǎng)應(yīng)該為負(fù)載各相提供的有功電流瞬時(shí)參考值；另一個(gè)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(guò)RLS濾波器計(jì)算得出的電網(wǎng)各相應(yīng)該提供的有功電流瞬時(shí)參考值.兩個(gè)分量的計(jì)算共同構(gòu)成了該有源濾波器參考電流的計(jì)算.補(bǔ)償電流指令值與實(shí)際補(bǔ)償電流比較生成控制逆變橋工作的PWM脈沖,生成補(bǔ)償電流,達(dá)到補(bǔ)償負(fù)載無(wú)功和抑制諧波的目的. 應(yīng)用RLS濾波器得到維持直流母線電壓恒定的直流側(cè)有功系數(shù)A<,dc>,克服了傳統(tǒng)PI控制中參數(shù)難以得到且由于參數(shù)過(guò)于敏感而導(dǎo)致補(bǔ)償后電流紋波太大的問(wèn)題.使得當(dāng)穩(wěn)態(tài)時(shí)SAPF自身的功率損耗和暫態(tài)負(fù)載變化時(shí)因?yàn)橹绷鱾?cè)電容提供電網(wǎng)和負(fù)載之間的有功功率差而引起的電壓的波動(dòng)迅速反饋到指令電流的計(jì)算中.RLS算法收斂快,SAPF實(shí)時(shí)性大大提高.基于該方法的SAPF結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,無(wú)需鎖相器. 根據(jù)本文的算法應(yīng)用MATAB建立了仿真系統(tǒng),仿真結(jié)果表明基于該算法的SAPF的可行性和實(shí)時(shí)性.
標(biāo)簽：
RLS
功率
自適應(yīng)算法
上傳時(shí)間：
2013-04-24
上傳用戶：mfhe2005
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永磁同步電機(jī)(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過(guò)載能力強(qiáng)、控制性能優(yōu)良等優(yōu)點(diǎn)，在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場(chǎng)合發(fā)展迅速。但由于永磁同步電機(jī)的磁場(chǎng)具有獨(dú)特的交叉耦合和交叉飽和現(xiàn)象，且其控制系統(tǒng)是一個(gè)強(qiáng)非線性、時(shí)變和多變量系統(tǒng)，要實(shí)現(xiàn)高精度調(diào)速就需對(duì)其控制策略進(jìn)行深入研究。 永磁同步電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)中，位置傳感器的存在使得系統(tǒng)成本增加、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、可靠性降低，所以永磁同步電機(jī)的無(wú)位置傳感器控制成為一個(gè)新的研究熱點(diǎn)。本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的無(wú)位置傳感器控制。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)可以逼近任意復(fù)雜非線性映射，具有很強(qiáng)的自學(xué)習(xí)自適應(yīng)能力，十分適合于解決復(fù)雜的非線性控制問(wèn)題。其中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是目前廣泛應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強(qiáng)、逼近精度高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的調(diào)速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的永磁同步電機(jī)自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)和控制網(wǎng)絡(luò)的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)。辨識(shí)網(wǎng)絡(luò)在線動(dòng)態(tài)辨識(shí)系統(tǒng)輸出并對(duì)控制網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，控制網(wǎng)絡(luò)與PI控制方法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)快、實(shí)時(shí)性較強(qiáng)、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓(xùn)練算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)永磁同步電機(jī)無(wú)位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練后，將其用于永磁同步電機(jī)的轉(zhuǎn)子位置角在線估計(jì)。結(jié)果表明，該訓(xùn)練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度，且估計(jì)的轉(zhuǎn)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(jī)調(diào)速控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計(jì)，為實(shí)現(xiàn)永磁同步電機(jī)的各種控制策略奠定了實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)。DSP控制系統(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練提供樣本，為研究永磁同步電機(jī)的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計(jì)創(chuàng)造了條件。
標(biāo)簽：
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
永磁同步電機(jī)
自適應(yīng)控制
上傳時(shí)間：
2013-07-03
上傳用戶：kakuki123
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空調(diào)壓縮機(jī)是空調(diào)器的核心部件。傳統(tǒng)定速空調(diào)器中壓縮機(jī)多采用單相異步電動(dòng)機(jī)，對(duì)電機(jī)采用簡(jiǎn)單的開(kāi)關(guān)式控制，電能損耗、室溫波動(dòng)及噪音都很大，壓縮機(jī)容易受沖擊損壞。隨著人們生活水平的提高及能源短缺問(wèn)題的出現(xiàn)，將變頻調(diào)速技術(shù)應(yīng)用于空調(diào)器中，將變頻壓縮機(jī)取代傳統(tǒng)定頻定速壓縮機(jī)，對(duì)其進(jìn)行變頻調(diào)速將使壓縮機(jī)減少開(kāi)停次數(shù)，降低室溫波動(dòng)，提高舒適度，獲得了更好的空氣調(diào)節(jié)效果和實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗的要求。 空調(diào)系統(tǒng)是一個(gè)典型的多輸入多輸出、具有大滯后特性的菲線性系統(tǒng)。要對(duì)空調(diào)壓縮機(jī)進(jìn)行變頻調(diào)速，需要根據(jù)房間溫度的變化得出壓縮機(jī)的頻率值。由于空調(diào)系統(tǒng)精確的數(shù)學(xué)模型難以取得，且時(shí)間常數(shù)較大，傳統(tǒng)的PID調(diào)整不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，性能指標(biāo)也不能令人滿意。因此，將模糊控制技術(shù)引入空調(diào)壓縮機(jī)的變頻調(diào)速控制，建立模糊控制器，以房間溫度的變化和變化率為輸入，壓縮機(jī)的頻率為輸出。對(duì)于提高空調(diào)系統(tǒng)的控制精度、穩(wěn)定性和可靠性，無(wú)論從學(xué)術(shù)研究角度出發(fā)，還是在工程應(yīng)用方面，都具有相當(dāng)?shù)默F(xiàn)實(shí)意義。 本文分別從三相異步電動(dòng)機(jī)的變頻調(diào)速技術(shù)、變頻空調(diào)控制策略等方面進(jìn)行了探討分析。首先將模糊控制技術(shù)應(yīng)用到空調(diào)壓縮機(jī)變頻調(diào)速中，根據(jù)建立模糊控制規(guī)則的基本思想及實(shí)際運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)模糊控制技術(shù)使空調(diào)壓縮機(jī)具有自調(diào)整的智能特性，從而得出最佳的動(dòng)態(tài)控制參數(shù)，克服了PID控制器控制精度較低、消除穩(wěn)態(tài)誤差能力差的缺點(diǎn)。 然后詳細(xì)闡述了SVPWM的基本原理，對(duì)空間矢量調(diào)制（SVPWM）方式及其實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了探討。在變頻壓縮機(jī)的控制中采用先進(jìn)的SVPWM調(diào)制技術(shù)，壓縮機(jī)能根據(jù)室內(nèi)需要的冷（熱）量不同，連續(xù)地、動(dòng)態(tài)地、實(shí)時(shí)地調(diào)整其制冷（熱）量，始終保持在較合理的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)下。能夠進(jìn)一步提高電壓的利用率和頻率分辨率，并使壓縮機(jī)運(yùn)行更加平穩(wěn)，提高空調(diào)的效率，達(dá)到節(jié)能降耗的效果。
標(biāo)簽：
SVPWM
模糊控制
變頻調(diào)速
上傳時(shí)間：
2013-04-24
上傳用戶：as275944189
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心音信號(hào)是人體最重要的生理信號(hào)之一，包含心臟各個(gè)部分如心房、心室、大血管、心血管及各個(gè)瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號(hào)分析與識(shí)別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對(duì)目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問(wèn)題和分類識(shí)別技術(shù)難點(diǎn)展開(kāi)了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號(hào)特征向量的提取、正常心音信號(hào)（NM）和房顫（AF）、主動(dòng)脈回流（AR）、主動(dòng)脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號(hào)的分類識(shí)別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個(gè)方面： a）心音信號(hào)采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機(jī)功能的聽(tīng)診器實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)的采集。通過(guò)對(duì)心音信號(hào)噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號(hào)的濾波方法。根據(jù)實(shí)驗(yàn)分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級(jí)閾值的方法作為心音信號(hào)預(yù)處理方案。 b）心音信號(hào)時(shí)頻分析方法。文中采用5種時(shí)頻分析方法分別對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了時(shí)頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時(shí)頻分析方法與待分析心音信號(hào)的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項(xiàng)干擾與高的時(shí)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(yīng)錐形核時(shí)頻（ATF）分析方法，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證該分布能較好地反映心音信號(hào)的時(shí)頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時(shí)頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法進(jìn)行心音信號(hào)分析。 c）心音信號(hào)特征向量提取。根據(jù)對(duì)3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)準(zhǔn)心音信號(hào)的時(shí)頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過(guò)Fihser降維處理方法提取出了實(shí)現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號(hào)的2維特征向量，作為心音信號(hào)分類的特征向量。 d）心音信號(hào)分類方法。根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，研究了支持向量機(jī)核函數(shù)、多分類支持向量機(jī)的選取方法，同時(shí)，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(zhǔn)則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號(hào)的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)樣本，對(duì)余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時(shí)對(duì)臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號(hào)和正常心音信號(hào)中每類24個(gè)心動(dòng)周期進(jìn)行分類實(shí)測(cè)，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(yàn)證了該方法的分類有效性。 e）心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語(yǔ)言的可視化功能實(shí)現(xiàn)了心音信號(hào)分析與識(shí)別的軟件運(yùn)行平臺(tái)構(gòu)建，可完成對(duì)心音信號(hào)的讀取、預(yù)處理，繪制時(shí)-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時(shí)，利用MATLAB與EXCEL的動(dòng)態(tài)鏈接，實(shí)現(xiàn)對(duì)心音信號(hào)分析數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)以及統(tǒng)計(jì)功能；最后，通過(guò)對(duì)心音信號(hào)2維特征向量的分析，實(shí)現(xiàn)心音信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號(hào)特征向量提取的方法以及多分類支持向量機(jī)模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實(shí)踐兩方面對(duì)心音信號(hào)進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時(shí)頻分析方法提取心音信號(hào)特征向量，根據(jù)心音信號(hào)特征向量組成的散點(diǎn)圖，建立心音信號(hào)分類的支持向量機(jī)模型，并對(duì)正常心音信號(hào)和4種心臟雜音信號(hào)進(jìn)行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號(hào)種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點(diǎn)是采集更多種類的心臟雜音信號(hào)，進(jìn)一步提高心音信號(hào)分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽(tīng)診。 關(guān)鍵詞：心音信號(hào)，小波降噪，非平穩(wěn)信號(hào)，心臟雜音，信號(hào)處理，時(shí)頻分析，自適應(yīng)，支持向量機(jī)
標(biāo)簽：
時(shí)頻
分析方法
分
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2013-04-24
上傳用戶：weixiao99
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本文分析了永磁同步直線電動(dòng)機(jī)的運(yùn)行機(jī)理與運(yùn)行特性，并通過(guò)坐標(biāo)變換，分別得出了電機(jī)在a—b—c，α—β、d—q坐標(biāo)系下的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)永磁同步直線電機(jī)模型的非線性與耦合特性，采用了次級(jí)磁場(chǎng)定向的矢量控制，并使id=0，不但解決了上述問(wèn)題，還實(shí)現(xiàn)了最大推力電流比控制。為了獲得平穩(wěn)的推力，采用了SVPWM控制，并對(duì)它算法實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了研究。 針對(duì)速度環(huán)采用傳統(tǒng)PID控制難以滿足高性能矢量控制系統(tǒng)，通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)PID控制和模糊控制理論的研究，將兩者相結(jié)合，設(shè)計(jì)出能夠在線自整定的模糊PID控制器。將該控制器代替?zhèn)鹘y(tǒng)的PID控制器應(yīng)用于速度環(huán)，以提高系統(tǒng)的動(dòng)靜態(tài)性能。 在以上分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了永磁同步直線電機(jī)矢量控制系統(tǒng)的軟、硬件。其中電流檢測(cè)采用了新穎的電流傳感器芯片IR2175，以解決溫漂問(wèn)題；速度檢測(cè)采用了增量式光柵尺，設(shè)計(jì)了與DSP的接口電路，通過(guò)M/T法實(shí)現(xiàn)對(duì)電機(jī)的測(cè)速。最后在Matlab/Simlink下建立了電機(jī)及其矢量控制系統(tǒng)的仿真模型，并對(duì)分別采用傳統(tǒng)PID速度控制器和模糊PID速度控制器的系統(tǒng)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明采用模糊PID控制具有更好的動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能，能有效的抑制暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)下的推力脈動(dòng)，對(duì)于負(fù)載擾動(dòng)具有較強(qiáng)的魯棒性。
標(biāo)簽：
永磁同步
直線電機(jī)
矢量控制
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2013-07-04
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貴州電解鋁廠供電四車(chē)間廠房?jī)?nèi)變壓器、整流柜、電容等設(shè)備種類繁多,同系列設(shè)備安放距離跨度較大.這些電力電子器件長(zhǎng)期運(yùn)行導(dǎo)致系統(tǒng)內(nèi)部某些連接點(diǎn)絕緣介質(zhì)老化,甚至脫落.這種現(xiàn)象單憑肉眼很難觀察,該廠對(duì)此問(wèn)題的解決方法為:技術(shù)工人攜帶小型紅外探測(cè)儀定期采集上述器件的某些連接點(diǎn),從紅外圖像數(shù)據(jù)得出溫度數(shù)據(jù)以此判斷器件工作是否處于良好狀態(tài).由于人為因素,工人不一定能全部獲取所有連接點(diǎn)數(shù)據(jù).可見(jiàn),此方法費(fèi)時(shí)費(fèi)力,還存在隱患. 針對(duì)現(xiàn)行探測(cè)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(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)開(kāi)發(fā)"項(xiàng)目,利用一臺(tái)直線行走的智能小車(chē)停靠在已選擇的定位點(diǎn)處監(jiān)測(cè)車(chē)間的電器設(shè)備,因此這就涉及到了監(jiān)控小車(chē)的精準(zhǔn)定位問(wèn)題.本文以卞位機(jī)智能監(jiān)控小車(chē)為研究對(duì)象,采用模糊PID控制技術(shù)對(duì)PLC發(fā)出的脈沖頻率進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié),依據(jù)脈沖頻率誤差E和誤差變化率EC的變化對(duì)PID控制的參數(shù)進(jìn)行自整定,實(shí)現(xiàn)對(duì)小車(chē)速度的模糊控制,從而實(shí)現(xiàn)了小車(chē)的精準(zhǔn)定位,為上位機(jī)的監(jiān)控工作做好了準(zhǔn)備. 論文第一章介紹了電解鋁廠供電車(chē)間的供電情況,分析了小車(chē)定位精準(zhǔn)的重要性,介紹了本文的研究?jī)?nèi)容.第二章對(duì)小車(chē)主要結(jié)構(gòu)的硬件設(shè)計(jì)作了介紹.第三章論述了小車(chē)的運(yùn)動(dòng)控制,從分析步進(jìn)電機(jī)的矩頻特性和數(shù)學(xué)模型入手,介紹了小車(chē)的啟停控制和運(yùn)動(dòng)中的測(cè)速.第四章論述了小車(chē)的精準(zhǔn)定位方法,介紹了模糊PID控制器設(shè)計(jì),重點(diǎn)介紹了模糊PID控制算法的程序設(shè)計(jì).第五章列舉了實(shí)際運(yùn)行調(diào)試中出現(xiàn)的幾種問(wèn)題,介紹了相應(yīng)的控制方法加以克服.第六章對(duì)論文進(jìn)行了總結(jié).
標(biāo)簽：
直線
智能監(jiān)控
定位
上傳時(shí)間：
2013-04-24
上傳用戶：kirivir
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本文在此背景下，針對(duì)非線性PID控制、自抗擾控制以及Smith預(yù)估器和前饋控制展開(kāi)研究。為了提高控制器的穩(wěn)定性和魯棒性，設(shè)計(jì)了ADRC-Smith預(yù)估控制器和前饋ADRC控制器，將其應(yīng)用于大時(shí)滯溫度控制系統(tǒng)，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了吹塑機(jī)控制系統(tǒng)解決方案，通過(guò)大量的理論研究、仿真和實(shí)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了良好的控制效果。論文的主要工作有： 1.研究了自抗擾技術(shù)和溫度控制的現(xiàn)狀以及溫度控制的特點(diǎn)。 2.研究了ADRC的發(fā)展史，深入了解ADRC的原理與優(yōu)點(diǎn)。ADRC在控制非線性對(duì)象時(shí)比PID具有更好的控制性能，但是參數(shù)調(diào)節(jié)理論不完善，阻礙了其廣泛應(yīng)用。 3.通過(guò)MATLAB仿真，得到ADRC參數(shù)之間的內(nèi)在規(guī)律，通過(guò)將ADRC的參數(shù)統(tǒng)一到一個(gè)時(shí)間因子上，達(dá)到簡(jiǎn)化調(diào)節(jié)參數(shù)個(gè)數(shù)的目的，從而降低調(diào)試難度，同時(shí)，在無(wú)時(shí)滯溫控實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了參數(shù)調(diào)節(jié)規(guī)律的可行性。 4.自抗擾控制器在大時(shí)滯溫控上的應(yīng)用，以前文獻(xiàn)一般將時(shí)滯環(huán)節(jié)等效成一階慣性環(huán)節(jié)，這樣就要求增加ADRC的階次，增加了調(diào)節(jié)參數(shù)個(gè)數(shù)，在參數(shù)調(diào)節(jié)理論不完善的情況下無(wú)疑是增加了調(diào)試難度。本文將ADRC分別與Smith預(yù)估器和前饋控制器相結(jié)合，設(shè)計(jì)了ADRC-Smith預(yù)估控制器和前饋ADRC控制器來(lái)解決具有大時(shí)滯控制問(wèn)題。這兩類新控制器的優(yōu)點(diǎn)是不增加ADRC的階次，是解決不確定大時(shí)滯被控對(duì)象的新途徑，也是ADRC控制器實(shí)際應(yīng)用上的一次創(chuàng)新。 5.在可編程計(jì)算機(jī)控制器(PCC)搭建的大時(shí)滯溫控實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，將前饋ADRC控制器和貝加萊專用溫度控制器PIDXH的控制效果進(jìn)行比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明前饋ADRC控制器在穩(wěn)定性、魯棒性等方面都優(yōu)于PIDXH控制器。 6.研究了吹塑機(jī)控制系統(tǒng)解決方案，并在吹塑機(jī)上實(shí)驗(yàn)前饋ADRc控制器，得到了良好的控制效果，進(jìn)一步驗(yàn)證了算法的可行性。
標(biāo)簽：
自抗擾
控制器
溫控系統(tǒng)
上傳時(shí)間：
2013-04-24
上傳用戶：1234xhb
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異步電機(jī)無(wú)速度傳感器矢量控制技術(shù)提高了交流傳動(dòng)系統(tǒng)的可靠性，降低了系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)成本。準(zhǔn)確辨識(shí)電機(jī)轉(zhuǎn)速是實(shí)現(xiàn)無(wú)速度傳感器矢量控制的關(guān)鍵。 本文對(duì)無(wú)速度傳感器矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行了研究，建立了異步電動(dòng)機(jī)無(wú)速度傳感器電壓解耦矢量控制系統(tǒng)和基于模型參考自適應(yīng)(MRAS)的無(wú)速度傳感器矢量控制系統(tǒng)。基于MRAS的無(wú)速度傳感器矢量控制系統(tǒng)利用電動(dòng)機(jī)定子電壓方程和電流方程得到電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速的模型參考自適應(yīng)辨識(shí)算法，在此基礎(chǔ)上建立了一個(gè)改進(jìn)的變參數(shù)MRAS速度辨識(shí)數(shù)學(xué)模型，并利用Matlab軟件對(duì)基于該速度辨識(shí)模型的無(wú)速度傳感器異步電動(dòng)機(jī)矢量控制系統(tǒng)在不同的情況下進(jìn)行了詳細(xì)的仿真研究。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該改進(jìn)的變參數(shù)MRAS速度辨識(shí)模型具有令人滿意的辨識(shí)精度和動(dòng)態(tài)性能。 基于MRAS的轉(zhuǎn)速估算理論從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)屬于基于電機(jī)理想模型的轉(zhuǎn)速估算方案，該方法依賴于電機(jī)參數(shù)，而電機(jī)參數(shù)在電機(jī)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中變化很大，因而給出了對(duì)電機(jī)的一些定、轉(zhuǎn)子參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)辨識(shí)方法，以保持系統(tǒng)的動(dòng)、靜態(tài)性能。 在傳統(tǒng)型模型參考自適應(yīng)系統(tǒng)基礎(chǔ)上，將系統(tǒng)中原有的自適應(yīng)調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)用一個(gè)具有在線學(xué)習(xí)能力的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代，提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異步電機(jī)轉(zhuǎn)速估計(jì)方法，并給出了速度估計(jì)器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法。最后對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)速估計(jì)的異步電機(jī)矢量控制系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，結(jié)果表明該系統(tǒng)具有良好的性能。 簡(jiǎn)單介紹了基于DSP的異步電機(jī)無(wú)速度傳感器矢量控制系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)以及軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。
標(biāo)簽：
異步電機(jī)
速度傳感器
矢量控制
上傳時(shí)間：
2013-05-30
上傳用戶：hakim
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直流電動(dòng)機(jī)具有優(yōu)良的調(diào)速特性,調(diào)速平滑、簡(jiǎn)單,且范圍大.同時(shí)其過(guò)載能力大,能承受頻繁的沖擊負(fù)載,廣泛應(yīng)用于切削機(jī)床、造紙機(jī)等高性能可控電力拖動(dòng)領(lǐng)域. 以往直流調(diào)速系統(tǒng)控制器采用分立元件,其故障率高,穩(wěn)定性差,技術(shù)落后,很難滿足生產(chǎn)的需要.隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)及通信技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字化直流調(diào)速系統(tǒng)克服了這一不足,成為直調(diào)系統(tǒng)的主流. 本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)以DSP為主控芯片,監(jiān)控系統(tǒng)控制芯片使用P89C669單片機(jī),通過(guò)上下位機(jī)的數(shù)據(jù)通訊,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)參數(shù)設(shè)計(jì)和調(diào)節(jié)的數(shù)字化.下面是具體工作闡述: 1.設(shè)計(jì)了電封閉直流調(diào)速系統(tǒng)的硬件和軟件,完成兩臺(tái)同軸電機(jī)的電封閉實(shí)驗(yàn). 2.主電路使用三菱公司的IPM-PS21867作為功率輸出模塊,同時(shí)設(shè)計(jì)了驅(qū)動(dòng)保護(hù)電路、控制電路以及通信保護(hù)電路. 3.采用PWM控制方式,編寫(xiě)了系統(tǒng)的軟件.主要包括主程序、通訊顯示程序以及中斷服務(wù)子程序. 4.完成了樣機(jī)的整體布局和調(diào)試,實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的雙閉環(huán)控制. 5.針對(duì)由于負(fù)載、轉(zhuǎn)動(dòng)慣量等的變化影響系統(tǒng)的調(diào)速性能,本文基于模型參考自適應(yīng)控制原理,給出了雙閉環(huán)調(diào)速系統(tǒng)自適應(yīng)的Narendra方案的具體實(shí)現(xiàn),通過(guò)仿真驗(yàn)證方案的可行性.
標(biāo)簽：
DSP
控制
直流調(diào)速系統(tǒng)
上傳時(shí)間：
2013-04-24
上傳用戶：kennyplds
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本文的目的在于設(shè)計(jì)一個(gè)自適應(yīng)噪音抵消系統(tǒng),使其能消除含噪語(yǔ)音信號(hào)中的背景噪音,達(dá)到提高語(yǔ)音信號(hào)質(zhì)量的目的.主要工作分為兩大部分.本文在第一部分介紹了自適應(yīng)數(shù)字濾波器的基本理論思想,具體闡述了自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)基本原理,并對(duì)自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)的指標(biāo)、抵消性能進(jìn)行了計(jì)算分析.自適應(yīng)濾波器的算法是整個(gè)系統(tǒng)的核心,在第一部分中,對(duì)兩種最基本的自適應(yīng)算法,進(jìn)行了詳細(xì)的介紹和分析,并針對(duì)兩種算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)的比較.這一部分中最關(guān)鍵的是對(duì)設(shè)計(jì)的噪聲抵消系統(tǒng)進(jìn)行計(jì)算機(jī)仿真,驗(yàn)證系統(tǒng)設(shè)計(jì)的合理性和算法的正確性.通過(guò)對(duì)自適應(yīng)噪聲抵消器的MATLAB仿真及對(duì)仿真圖形的分析,驗(yàn)證了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和自適應(yīng)算法的可行性.第二部分主要完成自適應(yīng)噪聲抵消系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)和軟件編程.在第一部分計(jì)算機(jī)仿真分析的基礎(chǔ)上,利用高速信號(hào)處理芯片DSP(TMS320LF2407)設(shè)計(jì)了一個(gè)噪聲干擾抵消系統(tǒng),在高速信號(hào)處理芯片(TMS320LF2407)上開(kāi)發(fā)實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)LMS算法.
標(biāo)簽：
DSP
上傳時(shí)間：
2013-06-28
上傳用戶：zklh8989
