系统采用ATME189S52 为微控制器(MCE)核心，实现了可控的恒定直流电流源设计。核心恒流模块采用自反馈电路连接大功率场效应管IRFZ44NL，使得电流输出范围达到20~2000
上传时间： 2013-07-05
上传用户：cy_ewhat
常规的压控电源采用的是并联电流负反馈电路，这种电路输出电压柔性较差，电压输出效率低，因为取样电阻要占掉很大一部分的电压，并且常规的压控电流源不能实现一端接地，这也是并联电流负反馈本身的
上传时间： 2013-07-02
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SD4840/4841/4842/4843/4844是用于开关电源的内置高压MOSFET电流模式PWM控制器系列产品。该电路待机功耗低，启动电流低。在待机模式下，电路进入打嗝模式，从而有效地降低电路的
上传时间： 2013-04-24
上传用户：gcs333
STC单片机控制5线四相24BYJ-48 5V DC 步进电机正反转驱动程序
上传时间： 2013-04-24
上传用户：ruan2570406
针对现代中低压电网电能质量的监测及谐波治理的需要，论文综合运用嵌入式技术、现代信号处理技术、虚拟仪器技术设计了一种新型低功耗、集成化的电网参数监测仪。此系统实现了对三相电网相/线电压、电流、有功功率、无功功率、视在功率、电网频率、功率因数以及三相电压、电流的31次以内谐波的实时监测。 论文分析了基于微处理器的电力系统基本参数的测量原理；对被测信号的交流参量通过抽样方法获得，由多点的抽样数据统计得到的结果可以减小随机误差的影响；基于DFT和FFT的谐波测量原理，将FFT应用于谐波分析获得信号的频域参数；针对谐波测量中的混叠误差设计了二阶抗混叠滤波器；分析了非同步采样和对非时限信号的截断造成的频谱泄露和栅栏效应及其对谐波测量精度的影响。讨论了常用的几种窗函数对频谱泄漏的抑制作用，在此基础上选择加海明窗对采样信号进行处理；针对DDS具有高精度频率合成的特点，将其应用到电网信号的采样上，提高了采样的同步性，使得测量精度满足了系统的要求。上述方法需要大量快速的迭代运算，系统微处理器选用了32位ARM芯片LPC2132，提高了系统的数据处理能力和实时性。系统供电电源采用了开关电源、减小了体积，提高了效率；完成了下位机数据采集部分、二阶抗混叠滤波器、测频电路及通信模块电路的设计；最后介绍了软件设计部分，主要包含了数据采集的实现过程，FFT程序的设计，给出了各部分程序的流程图；系统上位机软件设计了电网数据处理程序，该软件以LabWindows/CVI6.0为开发平台，利用CVI丰富的库函数，完成对数据的处理、显示和记录等工作，并采用双线程运行模式，在数据采集和处理的同时完成了显示、命令的发送和运行曲线等功能。 按上述方案设计的样机经过三次电路制作与软件调试，主要技术参数达到了设计要求，通过了实验室测试，目前正在电力系统谐波治理系统中进行工业实验。
上传时间： 2013-04-24
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随着现代电力系统向大容量、高电压方向发展，广泛用于大型发电机组测量和保护用的大电流互感器的研制就变得很紧迫。考虑到大电流互感器具有大电流、强电磁干扰和多相运行等特点，在设计大电流互感器时，必须采取有效的屏蔽措施，屏蔽来自邻相的杂散磁通。传统的屏蔽方案是采用金属屏蔽罩，尽管有效，但设备笨重。本文中，作者对有外层屏蔽绕组的大电流互感器进行了各种研究。 大电流互感器采用绕组屏蔽方式后，如何优化设计屏蔽绕组，使屏蔽绕组能够充分有效地屏蔽杂散磁通对环形铁心的影响呢?针对上述的问题，本文作者主要完成如下几个方面的工作： 1、首先对国内外大电流互感器的发展与研究现状进行了叙述，并成功设计了15000/5A大电流互感器。 2、对精典的电磁场理论和场路耦合法的数学理论进行了深入的研究，建立了大电流互感器的三维场路耦合有限元分析的数学模型和仿真模型。应用有限元软件ANSYS建立三维有限元仿真模型和基于场路耦合原理的外部耦合电路。 3、理论分析了杂散磁通对电流互感器铁心的影响；重点分析了绕组屏蔽杂散磁通理论；通过等值电流法，得到无论三相还是多相电流互感器条件下，中间相的电流互感器所受到的杂散磁通是最为严重的，为大电流互感器的有效保护提供了科学依据。 4、为了得到最优化屏蔽绕组，对屏蔽绕组的匝数采用离散化替代连续性，再考虑屏蔽绕组在环形铁心上的位置，共提出了多种优化方案；根据三维场路耦合有限元分析模型，精确计算出屏蔽绕组中的电流、电流分布、环形铁心中的磁感应强度分布和外层绕组的局部最高温升，通过比较多种计算结果，得到大电流互感器屏蔽绕组的最优化方案。 5、最后建立了大电流互感器的等效磁势法和降流回路法两种试验方案模型，通过比较试验方案仿真计算结果和出厂试验结果，证明了仿真计算结果是正确的，可靠的。 通过对屏蔽绕组进行优化设计后，有效地削弱了杂散磁通，使得大电流互感器轻型化、小型化，节约了大量的铜材料，使得其运输更加方便。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：yolo_cc
针对常用电流模式的升压转换器结构，提出了一种高精度电流检测电路。该电路在保证响应速度的 前提下，通过增加电路环路增益，降低误差源等方法，提高检测电路的电流检测精度。与其他结构电路相 比，有结构简单，响应速度快，电流检测精度高的优点。基于Chartered 的0.35μm 的3.3 V/13.5 V CMOS 工 艺，使用Spectre 仿真器，对该电路进行了仿真与验证。结果证明，在输入电压为2.5 V～5.5 V,电感电流为 100 mA～500 mA，工作频率为1 MHz 的情况下，能够正常稳定工作，并且电流精度高达93％。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：西伯利亚
开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：skfreeman
无刷直流电机具有输出转矩大、调速性能好、运行可靠等一系列优点，具有广泛的应用前景，其传统的理论分析及设计方法已经比较成熟。它的进一步推广和应用，在很大程度上有赖于对其控制策略的研究。本文主要研究了无刷直流电机的速度控制问题。 无刷直流电机是一种多变量和非线性的控制系统，传统的控制方法很难满足对它的精确控制。近代模糊控制理论在无刷直流电机的控制中得到了广泛的应用，提高了控制系统的性能。但是，在模糊控制器控制规则优化和参数在线调整方面还存在着许多不足。针对这些问题，本文提出了一种使用遗传算法优化的模糊控制器，并且应用到无刷直流电机的控制中。系统采用双闭环控制，内环采用电流负反馈对电机转矩进行调节；外环应用模糊控制器进行速度控制，通过遗传算法离线优化模糊控制规则和在线调节模糊控制器的参数以提高系统的动态性能。同时本文使用Matlab和电机仿真软件VisSim对无刷直流电机的速度控制进行了软件仿真。 数字信号处理器(DSP)是一种高速的信号处理芯片，近几年在电机控制领域得到了广泛的应用。本文以TI公司的TMS320LF2407控制器为基础，介绍了DSP在无刷直流电机控制中常用的应用技术。同时为了降低系统开发设计的复杂性，提高控制系统的可靠性以及软件开发的快速性，本文将嵌入式操作系统移植到DSP中，并在该操作平台上开发出高效的控制算法。 实验结果表明，通过遗传算法优化的模糊控制器对无刷直流电机模型的不确定性和负载变化具有较强的适应性和鲁棒性，而且控制系统具有较好的动态性能。
上传时间： 2013-06-12
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本文对Windows NT 操作系统的多线程同步机制和同步对象进行了分析，以其在检测仪和经纬仪同步通信程序开发中的应用为例，论述了如何通过共享事件来实现应用程序和设备驱动程序的同步通信，并给出了
上传时间： 2013-06-30
上传用户：小枫残月
