本文主要以串联谐振型感应加热电源为研究对象,通过分析其负载特性及调功控制方式,选择不控整流加逆变移相调功控制方式,其中重点分析感性移相式PWM感应加热电源调功控制方式,及其在由自关断器件MOSFET组成的串联谐振逆变器中的应用,并深入分析了感性移相式PWM控制方式调功特性。同时针对感应加热电源这个具有复杂的参数时变性,结构非线性的工业控制对象,在MATLAB/Simulink环境下建立了感性移相PWM感应加热电源的系统闭环控制模型,进行了移相式感应加热电源系统仿真研究。 在理论分析的基础上,设计了200W/100kHz感性移相式感应加热电源的主电路及控制电路。通过对移相谐振全桥软开关控制器UC3879的学习和了解,设计并搭建一种区别以往的移相式感应加热电源的锁相移相调功的控制平台,即锁相环电路和基于UC3879设计的移相调功电路相配合的方案。并设计了它激重复扫频转自激的启动方法,大大提高了电源的启动成功率。同时搭建了200W/100kHz移相式感应加热电源实验平台,完成了系统闭环控制,实验结果验证了本文理论分析的正确性及控制方案的可行性。
上传时间： 2013-07-15
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十多年来，随着信息技术、电子技术和通讯技术的发展，嵌入式系统已经获得了空前的应用和发展。随着嵌入式应用系统功能复杂度的提高、对软件产品的非功能约束的特别关注以及由于市场的激烈竞争导致嵌入式软件推出周期的缩短，都使得嵌入式软件开发人员面临着严峻的危机和挑战。传统的结构化开发方法已经显得力不从心，于是嵌入式软件开发人员在软件开发中引入了目前较为流行的“面向对象方法(OO)”，．但是目前对该方法的应用还只是停留在传统的以编程为中心的嵌入式软件开发方法上，不能很好地保证软件复用和代码的重用，因此难以满足市场对嵌入式软件开发效率和开发质量的要求。 本课题的研究内容是应用面向对象方法的框架技术，对嵌入式系统领域的专有结构组件进行封装，创新性地提出了面向嵌入式系统领域的通用实时框架ARTIC(Abstract real-time contrO1)。ARTIC框架除了具有框架的共有优点一最大限度实现软件重用外，最突出的是具备以下两个特点： 1、功能和非功能的分离 在应用面向对象的技术时，传统的嵌入式软件开发方法关注的重点是软件结构和功能分解，、忽略了嵌入式环境下特殊的非功能性要求。为了在实现系统功能需求的同时，保证软件系统的非功能性需求的实现，ARTIC框架引入了面向方面的思想，、把系统的非功能性需求从功能模块中分离出来，为它们单独设计组件。开发人员在应用该框架进行嵌入式软件设计时，只需要关注功能需求的实现，对于实时性、调度等非功能需求的实现可以通过调用ARTIC提供的时间管理模型和任务调度模型直接实现。 2、基于状态机的主动对象设计模式 根据嵌入式系统通常由多个控制线程组成的特点，应用基于状态机的主动对象设计模式，把嵌入式软件系统构建成多个主动对象的缉合。相对于传统的面向对象方法，本文提出的主动对象的最大特点在于：它提供对事件队列、控制线程和表示主动对象动态行为状态机等的封装，并且该模式可以直接支持嵌入式系统的并行性。 ARTIC框架的应用能够帮助嵌入式软件的开发人员快速地开发出高质量的嵌入式软件，除此之外，因为它包含了一个微小的实时操作系统(RTOS) 报包装，在某些场合可以作为一个简易的RTOS使用。为了验证ARTIC的性能，本文将该框架应用于硬币搬送实时控制系统的开发设计，从该系统的应用中充分体现了ARTIC框架的优点。
上传时间： 2013-06-21
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工业生产过程往往具有非线性、不确定性，难以建立精确的数学模型。应用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果。作为的重要分支，人工神经网络具有良好的非线性映射能力和高度的并行信息处理能力，已成为非线性系统建模、辨识和控制中常用的理论和方法。其中，神经元具有很强的信息综合、学习记忆、自学习和自适应能力，可以处理那些难以用模型和规则描述的过程，将神经元与PID结合，应用到实际的控制中，可以在线调整PID的参数，使系统具有较强的抗干扰能力、自适应能力和较好的鲁棒性。 目前，人工神经网络的研究主要是神经网络的理论研究、神经网络的应用研究和神经网络的实现技术研究，这三方面是相互依赖和相互促进的关系。本文主要侧重的是神经网络的实现技术研究方面，创新性地利用FPGA嵌入式系统开发技术实现单神经元PID智能控制器的研究与设计，并将其封装成为一个专用的IP核供其他的控制系统使用。 首先，对单神经元PID智能控制器的设计原理和设计算法进行了深入的研究与分析；其次，利用MATLAB设计单神经元PID智能控制器，针对特定的被控对象，对其进行仿真实验，获得比较理想的系统输出；然后，研究基于FPGA的单神经元智能控制算法的实现，对控制器进行VHDL语言分层设计，使用Altera公司的软件QuartusⅡ6.1进行仿真实验。两个仿真实验结果表明，基于FPGA的单神经元智能控制器比MATLAB设计的单神经元PID智能控制器性能优良。 本文的设计模块主要包括权值修改模块、误差计算模块、权值产生模块和输出模块。在各个模块的设计中进行了优化处理，使本文的设计不仅利用的硬件资源少，而且也有很快的运行速度，同时也改善了传统控制器的控制性能。
上传时间： 2013-04-24
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本文对基于FPGA的对象存储控制器原型的硬件设计进行了研究。主要内容如下： ⑴研究了对象存储控制器的硬件设计，使其高效完成对象级接口的智能化管理和复杂存储协议的解析，对对象存储系统整体性能提升有重要意义。基于SoPC(片上可编程系统)技术，在FPGA(现场可编程门阵列)上实现的对象存储控制器，具有功能配置灵活，调试方便，成本较低等优点。 ⑵采用Cyclone II器件实现的对象存储控制器的网络接口，包含处理器模块、内存模块、Flash模块等核心组成部分，提供千兆以太网的网络接口和PCI(周边元件扩展接口)总线的主机接口，还具备电源模块、时钟模块等以保证系统正常运行。在设计实现PCB(印制电路板)时，从叠层设计、布局、布线、阻抗匹配等多方面解决高达100MHz的全局时钟带来的信号完整性问题，并基于IBIS模型进行了信号完整性分析及仿真。针对各功能模块提出了相应的调试策略，并完成了部分模块的调试工作。 ⑶提出了基于Virtex-4的对象存储控制器系统设计方案，Virtex-4内嵌PowerPC高性能处理器，可更好地完成对象存储设备相关的控制和管理工作。实现了丰富的接口设计，包括千兆以太网、光纤通道、SATA(串行高级技术附件)等网络存储接口以及较PCI性能更优异的PCI-X(并连的PCI总线)主机接口；提供多种FPGA配置方式。使用Cadence公司的Capture CIS工具完成了该系统硬件的原理图绘制，通过了设计规则检查，生成了网表用作下一步设计工作的交付文件。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lijinchuan
Pt100 温度传感器非线性的补偿方法与电路实现 摘 要:针对铂电阻(Pt100) 温度传感器输出的非线性问题,结合其非线性的具体特点和
上传时间： 2013-04-24
上传用户：Neal917
智能电表、水表、煤/燃气表、热量表等大量地出现在人们的生活中，同时这些仪表的抄录工作变得越来越烦琐，工作量大，工作效率低，不仅给用户带来不便，而且会存在漏抄、误抄、估抄的现象。随着电子技术、通信技术和计算机技术的飞速发展，人工抄表已经逐步被自动抄表所代替。 集中器是一个数据集中处理器，是多对象自动抄表系统的通信桥梁，负责对各智能表的数据进行采集、存储和管理，及时有效地向上位机传输数据并执行上位机发送的指令。提高多对象集中器数据处理能力，有效完成上下行通信是多对象自动抄表系统AMRS（Automation Meter Reading System）目前需要解决的关键问题。 本文针对多对象集中器这样一个较复杂的通信与控制系统，提出采用32位的高性能嵌入式微处理器。32位ARM9微处理器处理速度快、硬件性能高、低功耗、低成本，集成了相当多的硬件资源，硬件的扩展和设计大大简化，ARM9（S3C2410）为工业级芯片，抗干扰能力强，能够适应运行现场的较恶劣环境，8/16位微控制器运算能力有限，对于较复杂的通信与控制算法难以顺利完成；硬件平台依赖性强，不利于软件的开发、升级与移植；在缺乏多任务调度机制的情况下，应用软件不仅实现难度大，且可靠性难以保证。 本文首先对多对象远程抄表系统的总体结构进行研究，主要研究了多对象远程抄表系统中集中器的软件和硬件实现，对硬件资源进行了外围扩展，对S3C2410微处理器芯片的外围硬件进行了扩展设计，使之具备了满足使用需求的最小系统硬件资源，包括时钟、复位、电源、外围存储、LCD、RS-485通信模块、CAN通信模块等电路设计。实时时钟为多对象集中器定时抄表提供时间标准；电源电路为多对象集中器系统提供稳定电源；看门狗电路的设计保证多对象集中器系统可靠运行，防止系统死机；数据存储器主要用于存储参数、变量、集中器自身的参数，负责智能表的参数以及智能表用量等。上行通道即多对象集中器与上位机之间的通信线路，采用CAN现场总线进行通信；下行通道即多对象集中器与智能表之间的通信，采用RS-485总线进行通信。软件设计上，主要针对多对象集中器的数据存储功能和串行通讯功能进行程序编写。基于ARM的多对象远程抄表系统集中器可以实现多对象远程抄表，提高了数据处理能力，有效完成了上下行通信，可靠性强，稳定性高，结构简单。
上传时间： 2013-06-07
上传用户：heminhao
减摇鳍是船舶与海洋工程中的一种重要系统，目前已在多种船舶中广泛应用。减摇鳍对于提高船舶耐波性，增加船舶使用寿命，改善设备与人员的工作条件，提高舰艇的战斗力具有重要作用。减小船舶横摇是目前船舶运动控制领域的重要课题之一。本文以船舶减摇鳍系统作为研究对象，重点讲述了基于ARM处理器的减摇鳍控制器的设计与实现方案。 减摇鳍系统目前大多采用基于力矩对抗原理的PID控制器。控制器的性能对船舶自然横摇周期和无因次横摇衰减系数有着很大的依赖关系。由于船舶横摇运动的复杂性、非线性、时变性和海况的不确定性，经典PID控制难以获得满意的控制效果。采用先进的控制策略是解决这一问题的有效方法。本论文将模糊控制与PID控制相结合，实现了无须精确的对象模型，只须将操作人员和专家长期实践积累的经验知识用控制规则模型化，然后用模糊推理在线辨识对象特征参数，便可对PID参数实现自整定。另外，浪级调节器做为减摇鳍控制器的一个重要组成部分，本论文也对其设计进行了研究，提出了一种基于海浪谱估计的浪级调节器的设计方法，弥补了传统浪级调节器不能充分利用海浪信息的不足。 目前大多数的减摇鳍控制器使用单片机作为主处理器或者以工控机为基础开发而来的，前者集成度不高，稳定性也不好，而后者成本较高。因此，本课题设计了一款新型的基于ARM处理器的减摇鳍控制器，解决了上述问题。该系统主要由硬件平台和软件平台两部分组成。硬件平台主要包括基于飞利浦公司的LPC2214的控制器核心电路和辅助实现控制的驱动电路；软件平台主要是基于ARM的软件，包括启动代码和应用程序。 研究结果表明：开发的嵌入式减摇鳍控制系统不仅具有集成度高、性价比高、性能优越、抗干扰能力强、稳定性好、实时性高等优点。同时更能够适应减摇鳍控制系统智能化的发展趋势，所以该减摇鳍控制器具有很好的使用价值及意义。
上传时间： 2013-07-10
上传用户：giser
永磁无刷直流电动机是一种性能优越、应用前景广阔的电动机,传统的理论分析及设计方法已比较成熟,它的进一步推广应用,在很大程度上有赖于对控制策略的研究.该文提出了一套基于DSP的全数字无刷直流电动机模糊神经网络双模控制系统,将模糊控制和神经网络分别引入到无刷直流电动机的控制中来.充分利用模糊控制对参数变化不敏感,能够提高系统的快速性的特点,构造适用于调节较大速度偏差的模糊调节器,加快系统的调节速度;由于神经网络既具有非线性映射的能力,可逼近任何线性和非线性模型,又具有自学习、自收敛性,对被控对象无须精确建模,对参数变化有较强的鲁棒性的特点,构造三层BP神经网络调节器,来实现消除稳态偏差的精确控制.以速度偏差率为判断依据,实现模糊和神经网络两种控制模式的切换,使系统在不同速度偏差段快速调整、平滑运行.此外充分利用系统硬件构成的特点,采用适当的PWM输出切换策略,最大限度的抑制逆变桥换相死区;通过换相瞬时转矩公式推导和分析,得出在换相过程中保持导通相功率器件为恒通,即令PWM输出占空比D=1,来抑制定子电感对换相电流影响的控制策略.上述抑制换相死区和采用恒通电压的控制方法,减小了换相引起的转矩波动,使系统电流保持平滑、转矩脉动大幅度减小、系统响应更快、并具有较强的鲁棒性和实时性.在这种设计下,系统不仅能实现更精确的定位和更准确的速度调节,而且可以使无刷直流电动机长期工作在低速、大转矩、频繁起动的状态下.该文选用TMS320LF2407作为微控制器,将系统的参数自调整模糊控制算法,BP神经网络控制算法以及PWM输出,转子位置、速度、相电流检测计算等功能模块编程存储于DSP的E2PROM,实现了对无刷直流电动机的全数字实时控制,并得到了良好的实验结果的结果.
上传时间： 2013-06-01
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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
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在交流伺服系统中,永磁同步电动机(PMSM)作为执行元件具有高效、节能、便于维修的特点,广泛应用于数控机床的进给伺服单元及机器人等需精确定位的装置中.由于PMSM驱动系统受电机参数变化、外部负载扰动、对象未建模和非线性动态特性等不确定性的影响,因此,采用并发展先进的控制技术,不断改善与提高位置伺服系统的稳态精度、动态响应特性及对系统参数变化的自适应性和抗干扰性是一个必然趋势.该文对PMSM的控制机理和特性作了较为深入的分析;建立了PMSM的数学模型,并采用了id=0的矢量控制策略;对控制系统组成及控制方式作了分析和比较,在此基础上建立了电流环、速度环和位置环的三闭环控制系统,对作为反馈主回路的位置环采用了模糊CMAC神经网络控制方法,该方法兼具模糊控制器的快速性和神经网络的自学习能力;构建了针对PMSM位置伺服系统的模糊CMAC控制器结构及其相应的算法;利用先进的计算机仿真工具(Matlab下的Simulink)对所提出的控制策略进行了数字仿真和分析;仿真和实验结果表明本文所提出的控制策略对PMSM位置伺服系统进行控制具有良好的鲁棒性能和快速性.该文首次提出将兼具快速性和自学习能力的模糊CMAC神经网络控制器应用于PMSM位置伺服系统中,可以说该文为发展高性能PMSM位置伺服系统提供了充分的技术资料,也为今后进一步提高其性能提出了新的思路和方法.
上传时间： 2013-04-24
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