无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点，又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点，在很多场合有广泛的应用前景，成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟，因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 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应用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象，若采用传统的PID进行控制的话，那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言，它是一个多变量、强耦合的非线性系统，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因，本文以无刷直流电机为控制对象，通过分析无刷直流电机的数学模型，以BP神经网络为基础，设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上，先利用神经网络PID控制器，给出相应的控制算法，对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明，同传统PID控制器相比，神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性，有效的改善了系统的控制结果，达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性，并证明了神经网络控制的优越性。
上传时间： 2013-08-04
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电动摩托车具有零排放、低噪声等优点，是真正的绿色环保轻型交通工具，它以方便j快捷等特点被越来越多的人们所接受，成为大中城市公共交通的理想补充。而无刷直流电动机以其控制简单、可靠性高、输出转矩大等优点，被大量地用作电动摩托车驱动电机。本文主要研究基于AVR单片机的电动摩托车控制技术。 首先，分析了电动摩托车的发展趋势，以及无刷直流电动机能在电动摩托车驱动领域得到广泛应用的原因，并探讨了电动摩托车无刷直流驱动电机的控制方法。 其次，在分析无刷直流电动机工作原理的基础上，构造了无刷直流电动机的数学模型，确立了通过PWM调节改变电枢电压的大小来调节转速的控制策略。 第三，采用ATMEL公司的ATmega88单片机为控制核心，设计了包括电流检测与保护、位置信号检测、功率开关管驱动、电源转换和电压采样与欠压保护等一系列硬件电路，充分利用了ATmega88单片机成本低、功能丰富、运算能力强等优点，简化了控制电路，提高了控制系统的可靠性，降低了控制成本。 第四，采用C语言编写了控制程序，完善了控制功能，实现了软、硬件控制方法的结合。使用ICC-AVR集成开发环境和SL-ISP在线编程，降低了开发成本；采用模块化设计方法设计控制程序，提高了程序的可维护性。完成的功能模块主要包括启动与换相模块、电动机转速调节模块、过电流与堵转保护模块、欠电压保护模块和定速巡航模块等。 最后，对开发的控制系统进行了调试，并对实验结果进行了分析。结果表明，控制系统运行可靠、实时性好，证明ATmega88单片机适合用作电动摩托车驱动电机的控制芯片。
上传时间： 2013-05-20
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在永磁无刷直流电机中，即使电枢绕组不通电，由于水磁体产生的磁场同定子铁芯的齿槽相互作用而产生转矩，即齿槽定位力矩。定位力矩使电机输出转矩波动，产生振动和噪声。影响齿槽转矩的因素很多，如齿槽的数量、齿槽形状、斜槽角度、磁钢的极弧系数以及辅助凹槽等等，因此，准确计算定位力矩较为复杂。本文利用麦克斯韦张量法来分析定位力矩，为电机设计提供理论参考。文中阐述了齿槽力矩产生机理，综述了抑制齿槽转矩的方法，探讨了抑制齿槽转矩的发展趋势。 本文以永磁无刷直流电机为对象，利用Ansoft有限元仿真软件，通过有限元分析对改变槽口宽度、定子斜槽、改变极弧系数和定子冲片增加辅助凹槽对定位力矩的影响进行了研究。深入分析了冲片辅助凹槽对抑制永磁无刷直流电机定位力矩的作用，因为冲片面加辅助凹槽的方法，生产中便于加工，对电机性能影响很小。结果表明，同一冲片上在对称位置上排布辅助凹槽能取得很好的效果，而以冲片中心线对称地加两个辅助凹槽时，辅助凹槽角度不同作用不同。对不同冲片，适合的辅助凹槽角度也是不同的。 最后对这几种抑制定位力矩的方法进行优化组合，找出了一个最优的抑制永磁无刷直流电机定位力矩的方案。
上传时间： 2013-06-18
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晶闸管控制电抗器(TCR)型静止无功补偿装置(SVC)由于其对快速波动负荷补偿的良好效果，成为近年来无功补偿的热点。本文对SVC的各种装置进行了介绍，研究了TCR型SVC的原理和控制方法，特别分析了12脉波TCR的谐波特性；引入了基于三角波调制的无功电流检测方法，并在此基础上设计了以AVR单片机为核心的动态无功补偿装置控制器。在控制器硬件电路的基础上，利用C语言进行软件编程实现了控制器对装置的自动控制。通过变电站的现场实验证明控制器能够准确、快速、可靠的控制TCR实现对波动负荷的快速补偿。
上传时间： 2013-08-03
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随着电力电子技术的迅速发展和推广应用，利用计算机仿真对电力电子电路进行分析和研究得到了日益广泛的重视。尽管目前一些仿真软件都有比较强大的功能，可以利用它们来完成某些电力电子装置的某些分析工作，但是由于器件模型的限制和电力电子装置负载的复杂性，使得这些软件并不能完成对于电力电子装置所要进行的所有分析要求，特别是当其被用于电力电子装置故障运行的仿真。针对上述问题，本论文在研究器件建模方法和装置仿真方法的基础上，运用C++语言开发了一个可专门用于电力电子装置仿真分析的程序。 本课题首先对于各种电力电子器件进行建模。在对各种元器件特性深入研究的基础上利用已知的电路原理和建模方法，抓住各具体电力电子器件的主要特征，建立其电路及逻辑仿真模型。由于本论文中研究的是电力电子装置作为一个整体的特性，所以在对器件电路模型的建模过程采用高层次的电路模型，即理想开关模型和双极性电阻模型。器件的逻辑模型则是通过皮特里网络来实现，根据仿真的目的可建立不同精细程度的逻辑模型。因为器件逻辑模型的建模过程中采取的逐步细化的原则与面向对象程序设计中自顶而下，逐步求精的思想不谋而合，所以在仿真程序中采用C++语言对所建立的器件模型进行描述。 针对电力电子装置的非线性，病态特性和其负载的复杂性，使用阶段仿真的思想进行程序设计。确定了仿真程序的总体结构，并实现了程序的模块化设计。利用通用的状态变化检测模块和兼容性检测模块在程序中确定电路结构发生变化的精确时刻，它们独立于具体的电路结构。状态方程模块和输出方程模块虽然与具体的电路结构相关，但是亦可将其设计为模块的形式，针对不同的电路结构仅需改变模块中对于状态方程和输出方程的描述。鉴于数值计算方法对于仿真结果的重要性，本论文中讨论了几种数值积分方法的特点及适用范围，并在程序用编写了几种常用的算法，以供用户选择。通过对于瓦格纳斩波器、三相全控整流桥和三相半控整流桥的仿真验证仿真程序的正确性和实用性。
上传时间： 2013-07-16
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在早期阶段，直流调速系统在传动领域中占统治地位。然而，从60年代后期开始，交流电动机在工业应用领域正在取代直流电动机，交流传动变得越来越经济和受欢迎。永磁交流伺服系统作为电气传动领域的重要组成部分，在工业、农业、航空航天等领域发挥越来越重大的作用。永磁同步电动机以其特点广泛应用于中小功率传动场合，成为研究的重要领域。然而，永磁同步电动机具有较大的转动脉动，而对于这些应用场合，转矩平滑通常是基本要求。因此，对永磁交流伺服系统的应用，必须考虑其转矩脉动的抑制问题。本文针对电机传动系统中参数变化对电机性能的影响，以永磁同步电机为例，围绕如何通过参数辨识来提高永磁同步电动机的控制性能，借助自行开发的全数字永磁交流伺服系统平台，对永磁同步电动机的磁场定向控制，参数辨识，神经网络和扩展卡尔曼滤波在控制系统中的应用，抑制转矩脉动，提高系统性能几个方面展开深入的研究。 本文从永磁同步电动机及其控制系统的基本结构出发，对通过参数辨识抑制转矩脉动进行了较为细致的分析。针对不同情况，通过改进电机的控制系统，提出了多种参数辨识方法。主要内容如下： 1、基于定子磁链方程，建立了永磁同步电动机的一般数学模型。经坐标变换，得出在静止两相（α—β）坐标系和旋转两相（d—q）坐标系下永磁同步电动机电压方程和转矩方程。 2、分析了永磁同步电动机id=0矢量控制系统的工作原理，介绍了永磁同步电动基于磁场定向的矢量控制的基本概念。经对永磁同步电动机系统进行分析，推导并建立了id=0控制时整个电机系统的数学模型。 3、基于超稳定性理论的模型参考自适应控制原理，设计了一种模型参考自适应控制系统，考虑电机参数的时变性，对永磁交流伺服系统的绕组电阻和电机负载转矩辨识进行了研究，以保持系统的动态性能。利用Matlab/Simulink建立仿真模型，对控制性能进行了验证，仿真实验证明这种方法的可行性。 4、人工神经网络具有很强的学习性能，经过训练的多层神经网络能以任意精度逼近非线性函数，因此为非线性系统辨识提供了一个强有力的工具。本章针对永磁同步电机提出了一种以电机输出转速为目标函数的神经网络控制方案，同时应用人工神经网络理论建立和设计了负载转矩扰动辨识的算法以及相应的控制系统的补偿方法，并应用MATLAB软件进行了计算机仿真，仿真证明和传统的控制方法相比，以电机输出转速为指导值和目标函数的神经网络控制方案能有效地提高神经网络的收敛速度，能有效地改善控制系统的动态响应，具有跟踪性能好和鲁棒性较强等优点。 5、电机的参数会随着温升和磁路饱和发生变化，需进行在线实时辨识。本文利用电机的定子电流、电压和转速，采用递推最小二乘法进行在线参数辨识，该方法不需要观测的磁链信号，消除了磁链观测和参数辨识的耦合。电机状态方程由于存在状态变量的乘积项，对电机参数辨识以后，仍然是非线性方程，为了对电机状态方程进行状态估计，得到电机的参数辨识值，本文采用扩展卡尔曼滤波进行状态估计，对以上方法的仿真实验得到了满意的结果。 6、本文基于数字电机控制专用DSP自行开发了全数字永磁交流伺服系统平台，通过软件实现扩展卡尔曼滤波对电阻和磁链的估计，以及基于磁场定向的空间矢量控制算法，获得了令人满意的实验结果，证明扩展卡尔曼滤波算法对电阻和磁链的实时估计是很准确的，由此构成的永磁交流伺服系统具有良好的静、动态性能。
上传时间： 2013-07-28
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三相电压不平衡度是衡量电网电能质量的一个重要指标。在三相系统中，引起电压不平衡的主要原因是发电机的输出电压不平衡和负载不平衡两方面，电压不平衡比较严重时，会给系统带来诸多危害。近年来，STATCOM因其动态响应速度快，电流谐波含量小，装置体积小等优点，在电压不平衡补偿中的应用越来越广。 首先本文研究了基于IGCT的STATCOM主电路。为了获得更高的输出电压，通常需要将IGCT串联使用。然而在器件串联使用时，由于其特性的差异会产生暂态电压分配不均衡，导致个别器件上产生过电压而威胁器件的安全，严重时会烧毁器件。因此需要采用均压电路来保证串联结构中电压的平均分配。本文重点对IGCT串联均压电路和缓冲电路进行了设计，在分析串联均压电路的同时，计算了吸收电容和吸收电阻的取值范围。而后，对缓冲电路进行了Pspice仿真，通过仿真验证了均压电路的工作效果。结果表明，吸收电容和吸收电阻的取值合适，能够对IGCT的串联运行起到很好的保护作用。本文还对100Kvar/660VSTATCOM的主电路进行了参数设计，对IGCT的型号和各主要元件进行了选择。 本文重点研究了不平衡系统中STATCOM的控制策略。建立了基于IGCT的STATCOM的数学模型；根据STATCOM的电流暂态模型，对电流电压进行序分解，并做D—Q坐标变换，建立STATCOM在静止坐标系下的正、负序数学模型。基于建立的负序模型，研究STATCOM在不平衡情况下的控制策略，本文采用无差拍控制方法；根据实际补偿时遇到的问题：收敛速度慢、依赖固定的负载模型、鲁棒性差等，对无差拍控制方法进行了优化设计。该优化方法在传统无差拍的基础上引入了参考电流观测器和状态观测器；文中具体设计了这个改进无差拍控制器和其相关电路。经分析与仿真验证了本文提出的优化控制方法，将该方法应用于STATCOM不平衡补偿器，取得了良好的不平衡补偿性能、快速的动态响应和良好的鲁棒性。
上传时间： 2013-06-05
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串联电池组广泛应用于手携式工具、笔记本电脑、通讯电台、便携式电子设备、航天卫星、电动自行车、电动汽车及储能装置中。本文就电动汽车的串联电池组加以研究。 随着社会的发展以及能源、环保等问题的日益突出，电动汽车以其零排放，噪声低等优点越来越受到世界各国的重视，被称作绿色环保车。作为发展电动车的关键技术之一的电池管理系统(BMS)，是电动车产业化的关键。电动汽车的快速发展，它的能量源-动力电池组，成了电动汽车发展的瓶颈。电池技术和电池能量管理系统(BMS)的研究成为解决这一问题的关键，越来越受到人们的关注。 电动汽车电池组相关技术中的电池管理系统是目前国内外研究的热点。本文描述了电动公交用锂电池配套的电池管理系统的设计与实现。 该电池管理系统在拓扑结构上采用集散式的检测方法，即每箱电池都配备检模块，将各模块所检测的相关电池数据通过内部总线传送给主控模块，再由主模块对整体数据进行分析和存储，并由CAN总线发送给电动公交各车载装置。 本论文首先比较了现有的几种电动汽车常用的电压测量方法，然后提出了电池管理系统中的串联电池组电压测量方法的整体设计方案。即采集各个电池单体的基本信息到BMS控制芯片(单片机MC9S12D64)中进行处理计算，从而得出电池工作状态等信息。 介绍了CAN总线与电动汽车中心控制器进行通信，实现整车的控制。在硬件设计中详细介绍了小系统的设计，电压采集系统的设计，CAN通信接口电路的设计，以及抗干扰等方面的电路设计。并介绍了一些重要器件的选择与参数确定。软件实现方面，着重讲述了检测板电压检测的的功能模块，最后对电池管理系统的进一步发展给出了一些展望。 目前，本课题的研究在理论和实践中都取得了很大的进展，在经过大量的软硬件调试与改进的基础上，该方法已经实现了良好、可靠的运行，取得了很好的效果，为下一阶段的准备打下了很好的基础。
上传时间： 2013-06-01
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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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本文以滤波技术飞速发展，小波滤波优越性的凸现，以及虚拟仪器的易操作等良好特性为背景，以简单易行和滤波效果良好为研究目的，展开本文信号滤波处理的研究工作。 在深入研究三种小波滤波方法原理和优缺点的基础上，本文提出了一种新的优化滤波方法，包括以下三个方面： 首先，将静态小波变换(SWT)应用于滤波处理。利用SWT的平移不变性和冗余性来进行含噪信号的分解，这样不仅弥补了正交小波变换的不足，而且提高了滤波性能。 然后，提出了基于空域相关的优化阈值函数滤波算法。该算法把小波系数间的相关性应用于阈值滤波。它是在构造出基于空域相关的显著性函数和基于显著性函数的阈值滤波过程的基础上，提出了基于空域相关的优化阈值函数，并且把极小化广义交叉验证(GCV)得到均方差(MSE)意义下的最优阈值作用于该优化阈值函数。该滤波算法不仅实现了噪声的有效去除，而且信号的重要特征也保留完好； 最后，引入了新型锁相环--正交锁相环(QPLL)。鉴于QPLL不仅具有锁定范围宽、入锁速度快、锁定后精度高的性能，而且还具有良好的抑制谐波、噪声的能力，以及对波形畸变不敏感等良好特性，所以QPLL的引入达到了信号锁定和优化滤波的目的，使优化滤波方法的设计更具新意，而且取得了更好的滤波效果。 为了验证优化滤波方法，本文搭建了实验平台，它是由FPGA信号采集部分和LabVIEW软件滤波处理两个部分构成。通过传感器采集信号，经过A/D转换后送入FPGA。以FPGA为CPU控制A/D转换，并进行波形数据缓存，在接收到LabVIEW的命令后，将存储的数据送给串口。在LabVIEW中，从串口检测所需的波形数据，然后通过优化滤波方法将数据进行滤波处理，最后在前面板中把实验结果显示出来。 实验结果表明，该优化滤波方法不仅能实现优良的滤波功能，而且简单易行，是一种有效的滤波方法。
上传时间： 2013-07-20
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