這是學習sigma delta ADC的很好的一本書籍，供大家學習。
標簽： adc
上傳時間： 2022-04-03
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boost pfc 雙閉環PI控制的simulink仿真AC220V/DC400V
標簽： boost pfc pi控制 simulink
上傳時間： 2022-06-17
樹莓派（Raspberry Pi）各版本的差別 樹莓派（Raspberry Pi）各版本的差別
標簽： 樹莓派 raspberry pi
上傳時間： 2022-06-20
上傳用戶：jiabin
臺系宏康HY3102 24位sigma-delta ADC芯片，SPI接口。本人寫的主控HY16F198 C驅動程序,經過測試驗證可用。程序及注釋完整，有需要的可以下載參考。
標簽： ADC sigma-delta hy3102 驅動
上傳時間： 2022-06-22
摘要：通過分析三相脈寬調制（PWM）整流器在dq旋轉坐標系下的數學模型，設計了具有前饋解禍控制的PWM整流器雙閉環控制系統。根據系統對電流內環的控制要求設計電流比例積分（P）調節器，提出按閉環幅頻特性峰值（M.）最小準則來確定調節器參數的方法；根據系統對電壓外環的控制要永，采用模最佳整定法來設計電壓PI調節器。最后對整個PWM整流器雙閉環控制系統進行仿真，仿真結果驗證了PI調節器設計的正確性。關鍵詞：PWM整流器；雙閉環；P1調節器；電流環；電壓環
標簽： 三相pwm整流器 pi調節器
Cadence? Allegro? Sigrity? PI(電源完整性）集成設計和分析環境，幫助您簡化在高速和高電流PCB系統和IC封裝上的電源分配網絡創建流程。設計工程師和電氣工程師可使用一系列從基礎到進階的功能，對設計周期各階段的電氣性能進行探索、優化和解決問題。通過使用獨特的電氣約束驅動設計流程，設計周期將大幅縮短，最終產品成本也將大大減少。 Allegro Sigrity PI solution（電源完整性）提供了可擴展、高性價比的預布局及布局后系統PDN設計和分析環境，包含電路板、封裝和系統級的初階及進階分析。Allegro Sigrity PI Base與CadencePCB和IC封裝layout編輯器、CadenceAllegro Design Authoring緊密集成，實現了PCB和IC封裝設計從前端至后端的約束驅動PDN設計。
標簽： 電源完整性
上傳時間： 2022-07-11
樹莓派入門資料Getting Started with Raspberry Pi(2012 12) Matt Richardson 文字版
標簽： 樹莓派
上傳時間： 2022-07-21
上傳用戶：shjgzh
現代電路設計不斷朝高速、高密度、低電壓、大電流趨勢發展，信號完整性（Signal Integrity，SI）、電源完整性（Power Integrity，Pl）和電磁兼容（Electromagnetic Compatibility，EMC）問題日益突出。傳統設計方法顯得力不從心，需綜合三者間相互影響進行協同設計。本文首先介紹了高速電路SI、PI及EMC問題，接著重點分析了SI-PI協同仿真分析技術以及系統EMC權衡策略。通過對SSN耦合機制的分析，討論了SI與PI之間的相互影響，并提出了兩種用于SI-PI協同仿真的簡化模型。在此基礎上開發了SI-PI協同仿真分析工具——SI-PI Co-sim Tool，并以DDR3內存仿真分析為例介紹了工具的應用。本文對SI-PI協同建模仿真技術的分析，直觀展示了電源噪聲對信號傳輸質量的影響，在此基礎上開發的SI-PI協同分析工具可很好地輔助高速電路設計。
標簽： 高速電路板 si pi emi
上傳時間： 2022-07-25
樹莓派入門套件A光盤.rar 2.87G2020-03-03 16:17 raspberry pi 3B+ 系統燒入及設置WIFI連接方法.rar 259.6M2020-03-03 16:17 C套餐資料.rar 573M2020-03-03 16:17 B套餐資料.rar 1.87G2020-03-03 16:17 raspbian-stretch.rar …………
標簽： 數字圖像處理 電信
上傳時間： 2013-07-21
上傳用戶：eeworm
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。
標簽： BP神經網絡 永磁同步電機 自適應控制
上傳時間： 2013-05-23
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