隨著用戶對(duì)供電質(zhì)量要求的進(jìn)一步提高，模塊化UPS 并聯(lián)系統(tǒng)獲得了越來越廣泛的應(yīng)用。本文以模塊化UPS為研究對(duì)象，根據(jù)電路結(jié)構(gòu)，將其分為直流部分模塊化和交流部分模塊化分別進(jìn)行討論。整流環(huán)節(jié)對(duì)Boost-PFC 電路進(jìn)行并聯(lián)控制，實(shí)現(xiàn)直流部分的模塊化；逆變環(huán)節(jié)在瞬時(shí)電壓PID 控制的基礎(chǔ)上，引入了瞬時(shí)均流的并聯(lián)控制策略，實(shí)現(xiàn)交流部分的模塊化。 介紹了有源功率因數(shù)校正技術(shù)的基本原理和控制思路，分析了單管雙Boost-PFC電路的工作過程，并將其簡(jiǎn)化等效成常規(guī)的Boost 電路進(jìn)行分析和控制。根據(jù)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，分別對(duì)電流控制環(huán)和電壓控制環(huán)進(jìn)行了分析，得出了電感電流主要受電流指令的影響，而輸入輸出電壓差的影響則相對(duì)比較小；輸出電壓主要受參考給定指令電壓、緩啟給定指令電壓以及輸出電流等因素的影響。根據(jù)電流環(huán)和電壓環(huán)的解析表達(dá)式，給出了并聯(lián)控制的方法及原理。 對(duì)單相電路、三相電路以及多模塊并聯(lián)電路分別進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，對(duì)多模塊的并聯(lián)系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。建立了單相逆變器的數(shù)學(xué)模型，并加入PID 控制器，得到了輸出電壓的解析表達(dá)式，得出逆變器輸出電壓與參考給定電壓和輸出電流有關(guān)。利用極點(diǎn)配置的方法得到了模擬域PID 控制器參數(shù)的計(jì)算公式，并采用后向差分法，將其轉(zhuǎn)換到數(shù)字域，得到了數(shù)字PID 控制器參數(shù)與模擬域參數(shù)的換算關(guān)系。通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試和曲線擬合的辦法，得到了實(shí)際逆變器的電路參數(shù)。通過對(duì)所設(shè)計(jì)的數(shù)字PID 控制器進(jìn)行仿真和實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了理論分析和計(jì)算。建立了PID 電壓閉環(huán)的多逆變器并聯(lián)系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型，分析得出并聯(lián)系統(tǒng)的輸出電壓主要由系統(tǒng)中各模塊的平均給定電壓決定，同時(shí)也受較高次的輸出諧波電流影響，受輸出基波電流影響相對(duì)較小；環(huán)流主要受模塊的給定電壓與系統(tǒng)平均給定電壓的偏差影響。針對(duì)環(huán)流產(chǎn)生的原因，提出了一種瞬時(shí)均流控制策略來減小系統(tǒng)環(huán)流對(duì)給定電壓偏差的增益，從而達(dá)到瞬時(shí)均流的目的。 對(duì)兩逆變模塊并聯(lián)的系統(tǒng)在各種工況下進(jìn)行了仿真和實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了理論分析的正確性和這種瞬時(shí)均流控制策略的可行性。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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移動(dòng)機(jī)器人是機(jī)器人研究領(lǐng)域中重要的一個(gè)分支，智能移動(dòng)機(jī)器人集人工智能、智能控制、信息處理、圖象處理、檢測(cè)與轉(zhuǎn)換等專業(yè)技術(shù)為一體，跨計(jì)算’機(jī)、自動(dòng)控制、機(jī)械、電子等多學(xué)科，成為當(dāng)前智能機(jī)器人研究的重點(diǎn)之一。路徑規(guī)劃是移動(dòng)機(jī)器人研究的一個(gè)基本而又極其重要的課題。靈活有效的路徑規(guī)劃算法能夠幫助機(jī)器人適應(yīng)各種復(fù)雜的環(huán)境，大大提高機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域，尤其是使移動(dòng)機(jī)器人具備自動(dòng)識(shí)別環(huán)境的能力，能在未知環(huán)境下完成一定的工作。 本文的主要任務(wù)是以LEGO Technic組件為本體，重新設(shè)計(jì)一個(gè)控制器，并據(jù)此研究移動(dòng)機(jī)器人的避障和路徑規(guī)劃策略。為滿足移動(dòng)機(jī)器人避障的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性要求，需要有一個(gè)功能完善的硬件平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)信息采集、處理以及避障的策略。本文設(shè)計(jì)了一套移動(dòng)機(jī)器人控制器，該控制器以DSP TMS320F2407A為核心，輔之以相應(yīng)的外圍電路、傳感器、人機(jī)交互、串行通信和電源等模塊。車體動(dòng)力學(xué)實(shí)驗(yàn)及避障實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文所設(shè)計(jì)的控制器的性能。 在對(duì)移動(dòng)機(jī)器人的避障策略的研究過程中，采用了基于虛擬力場(chǎng)法的位置閉環(huán)控制方法，這種方法簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)避障方法的數(shù)學(xué)運(yùn)算過程，提高了機(jī)器人對(duì)障礙物的反應(yīng)速度。最后，設(shè)計(jì)了一套實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，進(jìn)行相應(yīng)的避障方法實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的控制器能夠完成基本的實(shí)時(shí)避障功能。
標(biāo)簽： DSP 移動(dòng)機(jī)器人 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)
上傳時(shí)間： 2013-06-30
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心血管疾病是當(dāng)今危害人類健康的主要疾病之一，心電圖檢查是臨床上診斷心血管疾病的重要方法。心電圖準(zhǔn)確的自動(dòng)分析與診斷對(duì)于心血管疾病的診斷起著關(guān)鍵的作用，也是國(guó)內(nèi)外學(xué)者所熱衷的研究課題。QRS復(fù)合波的檢測(cè)是心電自動(dòng)分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，檢出的位置精度關(guān)系到后續(xù)處理和分析的正確性和準(zhǔn)確性。 本文在總結(jié)前人工作的基礎(chǔ)上，對(duì)基于小波變換的QRS復(fù)合波檢測(cè)算法做了深入研究;并針對(duì)小波變換算法與心電檢測(cè)算法的結(jié)構(gòu)提出了一種硬件實(shí)現(xiàn)方法。本文的主要內(nèi)容包括基于小波變換的心電信號(hào)檢測(cè)算法設(shè)計(jì)和該算法在FPGA系統(tǒng)上的實(shí)現(xiàn)兩個(gè)部分。 對(duì)國(guó)內(nèi)外近年內(nèi)發(fā)展起來的各種心電檢測(cè)方法進(jìn)行了總結(jié)，并綜合考慮檢出率和硬件實(shí)現(xiàn)的實(shí)時(shí)性等問題，采用小波變換方法對(duì)QRS復(fù)合波進(jìn)行檢測(cè)。根據(jù)QRs復(fù)合波經(jīng)小波變換后，心電特征波在某些尺度上對(duì)應(yīng)有相對(duì)明顯的模極值對(duì)，通過在對(duì)應(yīng)尺度上判斷模極值對(duì)，進(jìn)而檢測(cè)出對(duì)應(yīng)的特征波。 設(shè)計(jì)了基于小波變換的心電信號(hào)檢測(cè)算法的FPGA實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)。系統(tǒng)主要包含三個(gè)模塊：心電信號(hào)預(yù)處理模塊、小波分解模塊和檢測(cè)模塊。心電信號(hào)預(yù)處理模塊對(duì)輸入的心電信號(hào)進(jìn)行濾波預(yù)處理，以消除工頻干擾和基線漂移。小波分解模塊采用流水線設(shè)計(jì)，即把各層小波分解分成各個(gè)模塊獨(dú)立實(shí)現(xiàn)，以提高運(yùn)算效率。檢測(cè)模塊的功能是利用小波分解模塊的輸出結(jié)果在各尺度上尋找模極值對(duì)，并根據(jù)檢測(cè)策略檢測(cè)QRS復(fù)合波。 本文采用Veillog語言對(duì)設(shè)計(jì)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，并通過MIT-BIH心律失常標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)本文的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)進(jìn)行性能評(píng)估，獲得了較好的檢出率。同時(shí)，綜合結(jié)果也表明系統(tǒng)時(shí)鐘能夠工作在較高的頻率，足以滿足高速實(shí)時(shí)對(duì)心電信號(hào)的處理與檢測(cè)。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法，這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系，同時(shí)滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征，基于這種統(tǒng)計(jì)模型，文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式，然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計(jì)將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比，能夠有效地去除圖像的高斯噪聲，提高了圖像的峰值信噪比；并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細(xì)節(jié)信息，從而明顯改善了圖像的視覺效果。
上傳時(shí)間： 2013-10-23
上傳用戶：thuyenvinh
特點(diǎn)(FEATURES) 精確度0.1%滿刻度 (Accuracy 0.1%F.S.) 可作各式數(shù)學(xué)演算式功能如:A+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi or Lo)/|A| (Math functioA+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi&Lo)/|A|/etc.....) 16 BIT 類比輸出功能(16 bit DAC isolating analog output function) 輸入/輸出1/輸出2絕緣耐壓2仟伏特/1分鐘(Dielectric strength 2KVac/1min. (input/output1/output2/power)) 寬范圍交直流兩用電源設(shè)計(jì)(Wide input range for auxiliary power) 尺寸小,穩(wěn)定性高(Dimension small and High stability)
標(biāo)簽： 微電腦 數(shù)學(xué)演算 輸出 隔離傳送器
上傳時(shí)間： 2013-11-24
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本文應(yīng)用目前較為流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷進(jìn)行預(yù)報(bào)，主要進(jìn)行了以下工作： 1．了解電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)報(bào)的現(xiàn)狀，總結(jié)國(guó)內(nèi)外的研究方法。 2．深入學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)知識(shí)，設(shè)計(jì)出用共軛梯度算法改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)，并將它應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)報(bào)中，收到了很好的效果。相比普通的BP網(wǎng)絡(luò)，不但預(yù)報(bào)精度大大提高，而且學(xué)習(xí)時(shí)間也縮短許多。 3．學(xué)習(xí)小波理論，嘗試將小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，設(shè)計(jì)出一種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其用于負(fù)荷預(yù)報(bào)，收到了很好的效果。 4．提出一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即RAN網(wǎng)。它是一種能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度而自動(dòng)添加或刪除其隱層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，嘗試將其用于負(fù)荷預(yù)報(bào)，同樣收到了很好的效果，并且將三種方案進(jìn)行了比較。
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力系統(tǒng) 負(fù)荷預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2013-11-20
上傳用戶：cccole0605
避障小車
上傳時(shí)間： 2013-10-10
上傳用戶：blans
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上傳時(shí)間： 2013-11-10
上傳用戶：linyao
基于51的循跡避障智能車
上傳時(shí)間： 2013-11-21
上傳用戶：菁菁聆聽
整理的智能小車避障模塊
標(biāo)簽： 模塊
上傳時(shí)間： 2013-10-30
上傳用戶：后時(shí)代明明
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