该文主要研究开发了适用于电力有源滤波器、开关磁阻电机调速系统等现代电力电子装置的开关稳压电源.该电源采用双端反激式功率变换电路,降低了功率MOSFET截止期间的所承受电压应力,减小了管子的耐压要求.该文首先详细分析了多输出电流型双端反激式开关电源的基本工作原理,并在此基础上建立了一套系统的、准确的稳态数学模型及动态小信号模型.根据所建立的数学模型,结合自动控制原理,对闭环控制系统进行了稳定性分析研究,提出了稳定运行条件,给出了闭环系统的参数设计.然后根据已建立的数学模型,利用MATLAB软件仿真分析了系统的稳定性,同时建立了PSPICE实时仿真电路模型,进行了深入细致的计算机仿真研究,验证了理论设计的正确性、合理性.最后设计了一套38W、六路输出的原理样机,给出了相关的实验波形和实验结果分析.
上传时间： 2013-06-25
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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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能量变换器是一种新型高压发电机，采用高压交联聚乙烯(XLPE)电缆作为定子绕组，这种革新结构使其能够输出高电压，从而可以直接并网。因此，对能量变换器的运行进行系统地研究是极为必要的。本文针对能量变换器小值振荡和稳定性进行了深入地研究。 本文首先介绍了能量变换器的发展背景和国内外的研究现状，详尽分析了研究大型同步发电机和能量变换器稳定性的意义。 然后，本文对能量变换器静态稳定运行进行了分析，建立了能量变换器静态稳定运行时的数学模型，推导出了能量变换器静态稳定功率特性和静态稳定功率极限的表达式。并分析了励磁调节对能量变换器静态功率特性的影响，应用对比研究的方法，证明了能量变换器的静态稳定储备系数和静态稳定功率极限都比传统同步发电机高。 本文同时结合能量变换器样机参数，系统分析了其稳态小值振荡的物理过程，推导了能量变换器小值振荡时的整步转矩系数、阻尼转矩系数和电流、转矩、电磁功率各微变量的表达式，并通过仿真分析，归纳出了不计定子电阻和线路阻抗时能量变换器相应微变量的变化规律。此外，本文对考虑励磁调节作用时小值振荡各微变量的变化进行了仿真研究，给出了此状态下相应微变量的变化规律。 最后，本文对能量变换器系统在线路发生单相短路、相间短路和两相接地短路故障时的物理过程进行了分析，绘制了能量变换器正常运行和故障运行时的电气图与等值电路，结合等值电路推导了能量变换器相应故障状态下的功率表达式，并通过仿真分析与对比研究，给出了能量变换器系统在线路发生单相短路、相间短路和两相接地短路故障时的极限切除时间，得到了能量变换器的动态稳定极限。 本文所得结论对能量变换器合理可靠的设计及运行提供了依据，具有一定的理论意义和实用价值。
上传时间： 2013-04-24
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本文对感应电动机软起动过程中存在的电流、电磁转矩以及转速振荡问题进行了系统的理论分析和实验研究.论文首先根据感应电动机的数学模型,利用MATLAB仿真工具建立了感应电动机软起动的通用仿真模型,其次分析了晶闸管触发角度、机组的转动惯量、负载转矩以及转子电阻这四个因素对振荡的影响,进而探讨了感应电动机软起动过程中出现电流、电磁转矩以及转速振荡的原因.结果表明:在感应电动机软起动过程中,当转子转速达到同步转速并在其附近变化时,电动机的续流角会大幅度变化,当续流角围绕晶闸管的触发角变化时,三相交流调压电路的输出电压会产生振荡,在电动机定、转子磁场的相互作用下会使振荡加剧,因而就会造成电动机电流、电磁转矩以及转速的振荡.特别需要指出的是电动机在软起动过程中出现的转速振荡是在同步转速附近振荡而并非象有些文章所说的在低速下振荡.根据上述原因,本文提出了采用关断角控制的新型控制策略,这种控制策略是使电动机在起动过程中的电流关断角由某一初始值逐渐减小到零,利用该方法可以使感应电动机起动过程中的续流角始终小于晶闸管的触发角,这样续流角的变化就不会引起电动机端电压的振荡,因而就从根本上消除了感应电动机软起动过程中的振荡现象.文中首先通过仿真验证了该控制策略的正确性,在此基础上研制了基于关断角控制的感应电动机软起动装置的硬件电路和软件程序,并进行了样机试验,实验结果验证了理论分析的正确性.另外,文中还探讨了软起动对于感应电动机起动过程中转轴扭矩振荡的影响.大型感应电动机驱动大转动惯量负载直接起动时,其转子轴上会出现过大的扭矩振荡,这是由于定子绕组中电源频率的电流与转子中直流电流相互作用产生的具有转差频率的电磁转矩分量造成的.采用软起动会使电动机起动时转子中产生的直流电流分量大为减小,进而可以减小电磁转矩的转差频率分量,故可以有效地抑制感应电动机起动过程中作用在转轴上过大的扭矩振荡.
上传时间： 2013-07-13
上传用户：天诚24
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
上传用户：mfhe2005
晶体振荡电路TTL输出！有用啊！输出稳定，简单可靠！
上传时间： 2013-06-23
上传用户：acon
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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基本涵盖了目前电子技术基础课程的主要内容以及必要的电路基础知识。其突出优点是内容简洁、精练、重点突出、注重基本概念和基本原理的阐述。对于进行系统技术培训或入门自学电子技术都不失为一套好教村。 《图解振荡／调制解调电路》主要章节有：振荡电路的设计方法，振幅调制的设计方法；调幅波解凋的设计方法；调频与调相的设计方法，调频波与调相波解调的设计方法等。 适用于电子学专业大、中专院校师生、工程技术人员及自学电子技术人员。
上传时间： 2013-04-24
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随着世界经济的高速发展、人口的增长和科技的进步，传统能源的消耗量越来越大，这就带来了一系列能源的耗尽和环境污染问题。太阳能作为一种优越的可再生能源而受到世界各国的重视并具有较大发展潜力。为了进一步提高系统的性能，实现系统的优化及可靠运行，本文研究独立运行光伏发电系统的结构、工作原理和控制策略。相对并网系统，这对于国家正大力发展的西部太阳能资源开发来说是具有现实意义的。 首先，本文详细介绍了光伏发电的国内外研究背景，光伏电池的种类、发电原理及输出特性，并介绍了独立运行光伏发电系统的组成、运行原理和应用，在此基础上论述了光伏系统常用的DC/DC变换电路，负载最大功率跟踪（MPPT）的方法等人们普遍关注的问题。融合了上述原理技术，设计一个功率为25W的独立运行光伏发电系统。 其次，为减小传统的固定步长的扰动法进行最大功率跟踪的步长大振荡大，步长小跟踪速度慢的缺陷，本文提出了电压自适应最大功率跟踪算法，其原理是引入了不同的步长系数，根据功率变量值的大小，确定合适的控制步长进行电压参考值的给定，并在MATLAB环境下利用Simulink工具搭建模型进行仿真，仿真结果验证了此种跟踪方法具有快速性、稳定性和准确性等优点。 最后，搭建硬件电路，通过对电池板的不同安装角度测量得到的数据，得出不同季节在大连地区安装的不同最佳角度值。设计了25W的独立运行光伏发电系统的主电路及其控制电路，包括光伏电池的选择，Boost主电路参数、控制电路部分、驱动电路及其检测电路各模块分别进行了详细的探讨；对独立系统的储能装置蓄电池的充放电电路进行了设计，利用单片机dsPIC30F3011控制电路同时实现了最大功率跟踪和蓄电池的充电电压、放电极限电压及充电电流的控制，可防止过充过放现象的发生，从而实现独立光伏发电系统的可靠运行。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：kennyplds
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
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