<button id="oc44e"></button> DSP和FPGA組成的伺服控制系統能夠滿足復雜的控制算法要求。通過對TI公司的DSP控制芯片TMS320F2812和ALTERA公司的FPGA芯片EP1C3T144的功能和特點分析，給出了一種基于DSP和FPGA的光電經緯儀伺服控制電路的設計方案。增加了可靠性和精度
上傳時間： 2013-10-11
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利用vb達到電源供應器的控制，若將電源供應器加入控制的一環會使得系統功能完善。
標簽： 控制
上傳時間： 2013-12-28
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檔案傳輸協定(FTP)為目前相當普遍與廣泛使用之網路 應用。然而在傳統檔案傳輸協定之設計下，資料 傳輸透過Out-of-Band(OOB)之機制，意即透過控制頻道(control channel)傳輸指令 ，而實際資料 傳輸則另外透過特定之通訊埠以及TCP連 線，進行 傳送。如此一來 可確保資料 傳輸之可靠與穩定性，但另一方面則會造成傳輸率 (throughput)效能低落 。因此，在本計劃中，我們透過使用SCTP協定並利 用多重串 流 (multi-stream)機制，達到以In-Band機制達成Out-of-Band傳輸之相同效果。在本研究之最後亦透過於開放原始碼系統實作並實際量 測，証
上傳時間： 2013-12-10
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本書介紹了TMS320LF240xDSP的硬件概況、內部資源、尋址方式、指令系統、程序編寫和開發環境等。編寫體系以TMS320LFZ4-0x模塊的原理和應用為主線，介紹了一個功能模塊（或外設）的基本原理，并列舉出相應的應用實例，給出應用的電路原理接線圖和匯編程序清單、C語言程序清單。使用C語言或使用C語言與匯編語言混合編程開發DSP控制應用程序，可達到事半功倍的效果，在滿足控制應用程序的運行速度基礎上可更好地維護程序和移植程序。書中提伙的所有程序均在重慶大學—美國德州儀器公司數字信號處理器解決方案實驗室設計的實驗開發板上調試通過 。
上傳時間： 2022-07-12
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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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該文研究了無刷直流電機的無位置傳感器控制理論、轉矩波動抑制方法、數字仿真算法和DSP控制技術.首先,該文介紹了無刷直流電機無位置傳感器控制原理,比較了目前幾種常用的無位置傳感器控制方法,提出了基于徑向基函數（RBF）神經網絡的無位置傳感器控制方法.通過離散化位置信號的映射方程,得到網絡的基本輸入輸出,網絡的輸出通過邏輯處理,處理后的結果作為電機控制信號,同時也作為網絡的訓練教師.采用在線學習和離線學習兩種方式訓練網絡,并詳細介紹了兩種方式的算法;其次,該文概述了無刷直流電機轉矩波動的產生原因,重點分析了換相轉矩波動產生的原理,提出了基于誤差反傳（BP）神經網絡的轉矩波動抑制新方法.采用兩個結構相同三層網絡,建立了電壓自校正調節器,對電機端電壓進行瞬時調節,保持電路中電流幅值不變,實現了轉矩波動的自適應調節.另外,該文推導了較全面的電機數學模型,重點研究了無刷直流電機仿真中的幾個關鍵技術,包括氣隙磁場的建立、位置信號的模擬、中心點電壓的計算、二極管續流狀態的實現以及PWM電流控制的仿真.采用面向對象程序設計（OOP）方法,設計了多功能的仿真軟件SIMOT.最后該文介紹了數字信號處理器（DSP）TMS320LF2407的結構和性能,給出了PWM控制和A/D轉換的算法,采用反電勢法原理實現了無位置傳感器控制,并給出了相關的實驗結果.
上傳時間： 2013-07-14
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有源電力濾波器是一種新型諧波，無功補償裝置。和傳統無源的補償裝置相比，有源電力濾波器具有很大的優勢，可以對諧波，無功以及負序電流實現實時、準確的補償。因此，有源電力濾波器得到了廣泛的研究，并開始進入工業應用階段。隨著數字信號處理技術的高速發展，以全數字化控制技術實現的有源電力濾波器必將成為電力電子技術中新的研究熱點。 本論文闡述了諧波抑制的背景和目的以及國內外諧波抑制技術的發展現狀，深入分析、比較了目前常用的有源濾波器的結構和工作原理，本論文探討了單相系統的諧波檢測算法的各種方案及其特點，選用負荷電流基波有功分量法對諧波電流進行檢測。該方法結構簡單，不僅適用于單相系統而且適用于三相系統。本文對單相有源電力濾波器進行了硬件和軟件設計，對各硬件部分實現的功能進行了具體的介紹，并給出了實現原理圖。軟件設計部分給出了主要程序的設計流程圖。以上設計方案在MATLAB 仿真軟件包的SIMULINK 環境下進行了仿真實現，仿真結果證實了本文設計的有源電力濾波器的正確性和諧波補償的實時性。 在理論分析和仿真研究的基礎上，設計了基于TMS320F2812 DSP 控制的單相并聯型電力有源濾波器，研制了實驗樣機，對并聯型有源電力濾波器進行了初實驗結果表明，本論文采用的負載電流基波有功分量算法能夠實時，準確地提取出諧波和無功分量，同時也表明，這種基于TMS320F2812 DSP 的單相有源電力濾波器具有優良的諧波補償特性。
上傳時間： 2013-06-19
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隨著電力電子裝置越加廣泛的投入使用,電能得到了更加充分的應用,但是伴隨而來的是越來越多的非線性、沖擊性負載的投入使用,電網中諧波污染日益嚴重,在針對此類諧波抑制和無功補償裝置的研究中,電力有源濾波器APF得到了廣泛應用. 與傳統無源濾波器比較,有源電力濾波器具有動態響應特性好,濾波特性不受系統阻抗的影響等優勢.而APF所采用的諧波電流檢測方法,直接決定了諧波的檢測精度和跟蹤速度,是決定諧波補償特性的關鍵.本論文重點研究了諧波電流檢測方法. 在眾多有源濾波器的諧波及無功電流檢測算法中,基于三相瞬時無功功率理論的應用最為廣泛.應用此理論的i<,p>-i<,q>島檢測方法計算簡單,具有較好實時性,適合電流快速檢測的優點；但同時也存在很多局限性. 本文首先通過分析、比較總結出各類APF的優缺點和適用性,系統地研究了有源電力濾波器的兩個關鍵技術:諧波電流檢測和PWM信號發生器的控制策略；在此基礎上,針對在負載電流有較大突變時補償電路會產生較大畸變影響補償效果的問題,以及三相電壓畸變時i<,p>-i<,q>檢測法存在的誤差等問題,從基于DSP控制的三相四線制并聯型有源電力濾波器的結構出發進行優化設計,提出了一種改進的i<,p>-i<,q>檢測法,在該檢測法中增加了平衡.APF直流側電容總電壓和上下電容電壓的閉環控制,以消除負載電流突變時產生的畸變；并采用一種新穎的基于低通濾波的A相正序電壓提取單元來代替原始的i<,p>-i<,q>檢測法的PLL鎖相環,在三相電壓畸變情況下仍可以正確提取A相正序電壓,以精確檢測出諧波和無功電流. 最后通過MATLAB6.5對系統進行了仿真驗證,仿真結果表明該算法能有效保證檢測效果的實時性和精確性,證明了該算法的可行性.
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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隨著煤炭、石油和天然氣等化石燃料迅速消耗，以及由此帶來的能源危機與環境污染日益加劇，近年來世界各國都在積極尋找和開發新的、清潔、安全可靠的可再生能源。太陽能具有取之不盡、用之不竭和清潔安全等特點，是理想的可再生能源。20世紀70年代后，太陽能光伏發電在世界范圍內受到高度重視并取得了長足進展。太陽能光伏發電技術作為太陽能利用的一個重要組成部分，并被認為是二十一世紀最具發展潛力的一種發電方式。太陽能光伏發電系統的研究對于緩解能源危機、減少環境污染以及減小溫室效應具有重要的意義。 由于太陽能電池陣列是光伏發電系統的核心部件和能源供給部分，因此在光伏發電系統仿真模型的研究中，太陽電池陣列仿真模型的研究至關重要。本文根據硅太陽電池的工程用數學模型建立了太陽能電池陣列的MATLAB仿真模型，分析了太陽輻射強度和溫度對太陽電池陣列仿真模型精度的影響，提出了在不同太陽輻射強度時參數的優化設計計算公式，并將仿真結果與實際太陽電池陣列的測量結果進行了比較。 基于太陽能電池陣列的仿真模型，本文建立了太陽能光伏發電系統最大功率點跟蹤MATLAB仿真模型，并對兩種常用最大功率點跟蹤方法進行了仿真比較研究，驗證了理論分析的正確性。 本文針對目前應用廣泛的太陽能獨立光伏發電系統進行了研究，對系統中常用的DC/DC變換器拓撲及其優缺點進行了總結，并研究了一種新的帶有雙向變換器的太陽能獨立光伏發電系統，對其主電路參數進行了設計，完成了基于TMS320F2812 DSP控制系統的硬件電路設計和軟件設計。
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：sclyutian
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