工业生产过程中，时滞对象普遍存在，同时也是较难控制的，尤其是大时滞对象的控制一直都是一个难题。而很多温度控制系统都是属于大时滞系统，常见的智能温度控制器虽然在温度控制的实际应用中表现了比较理想的控制效果，但它仍然属于将参数整定与系统控制分开处理的离线整定方法，如果工况发生变化就必须重新调整参数。针对这一问题，为了实现时滞系统参数自整定的控制，本文将神经网路控制、模糊控制和PID控制结合起来，设计了基于神经网路的模糊自适应PID控制器。 首先，本论文分析了时滞系统的特点，讨论了几种时滞系统较为成熟的常规控制算法：微分先行控制算法、史密斯预估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它们的控制性能；并且通过仿真对这三种控制方法在温控系统中的控制性能进行了比较。 其次，在分析PID参数自整定传统方法的基础上，设计了一种改进方法，并设计了相应的控制器。该控制器综合了模糊控制、神经网络控制和PID控制各自的长处，既具备了模糊控制简单有效的控制作用以及较强的逻辑推理功能，也具备了神经网络的自适应、自学习的能力，同时也具备了传统PID控制的广泛适应性。该方法不需要离线整定参数，实现了在线自整定参数。仿真实验表明了该控制器对模型和环境都具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 最后将基于神经网路的模糊自适应PID控制器应用于贝加莱PID温控装置，能够出色地实现参数的在线自整定。理论分析、系统仿真、实验结果都证实了这种控制策略能有效地减少系统超调量，并减少了调节时间，提高了系统的实时性和控制精度。
上传时间： 2013-07-05
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当今，移动通信正处于向第四代通信系统发展的阶段，OFDM技术作为第四代数字移动通信(4G)系统的关键技术之一，被包括LTE在内的众多准4G协议所采用。IDFT/DFT作为OFDM系统中的关键功能模块，其精度对基带解调性能产生着重大的影响，尤其对LTE上行所采用的SC_FDMA更是如此。为了使定点化IDFT/DFT达到较好的性能，本文采用数字自动增益控制(DAGC)技术，以解决过大输入信号动态范围所造成的IDFT/DFT输出信噪比(SNR)恶化问题。 首先，本文简单介绍了较为成熟的AAGC(模拟AGC)技术，并重点关注近年来为了改善其性能而兴起的数字化AGC技术，它们主要用于压缩ADC输入动态范围以防止其饱和。针对基带处理中具有累加特性的定点化IDFT/DFT技术，进一步分析了AAGC技术和基带DAGC在实施对象，实现方法等上的异同点，指出了基带DAGC的必要性。 其次，根据LTE协议，搭建了从调制到解调的基带PUSCH处理链路，并针对基于DFT的信道估计方法的缺点，使用简单的两点替换实现了优化，通过高斯信道下的MATLAB仿真，证明其可以达到理想效果。仿真结果还表明，在不考虑同步问题的高斯信道下，本文所搭建的基带处理链路，采用64QAM进行调制，也能达到在SNR高于17dB时，硬判译码结果为极低误码率(BER)的效果。 再次，在所搭建链路的基础上，通过理论分析和MATLAB仿真，证明了包括时域和频域DAGC在内的基带DAGC具有稳定接收链路解调性能的作用。同时，通过对几种DAGC算法的比较后，得到的一套适用于实现的基带DAGC算法，可以使IDFT/DFT的输出SNR处于最佳范围，从而满足LTE系统基带解调的要求。针对时域和频域DAGC的差异，分别选定移位和加法，以及查表的方式进行基带DAGC算法的实现。 最后，本文对选定的基带DAGC算法进行了FPGA设计，仿真、综合和上板结果说明，时域和频域DAGC实现方法占用资源较少，容易进行集成，能够达到的最高工作频率较高，完全满足基带处理的速率要求，可以流水处理每一个IQ数据，使之满足基带解调性能。
上传时间： 2013-05-17
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随着数字电子技术的发展，数字信号处理广泛应用于声纳、雷达、通讯语音处理和图像处理等领域。快速傅立叶变换(Fast Fourier Transform，FFT)在数字信号处理系统中起着很重要的作用，FFT 有效地提高了离散傅立叶变换(Discret Fourier Transform，DFT)的运算效率。 处理器一般要求具有高速度、高精度、大容量和实时处理的性能，而现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)是近年来迅速发展起来的新型可编程器件，在处理大规模数据方面，有极大的优势。论文采用了在FPGA中实现FFT算法的方案。 数字信号处理板的硬件电路设计是本论文的重要部分之一。在介绍了FFT以及波束形成的基本原理和基本方法的基础上，根据实时处理的要求，给出了数字信号处理板的硬件设计方案并对硬件电路的实现进行了分析和说明。 依据数字系统的设计方法，分别采用基二按时间抽取FFT算法、基四按时间抽取FFT算法以及FFT兆核函数三种方法利用硬件描述语言(VHSICHardware Description Language，VHDL)实现了1024点的FFT，接着对三种方法进行了评估，得出了FPGA完全能满足处理器的实时处理的要求的结论。然后根据通用串行总线(Universial Serial Bus，USB)协议，利用VHDL语言编写了USB接口芯片ISP1581的固件程序，实现了设备的枚举过程。
上传时间： 2013-06-27
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随着数字电子技术的发展，数字信号处理的理论和技术广泛的应用于通讯、语音处理、计算机和多媒体等领域。快速傅立叶变换(FFT)使离散傅立叶变换的运算时间缩短了几个数量级，在数字信号处理领域被广泛应用。FFT已经成为现代信号处理的重要手段之一。 现场可编程门阵列(FPGA)是近年来迅速发展起来的新型可编程器件。随着它的不断应用和发展，也使电子设计的规模和集成度不断提高。同时基于FPGA实现FFT的设计方法和思想被提出。本次设计的目的是快速傅立叶变换(FFT)的FPGA实现。 此文在分析了快速傅立叶算法的基础上，提出了一种频率抽取基4 FFT的FPGA设计方案，针对现有FFT的FPGA实现过程中蝶形运算需要频繁乘以多个旋转因子提出了改进方法，减少了旋转因子的乘法次数和存储空间，加快了蝶形运算的速度，设计的地址映射方法，无需运算即可得到所需数据的存放地址，并结合采用乒乓结构和流水线方式，来提高快速傅立叶变换(FFT)FPGA实现的速度。描述了一片FPGA芯片内完成了整个FFT处理器的电路设计，经过模块时序仿真和数据的验证及测试，达到工作在50MHz时钟频率的设计要求。最后对后续设计做了描述，并对用FPGA实现FFT做了展望。
上传时间： 2013-04-24
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正交频分复用(OFDM)技术是一种多载波数字调制技术，具有频谱利用率高、抗多径干扰能力强、成本低等特点，适合无线通信的高速化、宽带化及移动化的需求，将成为下一代无线通信系统(4G)的核心调制传输技术。 本文首先描述了OFDM技术的基本原理。对OFDM的调制解调以及其中涉及的特性和关键技术等做了理论上的分析，指出了OFDM区别于其他调制技术的巨大优势；然后针对OFDM中的信道估计技术，深入分析了基于FFT级联的信道估计理论和基于联合最大似然函数的半盲分组估计理论，在此基础上详细研究描述了用于OFDM系统的迭代的最大似然估计算法，并利用Matlab做了相应的仿真比较，验证了它们的有效性。 而后，在Matlab中应用Simulink工具构建OFDM系统仿真平台。在此平台上，对OFDM系统在多径衰落、高斯白噪声等多种不同的模型参数下进行了仿真，并给出了数据曲线，通过分析结果可正确评价OFDM系统在多个方面的性能。 在综合了OFDM的系统架构和仿真分析之后，设计并实现了基于FPGA的OFDM调制解调系统。首先根据802.16协议和OFDM系统的具体要求，设定了合理的参数；然后从调制器和解调器的具体组成模块入手，对串/并转换，QPSK映射，过采样处理，插入导频，添加循环前缀，IFFT/FFT，帧同步检测等各个模块进行硬件设计，详细介绍了各个模块的设计和实现过程，并给出了相应的仿真波形和参数说明。其中，针对定点运算的局限性，为系统设计并自定义了24位的浮点运算格式，参与傅立叶反变换和傅立叶变换的运算，在系统参数允许的范围内，充分利用了有限资源，提高了系统运算精度；然后重点描述了基于FPGA的快速傅立叶变换算法的改进、优化和设计实现，针对原始快速傅立叶变换FPGA实现算法运算空闲时间过多，资源占用较大的问题，提出了带有流水作业功能、资源占用较少的快速傅立叶变换优化算法设计方案，使之运用于OFDM基带处理系统当中并加以实现，结果满足系统参数的需求。最后以理论分析为依据，对整个OFDM的基带处理系统进行了系统调试与性能分析，证明了设计的可行性。 综上所述，本文完成了一个基于FPGA的OFDM基带处理系统的设计、仿真和实现。本设计为OFDM通信系统的进一步改进提供了大量有用的数据。
上传时间： 2013-07-25
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快速傅立叶变换(FFT)是数字信号处理中的重要内容之一，是很多信号处理过程中的核心算法。本文先总结了快速傅立叶变换的一些常用算法，并综合种种因素，采用了基2按频率抽取算法作为实现算法，然后将以现场可编程门阵列(FPGA)和以DSP处理器这两种实现数字信号处理的方式进行了比较，指出了各自的优点和不足之处。最后以FPGA芯片XCS200为硬件平台，以ISE6为软件平台，利用VHDL语言描述的方式实现了512点16Bit复数的快速傅立叶变换系统，并进行了仿真、综合等工作。仿真结果表明其计算结果达到了一定的精度，运行速度可以满足一般实时信号处理的要求。
上传时间： 2013-06-08
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目前国内井下水泵电机多数采用传统的人工进行控制，即人工加继电器进行控制的方法。这种方法控制线路复杂，设备运行的自动化程度低，可靠性差，工人劳动强度大，应急能力差等缺点。针对当前国家对煤矿企业安全生产要求的不断提高和企业自身发展所遇到的实际问题，研制了基于ARM的煤矿井下水泵电机网络监控系统，不仅可以完成水位检测、轴温检测、流量检测、水泵起动、停止及其过程控制，而且还可以进行数据传输、处理等工作。它具有以下特点：水位实时在线检测与显示；水泵启动与停止控制；多台水泵实时“轮班工作制”；根据涌水量大小和用电“避峰就谷”原则，控制投入运行的水泵台数；与监控中心联网，实行集中控制。 本文所设计的监控系统由监控中心、监控终端和远程访问三部分组成，分别介绍了监控系统的硬件设计、电机保护算法设计、系统通讯网络的设计和监控系统软件的设计。 监控系统的硬件设计主要针对监控终端的硬件设计，它采用S3C440X作为监控终端的处理芯片。根据监测的主要参数如水泵电机电流、电压、水泵开停状态、电机温度、井底水仓水位、水泵出口流量的实际特点，通过ARM芯片的快速处理运算能力，实时计算出水泵的三相有功功率和无功功率、功率因数等参量，井底水仓的水位和水泵出水口的流量、水泵的三相电压和电流准确值。把处理运算的结果通过以太网传到监控中心进行存储、显示和打印，同时监控中心根据传上来的结果进行判断，然后根据判断的情况确定是否需要给监控终端发送控制命令。 电机保护算法设计方面，主要针对系统数据采集的特点，对相电流、相电压进行交流信号采样。对采样后的数据运用快速傅立叶变换（FFT）进行数值计算，获得了高精度的测量。 系统通讯网络的设计主要针对系统两层通讯网络的协议进行分析与设计。监控中心软件采用基于Basic的可视化的程序设计语言Visual Basic6．0进行开发。客户端利用计算机网络技术，使用B/S模式远程实现对系统运行数据的传输，以便可以查询实时数据和历史数据，实现资源共享。
上传时间： 2013-06-25
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ARM微处理器和嵌入式Linux操作系统为核心的嵌入式技术，已在很多领域得到了越来越广泛的应用。由于网络在未来计算中将发挥非常重要的作用，因此连通性、网络化正逐渐成为嵌入式设备的发展方向，嵌入式设备的网络化已经成为网络发展的必然趋势。美国贝尔实验室预测未来数年内所能想到的任何有用信息都是由嵌入式设备通过网络供给信息的需求者。 本文设计和实现了基于ARM处理器的嵌入式系统硬件和软件解决方案，将Linux移植到LH79520，并且实现了嵌入式系统的网络通信功能。 本文采用NXP公司的LH79520微控制器作为处理器，采用高度集成的以太网芯片DM9000A作为网络接口，并且扩展了LCD、UART接口。使用APEX作为系统的Bootloader，选择Linux操作系统进行裁剪和移植，编写了网络芯片驱动程序，使得2.6.22版本内核在硬件上稳定运行；同时实现了嵌入式平台和Linux系统之间的网络的数据传输。对影响TCP网络数据传输速率的因素进行了研究，通过对比和测试优化了ARM嵌入式系统的网络传输性能。最后，在ARM平台和Linux主机端分别实现了采用IPMSG协议的网络传输应用程序。 通过测试表明，本文所设计的嵌入式系统在可用性及操作方便性方面都达到了预期的目标，使得ARM Linux移植更有效率而且降低成本，具有实际的应用价值。
上传时间： 2013-07-14
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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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本书首版于1962年，目前已是第六版。得益于作者长期教学经验的积累，本书已被国外许多著名大学选为电子、电力工程领域入门课程的教材。作者从3个最基本的科学定律(欧姆定律、基尔霍夫电压定律和基尔霍夫电流定律)推导出了电路分析中常用的分析方法及分析工具。书中首先介绍电路的基本参量以及电路的基本概念，然后结合基尔霍夫电压和电流定律，介绍节点和网孔分析法以及叠加定理、电源变换等常用电路分析方法，并将运算放大器作为电路元件加以介绍；交流电路的分析开始于电容、电感的时域电路特性，然后分析RLC电路的正弦稳态响应，并介绍交流电路的功率分析方法，接着还对多相电路、磁耦合电路的性能分析进行了介绍；为了使读者更深入了解电路的频域特性，本书还介绍了复频率、拉普拉斯变换和s域分析、频率响应、傅里叶分析、二端口网络等内容。作者注重将理论和实践相结合，很多例题、练习、章后习题还是正文中的应用实例都取自于业界的典型应用，这也是本书的一大特色。 本书可作为信息电子类、电气工程类、计算机类和应用物理类本科生的双语教学用书，也可作为从事电子技术、电气工程、通信工程领域工作的工程技术人员的参考书
上传时间： 2013-05-27
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