基于BP神经网络的电机系统的波形控制 阐述了BP神经网络模型和算法，建立了电流型交——交变频同步电动机的波形控制神经网络BP模型，并将计算结果与仿真结果作了比较。
上传时间： 2013-12-26
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就是比较复杂的科学计算器，是基于LabVIEW完成的，可以进行多元素多进制的计算
上传时间： 2021-11-08
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温度、湿度检测在工农业生产、医学研究等科研工作中具有非常重要的地位。温度、湿度是科研工作中相当重要的参数，如何准确地测量、并且进行数据分析、统计，对科研工作的开展和科研结果的发布有着极其重要的影响。本论文就实际工作需要，解决工作中的实际问题，希望能够利用虚拟仪器构建一套远程温、湿度控制系统。文中首先简要介绍虚拟仪器的概念、特点，概述了虚拟仪器的现状及其未来的发展，并将它与传统的仪器进行了比较，突出了虚拟仪器的优点，同时也涉及了目前应用最广泛，最具有优势的虚拟仪器编程软件LabVIEW的特点及编程方法。 为了能够构建一套稳定可靠的温、湿度控制系统，确保实验数据的准确性和统计的方便与合理，本文重点介绍利用LabVIEW语言开发出一套温、湿度控制系统，该系统以铂电阻作为温度传感器；电容式传感器作为湿度敏感元件，采用美国的NI公司的数据采集卡USB-6008采集温度、湿度信号，通过Internet网络可以实时的监测和控制温、湿度的变化，通过对采集到的数据进行分析和处理，实现数据的报表打印、数据的远程共享，温、湿度的上、下限报警等等。 利用温、湿度传感器和数据采集卡检测温室内温度和湿度参数变化，实现了实验数据的自动采集。针对温室控制过程中温度和湿度存在耦合问题，运用了模糊解耦控制。在模糊解耦控制过程中，根据长期的实践经验总结，制定出了较为合理的温湿度隶属度函数表和模糊解耦控制规则输出表。在去模糊化的过程中，为了便于软件实现，根据Mamdani型模糊推理算法用MATLAB语言编写出了模糊决策表的输出程序。采用目前国际上流行的虚拟仪器技术，进行了计算机测控系统的设计，与传统测试中采用的多参数分别用单个仪器检测、数据单独汇总处理的方式，或基于单片机的数据采集处理系统相比，虚拟仪器技术的应用大大提高了检测和控制的精度，提高了数据处理的速度，并增强了系统的通用性、可靠性、可维护性和可扩展性。采用LabVIEW虚拟仪器开发平台和模块化设计方法，实现了环境参数的实时获取、采集信息的实时显示、控制信号的准确输出及数据的自动处理，减少了人为干预，增加了测控过程的稳定性，避免人为的读数误差和计算误差。在系统试验研究阶段，对系统温湿度参数的自动采集进行试验设计和试验结果分析，从数...
上传时间： 2022-05-25
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【摘要】基于LabVIEW虚拟仪器软件开发平台，设计了一套汽车空调控制面板按键测试系统。介绍了测试系统的测试原理、硬件组成和软件设计，并针对某型空调面板样件进行了测试试验。结果表明，该测试系统采集的数据完全符合实际运行工况．未出现数据丢失和失真等情况．能够满足汽车空调厂商对汽车空调控制面板按键的测试要求，可为产品抽样检测、优化设计和改进生产过程提供依据。
上传时间： 2022-07-11
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摘要：基于LabVIEW 和施耐德电气的PLC产品搭建了一套自动测试系统，对PLC的I／O模块进行数据采集，测试其精度性能。整套系统的关键在于使用LabVIEW 完成PC对PLC以及DC电源和数字万用表之间的控制。实验证明，系统能实现自动化测试。
上传时间： 2022-07-11
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该文研究了无刷直流电机的无位置传感器控制理论、转矩波动抑制方法、数字仿真算法和DSP控制技术.首先,该文介绍了无刷直流电机无位置传感器控制原理,比较了目前几种常用的无位置传感器控制方法,提出了基于径向基函数（RBF）神经网络的无位置传感器控制方法.通过离散化位置信号的映射方程,得到网络的基本输入输出,网络的输出通过逻辑处理,处理后的结果作为电机控制信号,同时也作为网络的训练教师.采用在线学习和离线学习两种方式训练网络,并详细介绍了两种方式的算法;其次,该文概述了无刷直流电机转矩波动的产生原因,重点分析了换相转矩波动产生的原理,提出了基于误差反传（BP）神经网络的转矩波动抑制新方法.采用两个结构相同三层网络,建立了电压自校正调节器,对电机端电压进行瞬时调节,保持电路中电流幅值不变,实现了转矩波动的自适应调节.另外,该文推导了较全面的电机数学模型,重点研究了无刷直流电机仿真中的几个关键技术,包括气隙磁场的建立、位置信号的模拟、中心点电压的计算、二极管续流状态的实现以及PWM电流控制的仿真.采用面向对象程序设计（OOP）方法,设计了多功能的仿真软件SIMOT.最后该文介绍了数字信号处理器（DSP）TMS320LF2407的结构和性能,给出了PWM控制和A/D转换的算法,采用反电势法原理实现了无位置传感器控制,并给出了相关的实验结果.
上传时间： 2013-07-14
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本文主要的研究为对转永磁无刷直流电动机控制问题，对转永磁无刷直流电动机在舰船、水下航行器等对转推进系统中有着广泛的应用前景。它具有无刷直流电动机的一切优点：功率密度大、调速性能好、运行效率高、结构简单、运行可靠、维护方便等等。其与普通的永磁无刷直流电动机的差别仅仅在于原来静止的电枢部分和旋转的永磁体部分都可以相对于静止部分旋转，即有两个转子，根据作用力与反作用力的原理，两个转子受到的电磁转矩在任意时刻都是大小相等、方向相反的。因此两个转子必将沿着相反的方向旋转。 论文主要工作和创新点如下： 1)介绍了对转永磁无刷直流电机与普通永磁无刷直流电机的区别、优点及应用，详细分析了其工作原理，并建立对转永磁无刷直流电机本体的数学模型，接着利用MATLAB/Simulink建立对转永磁无刷直流电机的仿真模型。 2)研究了无位置传感器对转永磁无刷直流电机的控制方法。采用基于DSP的三次谐波过零点检测方法来检测电机转子的位置与转速，采用数字锁相环对三次谐波过零点进行90°延迟： 3)控制系统采用双闭环控制，即速度环与电流环来组成调速控制系统，其中速度环采用了基于改进的BP神经网络PID自适应控制，电流环采用滞环控制，并对整个系统进行仿真。 4)在仿真研究的基础上，本文进行了以TMS320I~F2407A的DSP芯片为控制核心的无位置传感器对转永磁无刷直流电机数字控制系统的软硬件设计。
上传时间： 2013-04-24
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工业生产过程往往具有非线性、不确定性，难以建立精确的数学模型。应用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果。作为的重要分支，人工神经网络具有良好的非线性映射能力和高度的并行信息处理能力，已成为非线性系统建模、辨识和控制中常用的理论和方法。其中，神经元具有很强的信息综合、学习记忆、自学习和自适应能力，可以处理那些难以用模型和规则描述的过程，将神经元与PID结合，应用到实际的控制中，可以在线调整PID的参数，使系统具有较强的抗干扰能力、自适应能力和较好的鲁棒性。 目前，人工神经网络的研究主要是神经网络的理论研究、神经网络的应用研究和神经网络的实现技术研究，这三方面是相互依赖和相互促进的关系。本文主要侧重的是神经网络的实现技术研究方面，创新性地利用FPGA嵌入式系统开发技术实现单神经元PID智能控制器的研究与设计，并将其封装成为一个专用的IP核供其他的控制系统使用。 首先，对单神经元PID智能控制器的设计原理和设计算法进行了深入的研究与分析；其次，利用MATLAB设计单神经元PID智能控制器，针对特定的被控对象，对其进行仿真实验，获得比较理想的系统输出；然后，研究基于FPGA的单神经元智能控制算法的实现，对控制器进行VHDL语言分层设计，使用Altera公司的软件QuartusⅡ6.1进行仿真实验。两个仿真实验结果表明，基于FPGA的单神经元智能控制器比MATLAB设计的单神经元PID智能控制器性能优良。 本文的设计模块主要包括权值修改模块、误差计算模块、权值产生模块和输出模块。在各个模块的设计中进行了优化处理，使本文的设计不仅利用的硬件资源少，而且也有很快的运行速度，同时也改善了传统控制器的控制性能。
上传时间： 2013-04-24
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开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
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WIM动态称重系统的研究对于保护公路的正常使用有着非常重要的经济利益和社会价值。针对我国公路WIM系统的研究现状和存在的问题，提出了新的思路、解决办法和改进措施，用以提高整个WIM系统的各项性能指标。 基于ARM的压电薄膜轴的车辆动态称重系统的嵌入式研究与设计，致力于提高WIM系统精度等各项性能指标，其采用了高新的软硬件技术，是一个比较有研究意义的课题。 本文首先从分析称重原理入手，提出了一个改进的系统整体设计方案，在该方案的前提下，通过不断地试验修改，搭建了一个基于Labview的现场模拟实验系统，为下一步研究和整个系统的实现打下了坚实的基础。本文所做的具体工作，概括起来有如下几点： 第一，简要地介绍了基于压电薄膜轴的WIM系统原理、影响因素以及课题研究的意义等； 第二，给出了系统整体设计方案，并设计了多个信号调理电路，诸如电荷放大电路，隔离电路以及滤波电路等； 第三，采用了32位的微处理器，并采用了一种比较完善的数据处理方法，提高了系统的软硬件技术，在此基础上研究设计了基于ARM-μgC/OS-Ⅱ的WIM嵌入式系统平台，完成了系统的软硬件设计、实现及操作系统移植； 最后，设计并实地进行了一个新的试验，即基于LabVIEW8.2的数据采集卡的现场模拟试验，给出了试验结果和分析。该试验方便于测量与数据采集，可得到较为精准的现场数据，为后续的数据处理打下了基础；
上传时间： 2013-07-29
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