随着电力电子技术、微处理器技术以及控制技术的发展，基于转子磁链定向的交流电机矢量控制系统以其优良的性能受到了广泛应用。采用SVPWM逆变器的异步电动机矢量控制系统在转速参考值变化或者负载转矩参考值变化的动态情况下，参考电压矢量可能会超出基本空间矢量构成的正六边形，此时便出现动态过调制，需要用过调制策略将超出的电压矢量重新限定在正六边形边界内。不同的过调制策略会给整个系统带来不同的动态性能，本文在对过调制策略进行完善的基础上，针对三种过调制策略对交流电动机动态性能的影响进行了研究，并对其机理进行了理论分析与探讨。 @@ 本文首先以三相异步电动机在两相静止坐标系下的动态方程为基础，按照转子磁链定向，设计了转子磁链观测器，完成了励磁电流分量和转矩电流分量的解耦，并构建了基于SVPWM的异步电动机矢量控制系统的MATLAB仿真模型。在矢量控制中，电流控制对系统性能具有重要影响。为了改善系统性能，所设计的矢量控制系统采用了同步电流控制，并对反电势进行了前馈补偿。 @@ 在分析了现有的三种过调制策略之后，对过调制策略进行了完善，并构建了异步电动机矢量控制系统的过调制仿真模型。过调制中，当原参考电压矢量位于正六边形中任意两个扇区交界附近时，过调制策略2和3所得到的新电压矢量仍会超出正六边形边界，过调制算法不再适用于此区域。针对以上不足，本文对过调制策略2和3进行了完善，使过调制算法适用于所有区域。采用完善后的过调制策略对转速参考值变化和负载转矩参考值变化的异步电动机矢量控制系统进行仿真，发现在加速与加载的条件下，过调制策略2的动态性能好于过调制策略1，而过调制策略3的动态性能最佳，具有最小的动态响应时间，暂态性能优良；在减载的条件下，过调制策略1和2能够很快的进入稳定状态，但是过调制策略3却出现问题，动态响应时间很长，说明此策略具有一定的局限性。 @@ 本文深入探讨了三种过调制策略导致不同动态性能的内在机理，通过对三种过调制策略中电压矢量的幅值和相位进行分析，理论上解释了出现不同动态响应时间的原因。出现过调制时，过调制策略2中新电压矢量的幅值总是大于过调制策略1中新电压矢量的幅值，所以动态性能更好。在加速和加 载条件下，过调制策略3中新电压矢量的相位总是超前于过调制策略1和2中新电压矢量的相位，因此可以获得更快的动态响应，暂态性能更佳。但是在减载条件下，过调制策略3中新电压矢量与原电压矢量间的相位关系处于无规律的超前滞后状态，导致过调制策略3出现问题，动态响应时间很长，说明此过调制策略有其不足之处，有待于改进。@@关键词：SVPWM；矢量控制；过调制；动态性能
上传时间： 2013-06-27
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电机是现代工业生产和日常生活最主要的原动力和驱动装置。电机一旦发生故障，会造成不同程度的经济损失和社会影响。因此研究不同场合、不同运行状态下电机故障诊断理论和相关技术具有很高的实用价值。 电机出现故障时，故障信号中往往含有大量的时变、短时突发性质的成分。因此可以通过检测、分析故障信号，获得电机的故障信息。传统的信号分析方法，如傅立叶变换，是一种纯频域分析，缺乏空间局部性，不能满足故障信号分析的要求。而小波分析和小波包分析法具有良好的时频局部性，能够将信号在任意频段进行划分，从而使在不同频段的各种故障特征信号更加容易被识别和提取。基于小波包分析处理非平稳信号的优越性，本文选用小波包分析对电机故障信号进行分析检测。 本文在研究了异步电机常见故障类型和诊断方法的基础上，详细分析了电机滚动轴承异常、转子断条、气隙偏心等故障原因，采用基于信号分析法中的振动诊断法和定子电流检测法，对电机滚动轴承故障、转子断条故障进行诊断。对于存在已知轴承故障的电机，在故障状态下采集到振动信号，利用峭度值计算和小波包分析相结合的方法，选用db3作为小波基，进行小波包分析，对包含有故障特征频率信息的信号进行重构，获得轴承故障特征频率，根据故障特征频率的数值和能量，确定出轴承故障的类型。应用小波包分析和FFT相结合的方法，选用Coif5为小波包基，检测转子断条故障特征频率。在此基础上，采集故障电机的振动信号和电流信号，并分别应用上述方法进行了仿真模拟实验，结果表明这些方法是准确可行的。 论文以DSP为核心，完成了电机故障诊断系统的硬件电路的设计，包括信号检测电路、调理电路，A/D转换电路等，并给出了主要的软件流程图。
上传时间： 2013-04-24
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射频识别(Radio Frequency Identification，RFID)是一种允许非接触式数据采集的自动识别技术。其中工作在超高频(Ultra High Frequency，UHF)频段的无源RFID系统，由于在物流与供应链管理等领域的潜在应用，近年来得到了人们的广泛关注。这种系统所使用的无源标签具有识别距离长、体积小、成本低廉等突出特点。目前在市场上出现了各种品牌型号的UHF RFID无源标签，由于不同品牌型号的标签在设计与制造工艺上的差异，这些标签在性能表现上各不相同，这就给终端用户选择合适自己应用的标签带来了困难。RFID基准测试就是在实际部署RFID系统前对RFID标签的性能进行科学评估的有效手段。然而为了在常规实验室条件下得到准确公正的测试结果，需要对基准测试的性能指标及测试方法学开展进一步的研究。本文正是研究符合EPC Class1 Gen2标准的RFID标签基准测试。 本文首先分析了当前广泛应用的超高频无源RFID标签基准测试性能指标与测试方法上的局限性与不足之处。例如，在真实的应用环境中，由于受到各种环境因素的影响，对同一品牌型号的标签，很难得到一致的识读距离测试结果。另外，在某些测试场景中，使用识读速率作为测试指标，所得到的测试结果数值非常接近，以致分辨度不足以区分不同品牌型号标签的性能差异。在这些分析基础上，本文把路径损耗引入了RFID基准测试，通过有限点的测量与数据拟合分别得到不同类型标签的路径损耗方程，结合读写器天线的辐射方向图，进一步得到各种标签受限于读写器接收灵敏度的覆盖区域。无源标签由于其被动式能量获取方式，其实际工作区域仍然受限于前向链路。本文通过实验测试出这些标签的最小激活功率后，得出了各种标签在一定读写器发射功率下的激活区域。完成这些步骤后，根据这两种区域的交集可以确定标签的工作区域，从而进行标签间的比较并达到基准测试的目的，并能找出限制标签工作范围的瓶颈。 本文最后从功率损耗的角度研究了标签之间的相互干扰，为用户在密集部署RFID标签的场景中设置标签之间的最小间隔距离具有重要的参考意义。
上传时间： 2013-04-24
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现实生活中的语音不可避免的要受到周围环境的影响，背景噪声例如机械噪声、街头音乐噪音，其他说话者的话音等均会严重地影响语音信号的质量：此外传输系统本身也会产生各种噪声，因此接收端的信号为带噪语音信号。混叠在语音信号中的噪声按类别可分为环境噪声等的加法性噪声及电器线路干扰等的乘法性噪声；按性质可分为平稳噪声和非平稳噪声。 语音增强的根本目的就是净化语音质量。把不需要的噪音减低到最小程度。但是由于噪音的复杂性，很难归纳出一个统一的特征，因此不可能寻求一种算法完全适应于所有的噪音消除，因此语音增强是一个复杂的工程。 有关抗噪声技术的研究以及实际环境下的语音信号处理系统的开发，在国内外已经成为语音信号处理非常重要的研究课题，已经作了大量的研究工作，取得了丰富的研究成果。本文仅对加性噪声下的语音增强技术做了较为仔细的讨论，我们先给出语音信号处理的基本理论，它是语音增强算法研究和实现的理论基础，在此基础总结了自适应信号处理技术的特点以及在语音增强方面的应用。选取工程领域最常用的自适应LMS滤波算法和RLS滤波算法作为研究对象，提出了利用最小均方误差意义下自适应滤波器的输出信号与主通道噪声信号的等效关系，得到滤波器最佳自适应参数的方法，并分析了在平稳和非平稳噪声环境下，L M S滤波器族和R L S滤波器在不同噪音输入下的权系数收敛速度、权系数稳定性、跟踪输入信号的能力和信噪比的改善等特性。 研究了MATLAB语言程序设计和使用MALTLAB对语音算法进行仿真、并输入了多种实际环境下的噪音进行滤波仿真并对仿真的结果进行比较和分析。总结出了LMS、NLMS、SIGN-ERROR-LMS、RLS自适应滤波器在语音滤波方面的特点 和应用情况。 最后在MATLAB仿真的基础上，利用Altera公司的Cyclone2系列FPGA芯片和多种EDA工具，完成了L M S自适应滤波器的FPGA设计。 关键词：语音增强，背景噪音，自适应滤波器，LMS，RLS，FPGA
上传时间： 2013-04-24
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近年来，随着集成电路技术和电源管理技术的发展，低压差线性稳压器（LDO）受到了普遍的关注，被广泛应用于便携式电子产品如PDA、MP3播放器、数码相机、无线电话与通信设备、医疗设备和测试仪器等中，但国内研究起步晚，市场大部分被国外产品占有，因此，开展本课题的研究具有特别重要的意义。 首先，简单阐述了课题研究的背景及意义，分析了低压差线性稳压器（LDO）研究的现状和发展趋势，并提出了设计的预期技术指标。 其次，详细分析了LDO线性稳压器的理论基础，包括其结构、各功能模块的作用、系统工作原理、性能指标定义及设计时对性能指标之间相互矛盾的折衷考虑。 再次，设计了基于自偏置电流源的带隙基准电压源，选取PMOS管作为系统的调整元件并计算出了其尺寸，设计了基于CMOS工艺的两级误差运算放大器。利用HSPICE工具仿真了基准电压源和误差运算放大器的相关性能参数。 然后，重点分析了稳压器的稳定性特征，指出系统存在的潜在不稳定性，详细论述了稳定性补偿的必要性，比较了业界使用过的几种稳定性补偿方法的不足之处，提出了一种基于电容反馈VCCS的补偿方法，对系统进行了稳定性的补偿； 最后，将所设计的模块进行联合，设计了一款基于CMOS工艺的LDO线性稳压器电路，利用HSPICE工具验证了其压差电压、静态电流、线性调整率等性能指标，仿真结果验证了理论分析的正确性、设计方法的可行性。
上传时间： 2013-07-08
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绕组励磁同步电机具有功率因数可调、效率高等优点，在工业大功率场合获得了广泛应用，因此研究和开发高性能的绕组励磁同步电机驱动系统具有重大的经济价值和社会效益。目前开发高性能绕组励磁同步电机驱动系统所采用的控制方案主要有两种：一种是直接转矩控制（DTFC）；另一种是磁场定向矢量控制（FOC）。绕组励磁同步电机的矢量控制策略具有控制结构简单，物理概念清晰，电流、转矩波动小，转速响应迅速，易实现数字控制等优点。因此，在交流传动领域中，越来越受到学者的关注。但是，无论在国内还是国外，交直交型绕组励磁同步电机矢量控制系统的研究还缺乏全面深入的理论研究，还没有建造起矢量控制系统的理论体系构架。本文对绕组励磁同步电机矢量控制系统进行了初步的理论探讨，并进行了详细的实践研究，为以后更深入、广泛地研究此系统，打好坚实的基础。本论文主要研究内容如下： @@ 通过广泛的查找文献，对几种常见的同步电机传动系统进行了综述，分析了同步电机变频调速原理，在此基础上，讲述了无传感器技术在同步电机中的应用现状。无传感器技术主要有两大类：基于基波量的检测方法和基于外加信号的激励法。随后，对转子初始位置的估计进行了综述，其方法有：基于电机定子铁芯饱和效应的转子位置估计，高频信号注入法，基于定子绕组感应电压的估计法和基于相电感计算法等。绕组励磁同步电机转子初始位置估计的研究还很少。 @@ 对绕组励磁同步电机矢量控制的理论进行了全面深入地研究，建立起矢量控制的理论体系构架。 @@ 首先，基于磁势等效原理，将三相静止交流信号等效变换为两相旋转直流信号，将交流电机等效为直流电机进行控制。在Clarke变换和Park变换的基础上，得到凸极同步电机转子磁场定向的电压矩阵方程、功率方程和运动方程。根据上述方程，绘出dq轴的等值电路及矢量图，得到状态空间描述的dq轴数学模型。 @@ 其次，根据模型参考自适应原理，对同步电机转速进行估计。忽略同步电机d轴阻尼绕组的作用，取同步转速为零，得到同步电机αβ静止坐标系下 的数学模型。将不含有转子转速信息的方程作为参考模型，将含有转速参数的方程作为可调模型，根据波波夫超稳定性和正性原理，对转子转速进行估计。@@ 最后，根据模型参考自适应估计的转子转速，设计磁通观测器来估计转子磁通，实现磁通反馈闭环控制。磁通观测器采用降维观测器，仅对转子磁通分量进行重构，并通过极点配置算法，合理配置观测器的极点，使观测器满足系统的性能指标，达到磁通观测的目的。 @@ 新颖的空间矢量脉宽调制算法。从空间矢量的基本概念入手，深入分析了定子三相对称电压与空间电压矢量之间的关系。由三相电压源型逆变器输出电压波形得到六个有效开关状态矢量，这六个开关矢量和两个零矢量合成一组等幅不同相的电压空间矢量，去逼近圆形旋转磁场。其次，根据空间电压矢量所在的扇区，选择相邻有效开关矢量，在伏秒平衡的法则下，计算各有效开关矢量的作用时间。并且，探讨了扇区判断和扇区过渡问题，定性分析了空间矢量脉宽调制（SVPWM）的性能。最后，根据每个扇区中开关矢量作用时间，采用软件构造法，在TMS320LF2407A硬件上实现了SVPWM。实验结果表明，该算法简单易实现，能够有效的提高直流母线的电压利用率，具有在低频运行稳定，逆变器输出电流正弦度好等优点。 @@ 空间矢量过调制算法的研究。在上述线性调制的基础上，提出一种基于电压空间矢量的过调制方法。过调制区域根据调制度分成两种不同的模式，分别为模式Ⅰ（0．907
上传时间： 2013-07-25
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印刷电路板( PCB)是集成各种电子元器件的信息载体，在各个领域得到了广泛的应用。近年来随着印刷电路板生产复杂度和产量的提高，传统PCB缺陷检测方式因接触受限、高成本、低效率等因素，已经逐渐不能满足现代检测需要，因此研究实现一种PCB缺陷的自动检测系统具有很大的现实意义和实用价值。 @@ 本论文根据机器视觉检测理论，运用数字图像处理技术，构建了一套PCB缺陷自动检测系统方案。该系统主要由光照、CCD摄像机、图像采集卡、运动控制台及计算机图像处理软件组成。其中图像处理软件部分作为本论文的核心，着重研究了其关键功能模块包括图像预处理、阈值分割、图像识别几个部分算法的选择与设计，并在MATLAB 7.0的环境下进行仿真。 @@ 运用现代成熟的数字图像处理技术，本文实现了PCB缺陷的软件检测方案。在预处理模块中，结合PCB板的特点运用图像预处理手段得到高质量的PCB图像。在阈值分割模块中，实现了四种当前成熟的阈值分割算法，以得到特征清晰、低噪声的PCB二值图像。在识别模块中结合电路板的短路、断路、毛刺、缺损、空洞五大缺陷的特征，设计相应算法并予以实现，并提示缺陷信息。 @@关键词：缺陷检测；图像预处理；图像分割；图像识别
上传时间： 2013-06-23
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随着电力系统的迅速发展和电力电子技术的广泛应用，电能污染日益严重，电能质量问题已经成为电力部门及电力用户越来越关注的问题。电能质量的各项指标若偏离正常水平过大，会给发电、输变电和用电设备带来不同程度的危害。电能质量的好坏直接关系到国民经济的总体效益，因此对电能质量进行检测和分析从而提高和改善电能质量具有非常重要的意义。 本文首先介绍了电能质量的基本概念，对各种电能质量问题的分类、特征及产生原因和危害作了详细的阐述。通过对电能质量各项指标（供电电压偏差、频率偏差、公用电网谐波、三相电压不平衡度、电压波动与闪变）的分析，以传统的傅立叶变换理论为基础，针对目前电能质量分析的难点即对突变的、暂态的、非平稳的信号的检测与分类，提出了基于快速傅立叶变换的暂态电能质量分析方法。 在系统的研究了电能质量分析的相关理论和检测技术的基础上，针对电能质量分析系统中需要支持复杂算法和保持实时性的特殊要求，研制了基于DSP与ARM构架的嵌入式电能质量分析系统的硬件平台和软件系统。重点分析了DSP与ARM的选型依据、结构特点、具体应用等。并且详细的介绍了硬件平台的各部分组成和电路原理图。随后，提出了该装置软件部分设计思想，其中重点介绍了DSP部分的FFT算法设计、ARM部分的UC/OS-II操作系统移植和MiniGUI图形界面开发。最后对论文的主要工作进行了总结，对以后可深入研究的方向进行了展望。 关键词：电能质量；傅立叶变换；快速傅立叶变换；UC/OS-Ⅱ；MiniGUI
上传时间： 2013-06-15
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目前，小波分析在信息技术和其他学科方面的应用是众多科技工作者关心的课题。在理论方面，新观点、新方法不断涌现。本文旨在完善小波的基本理论，对原有的小波去噪方法作进一步的改进。 经典的信号处理方法，例如傅立叶变换、短时傅立叶变换等具有局限性，因而限定了它们的应用范围。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径，特别在信号去噪方面显出了独特的优势。本文介绍了经典的去噪方法，并对其适用范围和效果进行了分析和比较。并且，讨论了小波分析的基本理论，介绍了连续小波变换、离散小波变换和小波变换的快速分解与重构算法，最后研究了小波基的数学特性，分析了它们对实际应用的影响和作用。进而，介绍了小波的几种去噪方法：小波变换高频系数置零去噪方法、小波变换模极大值去噪方法、小波阈值去噪方法、小波空域相关性去噪方法。用小波变换将高频系数强制置零去噪的方法是比较方便的，但它的不足之处是经将高频系数强制置零去噪后重构的信号会使信号丢失一些细节，且小波基的选择亦有相当的难度，只有靠经验来确定，不过比传统的滤波方法所得的效果还是要好。对于小波变换模极大值去噪的原理，分析了去噪过程中几个参数的选取问题，并给出了一些选取依据；对小波阈值去噪方法的几个关键问题进行了详细讨论。对阈值去噪进行了改进，利用均值逼近与阈值去噪相结合的方法来实现信号的处理，并通过实验仿真实现。实验结果表明该方法提高了信噪比，去噪效果优于单独应用阈值去噪的方法。 在空域相关去噪算法的基础上，进行了改进，利用阈值滤波与相关去噪算法相结合的一种组合去噪算法，仿真试验结果表明，由该算法滤波之后得到的小波系数不仅连续性好，准确率高，而且易于重构信号。 本文分别对这四种方法进行了算法分析比较，通过实验仿真来实现，并对实验结果进行了分析。实验仿真结果表明了利用小波分析理论对信号去噪的可行性和有效性。 关键词：小波分析，信号去噪，阈值，均值逼近，空域相关
上传时间： 2013-07-19
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心音信号是人体最重要的生理信号之一，包含心脏各个部分如心房、心室、大血管、心血管及各个瓣膜功能状态的大量生理病理信息。心音信号分析与识别是了解心脏和血管状态的一种不可缺少的手段。本文针对目前该研究领域中存在的分析方法问题和分类识别技术难点展开了深入的研究，内容涉及心音构成的分析、心音信号特征向量的提取、正常心音信号（NM）和房颤（AF）、主动脉回流（AR）、主动脉狭窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4种心脏杂音信号的分类识别。本文的工作内容包括以下5个方面： a）心音信号采集与预处理。本文采用自行研制的带有录音机功能的听诊器实现对心音信号的采集。通过对心音信号噪声分析，选用小波降噪作为心音信号的滤波方法。根据实验分析，选择Donoho阈值函数结合多级阈值的方法作为心音信号预处理方案。 b）心音信号时频分析方法。文中采用5种时频分析方法分别对心音信号进行了时频谱特性分析，结果表明：不同的时频分析方法与待分析心音信号的特性有密切关系，即需要在小的交叉项干扰与高的时频分辨率之间作综合的考虑。鉴于此，本文提出了一种自适应锥形核时频（ATF）分析方法，通过实验验证该分布能较好地反映心音信号的时频结构，其性能优于一般锥形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、谱图（SPEC）等固定核时频分析方法，从而选择自应锥形核时频分析方法进行心音信号分析。 c）心音信号特征向量提取。根据对3M Littmann（） Stethoscopes[31]数据库中标准心音信号的时频分析结果，提取8组特征数据，通过Fihser降维处理方法提取出了实现分类可视化，且最易于分类的心音信号的2维特征向量，作为心音信号分类的特征向量。 d）心音信号分类方法。根据心音信号特征向量组成的散点图，研究了支持向量机核函数、多分类支持向量机的选取方法，同时，基于分类的目的 性和可信性，本文提出以分类精度最大为判断准则的核函数参数与松弛变量的优化方法，建立了心音信号分类的支持向量机模型，选取标准数据库中NM、AF、AR、AS、MR每类心音信号的80组2维特征向量中每类60组数据作为支持向量机的学习样本，对余下的每类20组数据进行测试，得到每类的分类精度（Ar）均为100％，同时对临床上采集的与上述4种同类心脏杂音信号和正常心音信号中每类24个心动周期进行分类实测，分类精度分别为：NM、AF、MR的分类精度均为100％，而AR、AS均为95．83％，验证了该方法的分类有效性。 e）心音信号分析与识别的软件系统。本文以MATLAB语言的可视化功能实现了心音信号分析与识别的软件运行平台构建，可完成对心音信号的读取、预处理，绘制时-频、能量特性的三维图及两维等高线图；同时，利用MATLAB与EXCEL的动态链接，实现对心音信号分析数据的存储以及统计功能；最后，通过对心音信号2维特征向量的分析，实现心音信号的自动识别功能。 本文的研究特色主要体现在心音信号特征向量提取的方法以及多分类支持向量机模型的建立两方面。 综上所述，本文从理论与实践两方面对心音信号进行了深入的研究，主要是采用自适应锥形核时频分析方法提取心音信号特征向量，根据心音信号特征向量组成的散点图，建立心音信号分类的支持向量机模型，并对正常心音信号和4种心脏杂音信号进行了分类研究，取得了较为满意的分类结果，但由于用于分类的心脏杂音信号种类及数据量尚不足，因此，今后的工作重点是采集更多种类的心脏杂音信号，进一步提高心音信号分类精度，使本文研究成果能最终应用于临床心脏量化听诊。 关键词：心音信号，小波降噪，非平稳信号，心脏杂音，信号处理，时频分析，自适应，支持向量机
上传时间： 2013-04-24
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