專輯類-超聲-紅外-激光-無線-通訊相關(guān)專輯-183冊(cè)-1.48G 自適應(yīng)天線原理-212頁-1.9M.pdf
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專輯類-多媒體相關(guān)專輯-48個(gè)-11.7G MATLAB-程式設(shè)計(jì)與應(yīng)用-張智星.zip
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專輯類-電子基礎(chǔ)類專輯-153冊(cè)-2.20G 電子技術(shù)（電工學(xué)Ⅱ）典型題解析及自測(cè)試題-299頁-3.2M.pdf
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專輯類-數(shù)字處理及顯示技術(shù)專輯-106冊(cè)-9138M 空時(shí)自適應(yīng)信號(hào)處理-207頁-4.8M.pdf
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專輯類-數(shù)字處理及顯示技術(shù)專輯-106冊(cè)-9138M 自適應(yīng)濾波器原理（第三版）1007頁-15.4M.pdf
標(biāo)簽： 1007 15.4 自適應(yīng)濾波器
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專輯類-單片機(jī)專輯-258冊(cè)-4.20G 自裝單片微電腦快速入門-102頁-2.2M.pdf
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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
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隨著電力電子技術(shù)的飛速發(fā)展,越來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、無功功率、高次諧波及三相不平衡問題日趨嚴(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)生所需變化的無功功率和諧波功率,其特性不受系統(tǒng)影響,無諧波放大威脅.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,自適應(yīng)算法中的遞推最小二乘法(簡(jiǎn)稱RLS)應(yīng)用越來越廣泛,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)過于敏感而導(dǎo)致補(bǔ)償后電流紋波太大的問題.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
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在工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和自動(dòng)控制方面,經(jīng)常要用到低速驅(qū)動(dòng),以前一般采用電動(dòng)機(jī)加減速器或永磁感應(yīng)子式電動(dòng)機(jī)來實(shí)現(xiàn),但是他們存在著很多缺點(diǎn)和不足。隨著分?jǐn)?shù)槽繞組結(jié)構(gòu)的提出,分?jǐn)?shù)槽永磁同步電機(jī)在低速驅(qū)動(dòng)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。本文將對(duì)這種特殊結(jié)構(gòu)的電機(jī)進(jìn)行詳細(xì)的介紹和分析。 分?jǐn)?shù)槽繞組和整數(shù)槽繞組是電機(jī)繞組的兩種重要形式。本文首先從電機(jī)結(jié)構(gòu)和繞組電感兩個(gè)方面對(duì)分?jǐn)?shù)槽繞組電機(jī)和整數(shù)槽繞組電機(jī)進(jìn)行比較,以加深對(duì)分?jǐn)?shù)槽繞組結(jié)構(gòu)的理解。分?jǐn)?shù)槽繞組也存在對(duì)稱性問題,即并不是所有的分?jǐn)?shù)槽繞組都是各相對(duì)稱的,接下來本文給出了分?jǐn)?shù)槽繞組的對(duì)稱條件,為分?jǐn)?shù)槽繞組電機(jī)的設(shè)計(jì)提供依據(jù)。在分?jǐn)?shù)槽電機(jī)中,節(jié)距y=1的分?jǐn)?shù)槽繞組是一種非常重要的繞組,是中小型永磁電機(jī)和永磁交流伺服電機(jī)使用最多的的分?jǐn)?shù)槽繞組,本文將對(duì)這種繞組形式進(jìn)行詳細(xì)介紹,為了便于以后分析和應(yīng)用,還將給出這類電機(jī)常用的極槽配合和繞組的各種參數(shù)。整數(shù)槽電機(jī)60°相帶繞組的排列比較簡(jiǎn)單,分?jǐn)?shù)槽電機(jī)則顯的比較復(fù)雜,本文將具體介紹兩種繞組排列方法來解決這一問題。
標(biāo)簽： 低速 直驅(qū) 永磁同步電動(dòng)機(jī)
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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
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