永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点，在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象，且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统，要实现高精度调速就需对其控制策略进行深入研究。 永磁同步电机调速系统中，位置传感器的存在使得系统成本增加、结构复杂、可靠性降低，所以永磁同步电机的无位置传感器控制成为一个新的研究热点。本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-07-03
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随着科学技术的发展与公共安全保障需求的提高，视频监控系统在工业生产、日常生活、警备与军事方面的应用越来越广泛。采用基于 FPGA 的SOPC技术、H．264压缩编码技术和网络传输控制技术实现网络视频监控系统，在稳定性、功能、成本与扩展性等方面都有着突出的优势，具有重要的学术意义与实用意义， 本课题所设计的网络视频监控系统由以Nios Ⅱ为核心的嵌入式图像服务器、相关网络设备与若干PC机客户端组成。嵌入式图像服务器实时采集图像，采用H．264 编码算法进行压缩，并持续监听网络。PC机客户端可通过网络对服务器进行远程访问，接收编码数据，使用H．264解码算法重建图像并实时显示，使监控人员有效地掌握现场情况， 在嵌入式图像服务器设计阶段，本文首先进行了芯片选型与开发平台选择。然后构建图像采集子系统，采用双缓存乒乓交换的方法设计图像采集用户自定义模块。接着设计双Nios Ⅱ架构的SOPC系统，阐述了双软核设计中定制连接、内存芯片共享、数据搬移、通信与互斥的解决方法。同时完成了网络服务器的设计，采用μC/OS-Ⅱ进行多任务的管理与调度， H．264视频压缩编解码算法设计与实现是本文的重点。文中首先分析H．264．标准，规划编解码器结构。接着设计了16×16帧内预测算法，并设计宏块扫描方式，采用两次判决策略进行预测模式选择。然后设计4×4子块扫描方式，编写整数变换与量化算法程序。熵编码采用Exp-Golomb编码与CAVLC相结合的方案，针对除拖尾系数之外的非零系数值编码子算法，实现了一种基于表示范围判别的编码方法。最后设计了网络传输的码流组成格式，并针对编码算法设计相应解码算法。使用VC++完成算法验证，并进行测试，观察不同参数下压缩率与失真度的变化。 算法验证完成后，本文进行了PC机客户端设计，使其具有远程访问、H．264解码与实时显示的功能。同时将H．264 编码算法程序移植到NiosⅡ中，并将嵌入式图像服务器与若干客户端接入网络进行联合调试，构建完整的网络视频监控系统， 实验结果表明，本系统视频压缩率高，监控图像质量良好，充分证明了系统软硬件与图像编解码算法设计成功。本系统具有成本低、扩展性好及适用范围广等优点，发展前景十分广阔。
上传时间： 2013-04-24
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双足机器人是一个多自由度、多变量、非线性的复杂动力学系统。其控制平台的研究往往涉及嵌入式技术、传感器技术、步态规划、路径导航、人工智能、自动化控制等多种理论与技术，体现了信息科学和人工智能技术的最新成果，应用领域广大，具有重要的研究价值。其中，双足机器人导航控制系统是双足机器人控制平台研究中的重点和难点，将在自动驾驶、未知区域的探索、危险环境作业、核电站的维护等领域中发挥极大的作用。 本文以双足机器人导航控制系统的设计为研究背景，结合嵌入式系统开发的关键技术，主要论述了两个核心内容：一是双足机器人导航决策系统的设计。该系统是基于一种新式的ARM&DSP主从控制模式下的设计。该设计借助内外传感器系统的反馈，通过对多传感器信息的融合与处理，在导航决策算法的作用下，实现双足机器人在未知环境下平滑的自主导航。二是为增强双足机器人导航的人机交互性和控制系统对突发事件的处理能力，在基于MiniGUI的系统平台上设计了双足机器人的导航控制系统界面。论文的主要内容包括： 首先，设计了双足机器人的本体模型，并对双足机器人的步态规划做了理论研究，为步态控制获得理论上的支持。 然后，就双足机器人导航控制平台的搭建做了详细的介绍，并着重对主从控制器间通讯的CAN接口做了详细的设计。 接着，从两个层面设计了导航决策系统，一是根据内部传感器得到的关节信息，比对决策层中的步态规划算法，对关节的运动进行实时的补偿和调整，实现各关节动作的协调，得到标准的步态，保证每一步的稳定和准确。二是对外部传感器获得的外界环境信息进行处理，构建出供决策层使用的外部环境模型，之后在基于模糊神经网络的导航算法的指引下，实现双足机器人对外界环境做出合理、平滑的响应。 最后，介绍了导航控制界面的设计与实现。重点介绍了MiniGUI开发平台的搭建、基于MiniGUI的界面程序的设计以及程序在开发板上的移植，实现了控制界面在双足机器人导航上的应用。
上传时间： 2013-04-24
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永磁无刷直流电动机是一种性能优越、应用前景广阔的电动机,传统的理论分析及设计方法已比较成熟,它的进一步推广应用,在很大程度上有赖于对控制策略的研究.该文提出了一套基于DSP的全数字无刷直流电动机模糊神经网络双模控制系统,将模糊控制和神经网络分别引入到无刷直流电动机的控制中来.充分利用模糊控制对参数变化不敏感,能够提高系统的快速性的特点,构造适用于调节较大速度偏差的模糊调节器,加快系统的调节速度;由于神经网络既具有非线性映射的能力,可逼近任何线性和非线性模型,又具有自学习、自收敛性,对被控对象无须精确建模,对参数变化有较强的鲁棒性的特点,构造三层BP神经网络调节器,来实现消除稳态偏差的精确控制.以速度偏差率为判断依据,实现模糊和神经网络两种控制模式的切换,使系统在不同速度偏差段快速调整、平滑运行.此外充分利用系统硬件构成的特点,采用适当的PWM输出切换策略,最大限度的抑制逆变桥换相死区;通过换相瞬时转矩公式推导和分析,得出在换相过程中保持导通相功率器件为恒通,即令PWM输出占空比D=1,来抑制定子电感对换相电流影响的控制策略.上述抑制换相死区和采用恒通电压的控制方法,减小了换相引起的转矩波动,使系统电流保持平滑、转矩脉动大幅度减小、系统响应更快、并具有较强的鲁棒性和实时性.在这种设计下,系统不仅能实现更精确的定位和更准确的速度调节,而且可以使无刷直流电动机长期工作在低速、大转矩、频繁起动的状态下.该文选用TMS320LF2407作为微控制器,将系统的参数自调整模糊控制算法,BP神经网络控制算法以及PWM输出,转子位置、速度、相电流检测计算等功能模块编程存储于DSP的E2PROM,实现了对无刷直流电动机的全数字实时控制,并得到了良好的实验结果的结果.
上传时间： 2013-06-01
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随着微电子技术和计算机技术的发展，工业生产过程的自动化和智能化程度越来越高。就玻璃工业生产而言，以前浮法玻璃生产线上所用的质量检测都是通过利用人眼离线检验或专用仪器抽样检测，无法满足实时检测的要求，并且人眼检测只能发现较大的玻璃缺陷，所以玻璃质量无法提高。目前国内几家大型玻璃生产企业都开始采用进口检测设备，可以对玻璃实现100％在线全检，自动划分玻璃等级，并获得质量统计数据，指导玻璃生产，稳定玻璃质量水平。 但由于价格昂贵，加上国内浮法玻璃生产线现场条件复杂，需要很长时间的配套和适应，而且配件更换困难以及售后服务难以到位等问题，严重束缚了国内企业对此类设备的引进，无法提高国内企业在国际市场的竞争能力。 应对此一问题，本文主要研究了基于DSP+ARM的独立双核结构的嵌入式视频缺陷在线检测系统的可行性，提出了相应的开发目标和性能参数，并在此基础上主要给出了基于TI公司TMS320C6202B DSP的视频图像处理以及缺陷识别的总体方案、硬件设计和相应的底层软件模块；同时论述了嵌入式工业控制以及网络传输的实现方案——采用Samsung公司的基于ARM7内核的S3C4510B作为主控芯片，运行uClinux操作系统，设计出整个嵌入式系统的软件层次模型和数据处理流程，其中编程底层的软件模块为上层的应用程序提供硬件操作和流程，从而实现缺陷识别结果的控制与传输。同时，本文还对玻璃缺陷的识别原理进行了深入的探讨，总结出了图象处理，图象分割以及特征点提取等识别步骤。 本系统对于提高玻璃缺陷在线检测的工艺水平、灵敏度、精度等级；提高产品质量、生产效率和自动化水平，降低投资及运行成本都将有着极其重要的现实意义。
上传时间： 2013-07-02
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随着Intemet网络技术、无线接入技术和无线通信技术的快速发展，传真技术有了许多新的研究方向。PC传真需利用传真软件进行传真，其功能受到传真软件的限制，而IP传真需投入的通信基础设施较大。无线传真技术具有方便快捷的特性，可快速适应市场的多样化需求，充分发挥无线通信的优势，使用户真正拥有自己的“移动办公室”，是当前无线通信研究领域的一个重点内容。 本课题在对传真通信相关基础理论以及GSM无线网络研究的基础上，设计和研制了基于G3传真的GSM网络无线传真接入终端。在本课题的设计中，建立了两段级联的传真线路，分别是主处理器与对端传真机之间的传真线路(通过T32协议实现)和主处理器与本地传真机之间的传真线路(通过T31协议实现)，本课题依据T30规定的呼叫控制流程完成了这两条传真线路间的协议转换(T．32协议和T3l协议的转换)，并结合GSM网络延时长、干扰大的特性进行了时延处理。同时解决了无线传真接入终端中涉及到的手机本地号段的存取算法，并在设计本课题嵌入式软件的同时抽样出基于ARM技术的系统软件设计方案(即类似于嵌入式操作系统但比操作系统简化的一个系统框架)。 通过本课题研制出的基于ARM的GSM网络G3无线传真接入终端，利用现有的G3传真机就可在GSM网络中实现无线传真业务。目前该无线传真接入终端已在北京、西安、深圳等地的商用网络上取得了成功的测试。
上传时间： 2013-04-24
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随着科学技术的发展与公共安全保障需求的提高，视频监控系统在工业生产、日常生活、警备与军事方面的应用越来越广泛。采用基于 FPGA 的SOPC技术、H．264压缩编码技术和网络传输控制技术实现网络视频监控系统，在稳定性、功能、成本与扩展性等方面都有着突出的优势，具有重要的学术意义与实用意义， 本课题所设计的网络视频监控系统由以Nios Ⅱ为核心的嵌入式图像服务器、相关网络设备与若干PC机客户端组成。嵌入式图像服务器实时采集图像，采用H．264 编码算法进行压缩，并持续监听网络。PC机客户端可通过网络对服务器进行远程访问，接收编码数据，使用H．264解码算法重建图像并实时显示，使监控人员有效地掌握现场情况， 在嵌入式图像服务器设计阶段，本文首先进行了芯片选型与开发平台选择。然后构建图像采集子系统，采用双缓存乒乓交换的方法设计图像采集用户自定义模块。接着设计双Nios Ⅱ架构的SOPC系统，阐述了双软核设计中定制连接、内存芯片共享、数据搬移、通信与互斥的解决方法。同时完成了网络服务器的设计，采用μC/OS-Ⅱ进行多任务的管理与调度， H．264视频压缩编解码算法设计与实现是本文的重点。文中首先分析H．264．标准，规划编解码器结构。接着设计了16×16帧内预测算法，并设计宏块扫描方式，采用两次判决策略进行预测模式选择。然后设计4×4子块扫描方式，编写整数变换与量化算法程序。熵编码采用Exp-Golomb编码与CAVLC相结合的方案，针对除拖尾系数之外的非零系数值编码子算法，实现了一种基于表示范围判别的编码方法。最后设计了网络传输的码流组成格式，并针对编码算法设计相应解码算法。使用VC++完成算法验证，并进行测试，观察不同参数下压缩率与失真度的变化。 算法验证完成后，本文进行了PC机客户端设计，使其具有远程访问、H．264解码与实时显示的功能。同时将H．264 编码算法程序移植到NiosⅡ中，并将嵌入式图像服务器与若干客户端接入网络进行联合调试，构建完整的网络视频监控系统， 实验结果表明，本系统视频压缩率高，监控图像质量良好，充分证明了系统软硬件与图像编解码算法设计成功。本系统具有成本低、扩展性好及适用范围广等优点，发展前景十分广阔。
上传时间： 2013-08-03
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·【英文题名】 Search of Double-fed Machine Variable Speed System Based on DSP 【作者中文名】 沈睿; 【导师】 廖冬初; 【学位授予单位】 湖北工业大学; 【学科专业名称】 控制理论与控制工程 【学位年度】 2007 【论文级别】 硕士 【网络出版投稿人】 湖北工业大学 【网络出版投稿时间】 2008-09-27 【关键词】 双馈调速
上传时间： 2013-04-24
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针对嵌入式系统的底层网络接口给出了一种由FPGA实现的以太网控制器的设计方法．该控制器能支持10Mbps和100Mbps的传输速率以及半双工和全双工模式，同时可提供MII接口，可并通过外接以太网物理层（PHY）芯片来实现网络接入\r\n
上传时间： 2013-08-18
上传用户：青春给了作业95
摘要：本文详细的介绍了基于施耐德Modicon Premium T PCX 57 PLC在邮政自动化分拣系统中控制系统的应用，系统的网络拓扑结构，工艺流程和信息采集等。关键词：T PCX57 PLC FIPIO总线 OPC Momentum I/O模块 分拣系统
上传时间： 2013-11-10
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