該文研究了一種新型電壓空間矢量控制兩相逆變器—異步電動機的變頻調(diào)速系統(tǒng),該系統(tǒng)可以廣泛應(yīng)用于小功率、寬調(diào)速運行的場合.該項研究完成兩相逆變器的設(shè)計,并組成了試驗用的兩相逆變器—異步電動機系統(tǒng).系統(tǒng)是一個轉(zhuǎn)速開環(huán)的變頻調(diào)速系統(tǒng),由單片機機控制電路、功率驅(qū)動電路、逆變器主電路、保護(hù)電路組成.論文通過對電機基本方程進(jìn)行Kron變換和對稱分量變換,分別建立了系統(tǒng)完整的數(shù)學(xué)模型,編制了動態(tài)和穩(wěn)態(tài)仿真程序,并對系統(tǒng)進(jìn)行了仿真,對系統(tǒng)的動態(tài)、穩(wěn)態(tài)性能進(jìn)行分析.相對于方波等其它供電方式的控制,采用電壓空間矢量技術(shù)在小功率兩相異步電動機的變頻調(diào)速控制上的應(yīng)用可使轉(zhuǎn)矩脈動減少,效率提高,具有一定的經(jīng)濟(jì)性和實用性.
上傳時間： 2013-08-01
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自學(xué)Matlab必備的60個小程序代碼；自學(xué)Matlab必備的60個小程序代碼
上傳時間： 2013-06-22
上傳用戶：tianyi223
長期以來，小電流接地系統(tǒng)單相接地的故障選線和定位問題一直沒能很好的解決，由于系統(tǒng)故障信號微弱，易受到各種干擾的影響，同時故障條件、運行方式的可變性，使得信號特征也不一樣，因此已經(jīng)提出并在實踐中取得應(yīng)用的一些方法都存在著一定的缺陷，無法適應(yīng)多變的故障情況。本文在了解國內(nèi)外配電網(wǎng)故障選線研究工作的基礎(chǔ)上，對各種選線方法進(jìn)行了歸納總結(jié)，并對存在的問題實質(zhì)進(jìn)行了深入分析。本文采用小波變換分析了單相接地故障時系統(tǒng)暫態(tài)電流分量的分布特征，討論了通過數(shù)據(jù)融合技術(shù)把多種選線方法融合，從而為小電流接地系統(tǒng)單相接地故障選線提供了一條新的路徑。
上傳時間： 2013-07-01
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本論文主要針對燃料電池電動轎車FCEV(Fuel Cell Electrical Vehicle)用DC/DC變換器主電路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及電磁干擾產(chǎn)生與抑制問題進(jìn)行研究.針對燃料電池偏軟的輸出特性和電動汽車對DC/DC變換器的體積小、重量輕和效率高的要求,本論文分析比較了帶變壓器的隔離式直流變換器和非隔離式直流變換器的主要優(yōu)點和缺點,指出隔離式變換電路不適合于FCEV用DC/DC變換器主電路,非隔離式降壓(Buck)電路是最佳的主電路方案.在此基礎(chǔ)上,分析了非隔離式降壓(Buck)電路的工作原理和特點,運用模擬仿真軟件PSPICE仿真分析了Buck主電路參數(shù),并在分析比較了各種磁性材料特性的基礎(chǔ)上對電感器進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計.本論文深入討論了DC/DC變換器中構(gòu)成電磁干擾的三個主要因素:電磁干擾源、傳播途徑和敏感設(shè)備.分析了DC/DC變換器主電路中存在的主要干擾源及干擾產(chǎn)生的機理以及干擾傳播途徑,在此基礎(chǔ)上,重點討論了抑制各種干擾的方法及措施(包括傳導(dǎo)干擾抑制與輻射干擾抑制等),并給出了具體方案.本論文還從電磁兼容(EMC)測試的目的、組成等方面出發(fā),對整個EMC測試進(jìn)行了詳細(xì)的分析,提出了基于汽車電子EMC測試標(biāo)準(zhǔn)的DC/DC變換器EMC測試大綱,并對其中的試驗項目、試驗儀器、試驗場地、試驗設(shè)置、所應(yīng)達(dá)到的等級進(jìn)行了詳細(xì)的分析和介紹.
上傳時間： 2013-08-03
上傳用戶：20160811
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(yōu)良等優(yōu)點，在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場合發(fā)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(xiàn)象，且其控制系統(tǒng)是一個強非線性、時變和多變量系統(tǒng)，要實現(xiàn)高精度調(diào)速就需對其控制策略進(jìn)行深入研究。 永磁同步電機調(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(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的逼近能力，實現(xiàn)永磁同步電機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)簡單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)永磁同步電機的調(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)的永磁同步電機自適應(yīng)調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識網(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)。辨識網(wǎng)絡(luò)在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(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)合實現(xiàn)永磁同步電機自適應(yīng)轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)快、實時性較強、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的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。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調(diào)速控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了相應(yīng)的軟硬件設(shè)計，為實現(xiàn)永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎(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的自適應(yīng)調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 永磁同步電機 自適應(yīng)控制
上傳時間： 2013-07-03
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電機是現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)和日常生活最主要的原動力和驅(qū)動裝置。電機一旦發(fā)生故障，會造成不同程度的經(jīng)濟(jì)損失和社會影響。因此研究不同場合、不同運行狀態(tài)下電機故障診斷理論和相關(guān)技術(shù)具有很高的實用價值。 電機出現(xiàn)故障時，故障信號中往往含有大量的時變、短時突發(fā)性質(zhì)的成分。因此可以通過檢測、分析故障信號，獲得電機的故障信息。傳統(tǒng)的信號分析方法，如傅立葉變換，是一種純頻域分析，缺乏空間局部性，不能滿足故障信號分析的要求。而小波分析和小波包分析法具有良好的時頻局部性，能夠?qū)⑿盘栐谌我忸l段進(jìn)行劃分，從而使在不同頻段的各種故障特征信號更加容易被識別和提取。基于小波包分析處理非平穩(wěn)信號的優(yōu)越性，本文選用小波包分析對電機故障信號進(jìn)行分析檢測。 本文在研究了異步電機常見故障類型和診斷方法的基礎(chǔ)上，詳細(xì)分析了電機滾動軸承異常、轉(zhuǎn)子斷條、氣隙偏心等故障原因，采用基于信號分析法中的振動診斷法和定子電流檢測法，對電機滾動軸承故障、轉(zhuǎn)子斷條故障進(jìn)行診斷。對于存在已知軸承故障的電機，在故障狀態(tài)下采集到振動信號，利用峭度值計算和小波包分析相結(jié)合的方法，選用db3作為小波基，進(jìn)行小波包分析，對包含有故障特征頻率信息的信號進(jìn)行重構(gòu)，獲得軸承故障特征頻率，根據(jù)故障特征頻率的數(shù)值和能量，確定出軸承故障的類型。應(yīng)用小波包分析和FFT相結(jié)合的方法，選用Coif5為小波包基，檢測轉(zhuǎn)子斷條故障特征頻率。在此基礎(chǔ)上，采集故障電機的振動信號和電流信號，并分別應(yīng)用上述方法進(jìn)行了仿真模擬實驗，結(jié)果表明這些方法是準(zhǔn)確可行的。 論文以DSP為核心，完成了電機故障診斷系統(tǒng)的硬件電路的設(shè)計，包括信號檢測電路、調(diào)理電路，A/D轉(zhuǎn)換電路等，并給出了主要的軟件流程圖。
標(biāo)簽： 異步電機 故障診斷 系統(tǒng)研究
上傳時間： 2013-04-24
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隨著環(huán)境污染的惡化和能源危機問題的凸現(xiàn)，低污染、高節(jié)能的電動汽車的研究和應(yīng)用成為當(dāng)今汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢。作為電動汽車所必須的輔助設(shè)備—充電電源，其安全性、高效性及便攜性是影響電動汽車廣泛推廣的關(guān)鍵因素。因此，發(fā)展高效可靠的充電電源已成為電動汽車領(lǐng)域的重點研究方向之一。本論文以移相全橋直流變換器為基礎(chǔ)，系統(tǒng)研究了移相全橋變換器控制策略和電路拓?fù)渲械闹匾獑栴}，研制一套適用于電動汽車的充電電源。論文的主要研究工作包括： 介紹電動汽車充電電源的充電方式以及軟開關(guān)全橋技術(shù)，并對蓄電池的各種充電方式進(jìn)行比較。 分析了移相全橋直流變換器的基本原理，對現(xiàn)今的幾種零電壓零電流（ZVZCS）移相全橋變換的主電路拓?fù)浔容^，選擇一種具有副邊簡單輔助電路的移相全橋作為主電路拓?fù)洌Y(jié)合所需電源的具體參數(shù)，對主電路拓?fù)涓髟M(jìn)行設(shè)計，對主電路的工作過程分析，建立了其等效電路小信號模型。利用MATLAB中的SIMULINK仿真模塊對主電路進(jìn)行仿真，證明了主電路參數(shù)設(shè)計的合理性。 設(shè)計了以DSP為控制核心的電源系統(tǒng)，實現(xiàn)移相全橋控制、輸出電流電壓調(diào)制和過流過壓保護(hù)等功能，采用中斷功能實現(xiàn)移相PWM脈沖的軟件生成方法，給出了系統(tǒng)主程序、中斷服務(wù)程序、鍵盤及LCD顯示的程序流程圖。 最后給出樣機的實驗結(jié)果和分析。結(jié)果表明，在任何負(fù)載下，超前臂能夠較好的實現(xiàn)零電壓開關(guān)，在小于半載的情況下，滯后臂能夠較好實現(xiàn)零電流開關(guān)。
上傳時間： 2013-05-29
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目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨特的優(yōu)勢。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對實際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強制置零去噪后重構(gòu)的信號會使信號丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗來確定，不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個參數(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據(jù)；對小波閾值去噪方法的幾個關(guān)鍵問題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實現(xiàn)信號的處理，并通過實驗仿真實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)信號。 本文分別對這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過實驗仿真來實現(xiàn)，并對實驗結(jié)果進(jìn)行了分析。實驗仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標(biāo)簽： 小波分析 信號去噪 中的應(yīng)用
上傳時間： 2013-07-19
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心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(shù)難點展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現(xiàn)對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據(jù)實驗分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進(jìn)行了時頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項干擾與高的時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)錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結(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）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時頻分析方法進(jìn)行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標(biāo)準(zhǔn)心音信號的時頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數(shù)、多分類支持向量機的選取方法，同時，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，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機的學(xué)習(xí)樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進(jìn)行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進(jìn)行分類實測，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％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構(gòu)建，可完成對心音信號的讀取、預(yù)處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態(tài)鏈接，實現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現(xiàn)心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進(jìn)行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進(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種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進(jìn)一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩(wěn)信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應(yīng)，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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本文以濾波技術(shù)飛速發(fā)展，小波濾波優(yōu)越性的凸現(xiàn)，以及虛擬儀器的易操作等良好特性為背景，以簡單易行和濾波效果良好為研究目的，展開本文信號濾波處理的研究工作。 在深入研究三種小波濾波方法原理和優(yōu)缺點的基礎(chǔ)上，本文提出了一種新的優(yōu)化濾波方法，包括以下三個方面： 首先，將靜態(tài)小波變換(SWT)應(yīng)用于濾波處理。利用SWT的平移不變性和冗余性來進(jìn)行含噪信號的分解，這樣不僅彌補了正交小波變換的不足，而且提高了濾波性能。 然后，提出了基于空域相關(guān)的優(yōu)化閾值函數(shù)濾波算法。該算法把小波系數(shù)間的相關(guān)性應(yīng)用于閾值濾波。它是在構(gòu)造出基于空域相關(guān)的顯著性函數(shù)和基于顯著性函數(shù)的閾值濾波過程的基礎(chǔ)上，提出了基于空域相關(guān)的優(yōu)化閾值函數(shù)，并且把極小化廣義交叉驗證(GCV)得到均方差(MSE)意義下的最優(yōu)閾值作用于該優(yōu)化閾值函數(shù)。該濾波算法不僅實現(xiàn)了噪聲的有效去除，而且信號的重要特征也保留完好； 最后，引入了新型鎖相環(huán)--正交鎖相環(huán)(QPLL)。鑒于QPLL不僅具有鎖定范圍寬、入鎖速度快、鎖定后精度高的性能，而且還具有良好的抑制諧波、噪聲的能力，以及對波形畸變不敏感等良好特性，所以QPLL的引入達(dá)到了信號鎖定和優(yōu)化濾波的目的，使優(yōu)化濾波方法的設(shè)計更具新意，而且取得了更好的濾波效果。 為了驗證優(yōu)化濾波方法，本文搭建了實驗平臺，它是由FPGA信號采集部分和LabVIEW軟件濾波處理兩個部分構(gòu)成。通過傳感器采集信號，經(jīng)過A/D轉(zhuǎn)換后送入FPGA。以FPGA為CPU控制A/D轉(zhuǎn)換，并進(jìn)行波形數(shù)據(jù)緩存，在接收到LabVIEW的命令后，將存儲的數(shù)據(jù)送給串口。在LabVIEW中，從串口檢測所需的波形數(shù)據(jù)，然后通過優(yōu)化濾波方法將數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，最后在前面板中把實驗結(jié)果顯示出來。 實驗結(jié)果表明，該優(yōu)化濾波方法不僅能實現(xiàn)優(yōu)良的濾波功能，而且簡單易行，是一種有效的濾波方法。
上傳時間： 2013-07-20
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