专辑类-执行器件相关专辑-43册-296M 交直流传动系统的自适应控制-323页-4.2M.pdf
上传时间： 2013-04-24
上传用户：1054154823
专辑类-超声-红外-激光-无线-通讯相关专辑-183册-1.48G 自适应天线原理-212页-1.9M.pdf
上传时间： 2013-06-28
上传用户：hank
专辑类-电子基础类专辑-153册-2.20G 电子技术（电工学Ⅱ）典型题解析及自测试题-299页-3.2M.pdf
上传时间： 2013-06-19
上传用户：aa17807091
专辑类-数字处理及显示技术专辑-106册-9138M 空时自适应信号处理-207页-4.8M.pdf
上传时间： 2013-04-24
上传用户：watch100
专辑类-数字处理及显示技术专辑-106册-9138M 自适应滤波器原理（第三版）1007页-15.4M.pdf
上传时间： 2013-04-24
上传用户：wang0123456789
专辑类-单片机专辑-258册-4.20G 自装单片微电脑快速入门-102页-2.2M.pdf
上传时间： 2013-05-23
上传用户：caixiaoxu26
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
上传用户：1101055045
传统污水系统采用继电器调节控制，容易漂移，且不能智能化，无法保证泵站及时可靠运行。而以单片机为基础的微型控制机抗干扰能力差，工作期间调整点不稳定，系统容易死机，需要经常到现场服务调节，无法及时准确掌握污水泵站的运行状态。采用可编程控制器控制，系统运行可靠，基本可以做到免维护调整。 本文针对污水泵站的性能要求和PLC的技术特点，研究了基于DCS测控系统的控制与管理。该系统是以SIEMENS公司的S7-200系列小型PLC作远程终端，以工业PC机作上位机的主从式一点对多点监控网络。工业PC机安装在污水处理厂的中央控制室，既是泵站PLC的上位机，又是处理厂微机局域网的一个工作站，通过自定义无线通讯模块与各泵站实现数据通信，并通过时间和事件触发，计算出最佳的平衡水量和各泵站调度水量。下位机PLC安装在泵站，根据上位机的指令控制泵站的水泵和阀门，组成本地数据采集系统。根据给定的调度水量，调整开启的水泵台数和工作时间，达到调度水量的目的。 污水泵站管理系统中泵站地理位置分散，处理厂集中进行数据处理、监视。这一特点与DCS系统功能相吻合。从这一意义上来讲，集散控制系统能较好地适应本系统，同时还可以满足在中心控制室集中显示、打印、控制各系统的运行状态和参数的要求。系统统一设计，使其功能合理分配到各子系统中。避免了功能重复及各系统间的不兼容，这样使得系统维护方便，减少了备品备件。给整个泵站运行管理带来了方便，提高了运行效率，同时也提高了管理效率，减少了泵站现场管理人员，降低了人力资源成本，也大大降低了因为人工管理造成的疏漏，提高了系统的可靠性。
上传时间： 2013-08-05
上传用户：kgylah
滚筒式洗衣机在其工作运转，尤其是其脱水甩干时的振动，一直是个突出的问题。滚筒洗衣机在运行过程中由于衣物的不平衡分布，会使滚筒受到变载荷与变方向偏心力激励的作用并引起激烈的振动，使得整机的振动不仅产生很大的噪音，而且对洗衣机机械与电器部件的寿命产生影响。因为传统机械减振方法存在通用性方面的限制，近年来随着技术的发展，从机电一体化系统的角度出发，综合运用机械、电子、电机等方面的技术，提高洗衣机的振动控制效果已成为趋势。 本文从课题要求和实际应用出发，在与日本松下公司合作的基础上，针对National NA—V82型号滚筒洗衣机，以电力电子用数字控制开发系统MyWay PE—Expert作为控制系统，构建了滚筒洗衣机驱动系统平台，并开发了一种新型的低振动的滚筒洗衣机驱动控制方法。本文的结构和主要研究内容如下： 第一章简单介绍了滚筒洗衣机的发展现状，通过对课题的背景介绍，阐述了课题的实际意义。其后详细介绍了传统的机械减振手段以及新型的通过电机控制技术实现的减振方法。通过对两者的分析比较，提出了本文的主要工作及方案。 第二章介绍了驱动系统主要硬件组成及各部分之间的连接，给出了驱动系统的详细连接图。同时给出了基于矢量控制的驱动系统基本控制方法的原理和说明。最后还介绍了振动测量设备并确定其使用方案。 第三章研究了振动产生的机理，对振动规律进行分析。提出了基于加速度传感器的偏心负载位置以及质量的实时测定方法。并通过仿真和实验分析，研究了脉动转矩对电机振动的影响。最后在此基础之上，提出了基于脉动转矩的低振动的滚筒洗衣机驱动系统控制方法：分段线性化振动抑制法以及自振动抑制法。 第四章通过实验研究，确定低振动驱动控制方法所需要的相关参数。并验证了偏心负载位置以及质量实时测定方法的精度和基于脉动转矩的低振动的滚筒洗衣机驱动系统控制方法的效果。 第五章总结了研究的主要工作，并对未来的工作方向进行了研究和讨论。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：q123321
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
