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
上传用户：lgnf
三次B样条曲线源代码,C语言编写的三次B样条曲线源代码，希望大家喜欢。
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上传时间： 2013-07-13
上传用户：chengli008
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
上传用户：kakuki123
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
上传用户：weixiao99
便携式B型超声诊断仪具有无创伤、简便易行、相对价廉等优势，在临床中越来越得到广泛的应用。它将超声波技术、微电子技术、计算机技术、机械设计与制造及生物医学工程等技术融合在一起。开展该课题的研究对提高临床诊断能力和促进我国医疗事业的发展具有重要的意义。 便携式B型超声诊断仪由人机交互系统、探头、成像系统、显示系统构成。其基本工作过程是：首先人机交互系统接收到用户通过键盘或鼠标发出的命令，然后成像系统根据命令控制探头发射超声波，并对回波信号处理、合成图像，最后通过显示系统完成图像的显示。 成像系统作为便携式B型超声诊断仪的核心对图像质量有决定性影响，但以前研制的便携式B型超声诊断仪的成像系统在三个方面存在不足：第一、采用的是单片机控制步进电机，控制精度不高，导致成像系统采样不精确；第二、采用的数字扫描变换算法太粗糙，影响超声图像的分辨率；第三、它的CPU多采用的是51系列单片机，测量速度太慢，同时也不便于系统升级和扩展。 针对以上不足，提出了基于FPGA的B型超声成像系统解决方案，采用Altera公司的EP2C5Q208C8芯片实现了步进电机步距角的细分，使电机旋转更匀速，提高了采样精度；提出并采用DSTI-ULA算法（Uniform Ladder Algorithm based on Double Sample and Trilinear Interotation）在FPGA内实现数字扫描变换，提高了图像分辨率；人机交互系统采用S3C2410-AL作为CPU，改善了测量速度和系统的扩展性。 通过对系统硬件电路的设计、制作，软件的编写、调试，结果表明，本文所设计的便携式B型超声成像系统图像分辨率高、测量速度快、体积小、操作方便。本文所设计的便携式B型超声诊断仪可在野外作业和抢险（诸如地震、抗洪）中发挥作用，同时也可在乡村诊所中完成对相关疾病的诊断工作。
上传时间： 2013-05-18
上传用户：helmos
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
上传用户：q123321
开关磁阻电机驱动系统(SRD)是一种新型交流驱动系统,以结构简单、坚固耐用、成本低廉、控制参数多、控制方法灵活、可得到各种所需的机械特性,而备受瞩目,应用日益广泛.并且SRD在宽广的调速范围内均具有较高的效率,这一点是其它调速系统所不可比拟的.但开关磁阻电机(SRM)的振动与噪声比较大,这影响了SRD在许多领域的应用.本文针对上述问题进行了研究,提出了一种新型齿极结构,可有效降低开关磁阻电机的振动与噪声.通过电磁场有限元计算可看出,在新型齿极结构下,导致开关磁阻电机振动与噪声的径向力大为减小,尤其是当转子极相对定子极位于关断位置时,径向力大幅度地减小,并改善了径向力沿定子圆周的分布,使其波动减小,从而减小了定子铁心的变形与振动,进而降低了开关磁阻电机的噪声.静态转矩因转子极开槽也略微减小,但对电机的效率影响不大.开关磁阻电机因磁路的饱和导致参数的非线性,又因在不同控制方式下是变结构的.这使得开关磁阻电机的控制非常困难.经典的线性控制方法如PI、PID等方法用于开关磁阻电机的控制,效果不好.其它的控制方法如滑模变结构控制、状态空间控制方法等可取得较好的控制效果但大都比较复杂,实现起来比较困难.而智能控制方法如模糊控制本身为一种非线性控制方法,对于非线性、变结构、时变的被控对象均可取得较好的控制效果且不需知道被控对象的数学模型,这对于很难精确建模的开关磁阻电机来说尤其适用.同时,模糊控制实现比较容易.但对于变参数、变结构的开关磁阻电机来说固定参数的模糊控制在不同条件下其控制效果难以达到最优.为取得最优的控制效果,该文采用带修正因子的自组织模糊控制器,采用单纯形加速优化算法通过在线调整参数,达到了较好的控制效果.仿真结果证明了这一点.
上传时间： 2013-05-16
上传用户：大三三
近年来，嵌入式Internet远程测控系统已成为计算机控制领域一个重要组成部分，它将计算机网络、通信与自动控制技术相结合并成为新兴的研究热点。通过嵌入式Internet控制系统，用户只要在有网络接入的地方，就可以对与网络连接的任何现场设备进行远程测控。嵌入式系统可以根据应用进行软硬件的定制，特别适用于对成本、体积、功耗有严格要求的各种远程测控设备。该项技术的研究具有广阔的应用前景。 嵌入式Web远程监控不同于以往的C/S和B/S网络监控技术，它通常采用嵌入式系统作为Web服务器，使得系统的成本大大降低，且设备体积小巧，便于安装、易于维护，安全可靠，此技术自问世以来得到了业界的广泛关注，各式各样的解决方案和实现方式层出不穷。 本文提出了一种基于ARM的嵌入式网络控制系统。该系统以嵌入式Boa服务器作为远程信号的传输平台。首先对网络的系统结构和工作原理作了详细介绍，然后对嵌入式网络控制系统的实现作了深入的探讨和研究。 整个嵌入式网络控制系统主要划分为三个部分：嵌入式网络控制系统硬件设计；嵌入式网络控制器的软件设计；嵌入式网络控制系统Web服务器实现。系统选用主流的ARM微处理器LPC2210作为系统主控制器，并根据需要给出了具体的硬件电路设计，包括：存储器接口电路、网络接口电路、串行通信接口电路以及信号调理电路设计。鉴于μ Clinux对ARM技术的有力支持，且μ Clinux具有内核可裁减、网络功能强大、低成本、代码开放等特点，通过对μ Clinux的裁减、配置和编译，成功地将μ Clinux移植到LPC2210中。然后完成设备驱动开发、嵌入式网络控制系统Boa服务器的构建及系统应用开发。 该嵌入式网络控制系统融合监控网与信息网，实现了远程分布式测控和通讯。系统稳定性高、实时性好、性价比高，具有广泛的应用价值，适用于工业、交通、电力、能源等众多控制领域。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：xc216
超声理论与技术的快速发展，使超声设备不断更新，超声检查已成为预测和评价疾病及其治疗结果不可缺少的重要方法。超声诊断技术不仅具有安全、方便、无损、廉价等优点，其优越性还在于它选用诊断参数的多样性及其在工程上实现的灵活性。 全数字B超诊断仪基于嵌入式ARM9+FPGA硬件平台、LINUX嵌入式操作系统，是一种新型的、操作方便的、技术含量高的机型。它具有现有黑白B超的基本功能，能够对超声回波数据进行灵活的处理，从而使操作更加方便，图象质量进一步提高，并为远程医疗、图像存储、拷贝等打下基础，是一种很有发展前景、未来市场的主打产品。全数字B型超声诊断仪的基本技术特点是用数字硬件电路来实现数据量极其庞大的超声信息的实时处理，它的实现主要倚重于FPGA技术。现在FPGA已经成为多种数字信号处理（DSP）应用的强有力解决方案。硬件和软件设计者可以利用可编程逻辑开发各种DSP应用解决方案。可编程解决方案可以更好地适应快速变化的标准、协议和性能需求。 本论文首先阐述了医疗仪器发展现状和嵌入式计算机体系结构及发展状况，提出了课题研究内容和目标。然后从B超诊断原理及全数字B超诊断仪设计入手深入分析了B型超声诊断仪的系统的硬件体系机构。对系统的总体框架和ARM模块设计做了描述后，接着分析了超声信号进行数字化处理的各个子模块、可编程逻辑器件的结构特点、编程原理、设计流程以及ARM处理模块和FPGA模块的主要通讯接口。接着，本论文介绍了基于ARM9硬件平台的LINUX嵌入式操作系统的移植和设备驱动的开发，详细描述了B型超声诊断仪的软件环境的架构及其设备驱动的详细设计。最后对整个系统的功能和特点进行了总结和展望。
上传时间： 2013-05-28
上传用户：sssnaxie
