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
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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
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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
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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
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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
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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
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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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永磁无刷直流电动机是一种先进的集电力电子变换器与永磁电机本体于一体的机电一体化系统,它既具备交流电动机结构简单、运行可靠、维护方便的一系列优点,又具备直流电动机运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好的诸多特点.正是由于这些原因,自上世纪末起,逐渐形成永磁无刷直流电机的研究热潮.在此背景下,本文以此为课题,对永磁无刷直流电机系统进行了一些理论分析和实践应用.本文首先在综合国内外有关文献的基础上,分析了永磁无刷直流电机的发展历程、现状和趋势,提出了目前存在的一些问题.介绍了永磁无刷直流电机的结构和运行原理,推导出永磁无刷直流电机的数学模型.针对永磁无刷直流电机的转矩脉动,本文详细分析了各种调制斩波方式对注入电机电流以及转矩脉动的影响,比较分析各种斩波方式下系统运行情况,提出一种有利于减少转矩波动的斩波方式.同时,本文还提出了一种回馈制动的方式,进一步提升系统性能,节约能源.在大型永磁电机磁极设计中,通常采用多块磁钢来组成励磁磁极.考虑到磁钢本体的分散性和加工误差,本文从工程实际应用出发,提出了一种磁钢优化配置方法,保证每个磁极中各段磁钢产生的合成磁密幅值接近相等且通量均衡,从电机本体设计角度上提高系统性能.本文在理论分析基础上,以单片机和功率智能模块为硬件平台,实现了一套多相永磁无刷直流电机系统.针对理论分析,进行了各种方案的比较分析,经过试验结果和仿真分析结果,进一步支持了论证了理论分析正确性和实用性.同时,对于实际应用中的一些问题,本文也做了一些工作,提出一些分析和改进.
上传时间： 2013-08-04
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随着电力电子技术的飞速发展,越来越多的电力电子装置被广泛应用到各个领域,其中相当一部分负荷具有非线性或具有时变特性,使电网中暂态冲击、无功功率、高次谐波及三相不平衡问题日趋严重,给电网的供电质量造成严重的污染和损耗.因此,对电力系统进行谐波抑制和无功补偿,提高电网供电质量变得十分重要.电力有源滤波器(Active Power Filter,简称APF)与无源滤波器相比,APF具有高度可控制和快速响应特性,并且能跟踪补偿各次谐波、自动产生所需变化的无功功率和谐波功率,其特性不受系统影响,无谐波放大威胁.并联型电力有源滤波器(Shunt Active Power Filter,简称SAPF)更是得到了广泛的应用. 近年来,自适应算法中的递推最小二乘法(简称RLS)应用越来越广泛,该算法简单,收敛速度快.应用基于RLS自适应算法的滤波器(简称RLS滤波器),可以快速有效的滤除杂波,同时自动调整滤波器参数,不断改进滤波性能,最终得到所需的信号. 本文研究了基于平均功率和RLS自适应算法的并联型有源滤波器.它的参考电流是一个同电网相电压同相位的三相平衡的有功电流,它包含两个分量:一个是由实测的三相负载瞬时功率计算得到的,基于平均功率算法的电网应该为负载各相提供的有功电流瞬时参考值；另一个是为了维持有源滤波器中逆变器的直流母线电压基本恒定,主要通过RLS滤波器计算得出的电网各相应该提供的有功电流瞬时参考值.两个分量的计算共同构成了该有源滤波器参考电流的计算.补偿电流指令值与实际补偿电流比较生成控制逆变桥工作的PWM脉冲,生成补偿电流,达到补偿负载无功和抑制谐波的目的. 应用RLS滤波器得到维持直流母线电压恒定的直流侧有功系数A<,dc>,克服了传统PI控制中参数难以得到且由于参数过于敏感而导致补偿后电流纹波太大的问题.使得当稳态时SAPF自身的功率损耗和暂态负载变化时因为直流侧电容提供电网和负载之间的有功功率差而引起的电压的波动迅速反馈到指令电流的计算中.RLS算法收敛快,SAPF实时性大大提高.基于该方法的SAPF结构简单,无需锁相器. 根据本文的算法应用MATAB建立了仿真系统,仿真结果表明基于该算法的SAPF的可行性和实时性.
上传时间： 2013-04-24
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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。
上传时间： 2013-07-03
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