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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无刷直流电机是一种性能优越、应用前景广阔的电机，应用传统的控制理论对其进行控制系统设计、分析的技术已经相对成熟，在此基础上研发出的各种调速系统已经在工业生产中获得广泛应用。因此，无刷直流电机的进一步推广应用，在很大程度上依赖于对一些先进控制策略的研究。 为了改进无刷直流电机调速系统的控制性能，本文基于灰色控制理论建立了无刷直流电机灰色PID控制调速系统模型。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控制性能优良，但无刷直流电机是一种多变量、非线性的控制系统，传统的PID控制器难以克服电机自身参数不确定和扰动带来的转速偏差问题，无法实现精确快速的控制。灰色控制器是在继承经典PID控制器不依赖于对象模型优点的基础上，通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制器，性能优良并且算法简单。该控制器设计不需要建立电机的精确数学模型，对参数变化和负载扰动不敏感。系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪，结构简单，能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。 本文以灰色系统理论为基础，把无刷直流电机的数学模型分为确定部分与不确定部分，对被控对象的不确定部分建立灰色模型，进行灰色预估补偿，使控制系统的灰量得到一定程度的白化。对所提出的无刷直流电机灰色PID控制调速系统进行了仿真，对仿真结果给出理论分析；以TMS320F2812型DSP为核心控制器建立了无刷直流电机调速驱动系统。仿真和实验结果表明，基于灰色PID控制算法的无刷直流电机调速系统受电机参数变化影响较小，具有较高的控制精度和鲁棒性，表现出优良的动、静态性能。
上传时间： 2013-04-24
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光伏发电是集开发可再生能源、改善生态环境于一体的重大课题，有巨大的经济、社会效益和学术研究价值。 本文首先介绍了3kW光伏并网逆变器系统的组成和结构。3kW光伏并网逆变器采用两级式结构，主电路由前级Boost变换器和后级的单相逆变桥组成。控制部分以DSP(DSP56F803)为核心，实现了光伏阵列最大功率点的跟踪控制，以及产生与电网压同频同相的正弦电流，实现并网的功能。本文重点对逆变器系统的最大功率点跟踪(MPPT)控制进行研究。 针对基于外特性建立的光伏阵列模型虽然简单、参数易解，但精度低的问题，本文建立了基于物理特性的光伏阵列模型，并考虑光照强度、环境温度对光伏阵列的影响，模型参数与实际参数严格对应。将几种最大功率点跟踪算法应用于所建立的光伏阵列模型使用MATLAB进行仿真，分析仿真结果，比较各种算法的优缺点，总结出每种算法所适用的环境，并给出了最大功率点跟踪控制在并网逆变器系统的实现策略。 设计了适用于额定功率为100W的光伏阵列最大功率点跟踪的Boost电路，分别给出了利用PIC单片机16F873实现扰动观察法和增量电导法的程序流程图，实现了这两种算法控制下光伏阵列的最大功率点跟踪，并分析了两种算法的跟踪性能。
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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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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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： 2013-04-24
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文中结合制冷饮水机温控主要部件NTC热敏电阻的温度特性，利用Multisim11建立了该NTC的仿真模型，并根据模型参数设计了饮水机的自动制冷控制电路，最后对温控电路进行了基于水温变化的电路参数扫描分析，仿真运行的结果达到了设计预期要求。
上传时间： 2013-10-21
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第一单 PSPICE使用初步第二章 文本文件描述第三章 电路原理图程序第四章 模拟计算程序PSPICE及图形后第五章 信号源模型编辑STMED第六章 模型参数提取PArts第七章 常见问题处理第八章 PSPICE应用。
上传时间： 2013-12-23
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地弹的形成：芯片内部的地和芯片外的PCB地平面之间不可避免的会有一个小电感。这个小电感正是地弹产生的根源，同时，地弹又是与芯片的负载情况密切相关的。下面结合图介绍一下地弹现象的形成。 简单的构造如上图的一个小“场景”，芯片A为输出芯片，芯片B为接收芯片，输出端和输入端很近。输出芯片内部的CMOS等输入单元简单的等效为一个单刀双掷开关，RH和RL分别为高电平输出阻抗和低电平输出阻抗，均设为20欧。GNDA为芯片A内部的地。GNDPCB为芯片外PCB地平面。由于芯片内部的地要通过芯片内的引线和管脚才能接到GNDPCB，所以就会引入一个小电感LG，假设这个值为1nH。CR为接收端管脚电容，这个值取6pF。这个信号的频率取200MHz。虽然这个LG和CR都是很小的值，不过，通过后面的计算我们可以看到它们对信号的影响。先假设A芯片只有一个输出脚，现在Q输出高电平，接收端的CR上积累电荷。当Q输出变为低电平的时候。CR、RL、LG形成一个放电回路。自谐振周期约为490ps，频率为2GHz，Q值约为0.0065。使用EWB建一个仿真电路。（很老的一个软件，很多人已经不懈于使用了。不过我个人比较依赖它，关键是建模，模型参数建立正确的话仿真结果还是很可靠的，这个小软件帮我发现和解决过很多实际模拟电路中遇到的问题。这个软件比较小，有比较长的历史，也比较成熟，很容易上手。建议电子初入门的同学还是熟悉一下。）因为只关注下降沿，所以简单的构建下面一个电路。起初输出高电平，10纳秒后输出低电平。为方便起见，高电平输出设为3.3V，低电平是0V。（实际200M以上芯片IO电压会比较低，多采用1.5－2.5V。）
标签： 分
上传时间： 2013-10-17
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利用加速度信号测量位移是油田抽油井光杆位移测量的主要方法，而加速度信号的随机噪声和趋势项是影响测量精度的主要因素，本文提出了一种基于学习的实时消噪和剔除趋势项方法。学习时先获取一段时间的加速度信号，再通过时间序列分析技术得出ARIMA模型及其参数，最后基于FFT变换的Rife-Jane频率估计方法求出加速度信号的周期；在线实时消噪和剔除趋势项方法是基于学习阶段所得模型参数，运用卡尔曼滤波技术消除加速度信号随机噪声；按周期两次积分得到光杆位移，用加窗递推最小二乘法在线消除趋势项。通过抽油机半实物仿真平台测试和分析加速度信号，结果表明，该方法有效地去除了加速度信号中的噪声和趋势项，极大地提高了位移的测量精度。
上传时间： 2013-11-16
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