主要完成对RBF网络用于函数逼近的功能,是一种在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络的网络。
上传时间： 2013-12-19
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无线传感器网络的网络协议与能量问题综述 无线传感器网络
上传时间： 2016-07-22
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基于网络的塑料异型材挤出模ＣＡＤ系统的研究
上传时间： 2013-04-15
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宽带匹配网络的理论与设计（增订本） pdf版
上传时间： 2013-05-29
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ip网络的服务质量 PDF
上传时间： 2013-08-04
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专辑类-微波相关专辑-共31册-341M 宽带匹配网络的理论与设计（增订本）473页-10.1M-pdf版.pdf
上传时间： 2013-04-24
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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： 2013-05-23
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近年来，随着多媒体技术、计算机网络与通信技术的的快速发展，传统的监控系统也不断向着新的发展方向进行着不断的更新与发展。进而随着嵌入式技术的出现以及人们对降低监控系统成本和提高可靠性的迫切需求，基于嵌入式系统的网络视频监控系统将成为新的研发热点。 本文的目的是把嵌入式技术与计算机网络技术相结合，构造一个性能稳定且具有较强处理能力的数字化远程视频监控系统。该监控系统以嵌入式Linux系统平台作为服务器端，服务器程序在其上以后台方式运行，等待监控系统环境中的客户机使用浏览器向其发送访问请求，实现在局域网乃至Internet网上对摄像头的远程控制。 文中把系统设计分为三大部分：系统硬件设计、嵌入式Linux在硬件平台的实现和系统软件设计。硬件设计部分首先提出了整个硬件系统的实现方案，接着详细介绍了S3C2410处理器与存储器、以太网控制器芯片以及USB和串口的接口电路设计；第二部分详细叙述了嵌入式Linux在本系统硬件平台的移植实现及应用程序的开发特点，重点讲述了本系统平台上Linux的引导加载程序Bootloader的设计过程；系统软件部分首先介绍了USB接口摄像头驱动在嵌入式Linux下的实现，重点讲述了Video4Linux下视频采集的实现，接着论述了如何实现图像的JPEG压缩，最后针对基于B/S模式的网络通信系统结构，详细阐述了网络通信的具体实现过程和方法。 最后在办公室局域网通过对系统测试，显示了系统运行结果，实现了利用局域网或Internet网对远程环境进行监控的功能。
上传时间： 2013-07-04
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变电站自动化系统在我国应用发展十多年来，为保障电网安全经济运行发挥了重要作用。但目前也多少存在着二次接线复杂，自动化功能独立、堆砌，缺少集成应用和协同操作，数据缺乏有效利用等问题。这些问题大多是由变电站整体数字化水平不高、缺乏能够完备实现信息标准化和设备之间互操作的变电站通信标准造成的。 电力工业发展和市场化改革的深入对供电质量和电网安全经济运行的要求不断提高，作为输配电系统的信息源和执行终端，变电站数字化、信息化的要求越发迫切，数字化变电站成为变电站自动化系统的发展方向。电子式电流/电压互感器、智能开关等智能化一次设备的诞生使建设数字化变电站成为可能，高速、可靠和开放的通信网络以及完备的通信系统标准是数字化变电站实现的保障，特别是最新颁布的变电站通信网络与系统的国际标准-IEC 61850为建设数字化变电站提供了全面规范。本文以IEC 61850和基于IEC 61850的数字化变电站通信网络为研究对象，结合新架构的全网络化数字保护平台与试验系统研制的具体实践，展开专门研究，主要内容包括： ◇ IEC 61850的理论分析①揭示了IEC 61850与数字化变电站的内在关联。 ②总结了IEC 61850的内涵，通过分析说明IEC 61850不再是简单的通信协议，更多意味的是变电站自动化系统的功能建模方法。 ③归纳了IEC 61850的主要技术特征，包括功能分层的变电站、面向对象的信息模型、功能与通信的解耦、变电站配置语言和面向对象的数据自描述等。 ④从“类”的角度入手分析了IEC 61850信息模型，指出信息模型具备了类的共性和特性。以合并单元为例，对信息模型的属性和服务进行了具体分析。 ◇ IEC 61850的应用研究①从系统和设备两个层面总结了实践IEC 61850的一般步骤。 ②分析了采样值传输(SVC)和通用变电站事件(GSE)2类重要的通信服务。 ③研究了核心ACSI、GOOSE、SMV、GSE管理、GSSE，时间及时间同步等通信模型的特殊通信服务映射。 ④讨论了信息模型实体的构建方法，即如何让设备的实际功能、运行机制和数据能够准确和完备的实现设备对应信息模型的所有细节。IEC 61850没有对实现标准的具体方法作出规定，这给各厂商在技术实现上留出了足够的自由发挥空间。但同时我们注意到若仅在“形态”层面上实践IEC 61850，而不顾及IEC 61850的内涵和应用价值，则可能无法实现IEC 61850的预定目标或使IEC 61850的有益效果大打折扣。出于如此考虑，在提出3种可能的构建方案的基础上，经过分析从中选择出作者认为最优的方案，并给出了示例。 ◇基于IEC 61850的数字化变电站通信网络(CNDS)的研究①在分析以太网介质访问控制方法的基础上，针对标准以太网存在延时不确定的问题，总结了提高以太网实时性能的主要措施，并从中选择出适用于CNDS的措施。 ②分析了CNDS的特征，特别是与同样基于以太网的一般局域网的区别，针对CNDS在网络可靠性和安全性等方面的特殊要求，提出了应对措施和解决方案。 ③提出了过程子网和全站惟一网络2种组网方案。通过分析各自的特点与实现难度，指出过程子网目前较易实现，而全站惟一网络将凭借信息高度共享等优势成为CNDS的最终形态。阐述了VLAN、由交换机实现网络冗余等组网技术在SAS中的应用方法及IED自身通信冗余的实现方法。 ④归纳了CNDS数据流的类型和到达时间规律：建立了简单数据流模型为表征数据流、研究数据流业务特征和分析CNDS性能提供了有用工具；分析了TcP协议及其运行机制，提出了TcP应用于CNDS的优化方法。 ⑤利用OPNET网络仿真技术，建立了EMAC和TCP/IP仿真节点模型，对以太网、TCP和交换式以太网的基本特征等进行了仿真研究；依据CNDS实际承载的功能，建立了过程子网和站级网络的动态仿真模型，围绕网络延时和端到端延时等网络性能指标，对不同组网方式和应用功能下的网络性能进行了考察，得出了具有普遍适用性的结论和建议，为分析解决此类问题提供了通用方法。 ◇可接入CNDS的全网络化数字保护平台与试验系统的设计与实现①阐述了一种新架构的、能够无缝接入CNDS并具有多种运行方式的全网络化数字保护平台与试验系统的软硬设计和实现方法。提出了适用于数字保护的RTOS多任务划分方法。 ②以馈线保护测控装置为例，建立了平台的IEC 61850信息模型。以此为基础，在平台内部实现了利用SMV和GOOSE报文传输采样值和开入/开出信息，即实现了遵循IEC 61850的过程层通信，为平台接入IEC 61850系统和数字化变电站做好了准备。 ③进行了保护测量功能和过程层通信试验，验证了平台的可用性和过程层通信的可靠性，为类似设计方法在间隔层IED上的应用提供了可信依据。
上传时间： 2013-05-28
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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。
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