用ADE7758设计多功能电能测量表

ADE7758是美国ADI公司开发的一种体积小、动态范围可达到1000∶1的新型电能测量集成电路,它具有数字积分、数字滤波和众多实用电能监测、计量等功能。可做到全电子化,有利于提高性能,降低成本;还可以利用现有的电话线、专线、高频无线电调制解调器、光缆、低压配电线载波等技术手段完成自动抄读表、分时电价、实时电价、多功能计量、预付费等扩充应用功能。使电能计量具有高精度、高可靠性、免维护和双向通信功能,ADE7758正成为新一代高性能全数字电能表的理想芯片。     

优化RBF神经网络在压力传感器中的应用

针对压力传感器在应用中出现温度误差大这一缺点,提出了通过采用径向基函数(RBF)神经网络较强的非线性逼近能力,实现其非线性校正和温度补偿的网络方法,并对该法进行改进。通过仿真可看出,改进方法校正的系统能自动补偿非线性误差,具有误差小,精度高等优点。因此,提出的改进的RBF神经网络法对压力传感器的非线性补偿是可行的。     

基于MATLAB的有源滤波器研究

本文利用瞬时无功功率理论进行有源滤波器的仿真设计。仿真结果表明基于瞬时无功功率理论设计的有源滤波器能够有效检测出高次谐波分量,并达到消除谐波和进行无功补偿的目的。     

基于模糊-PI双模控制的永磁同步电机控制系统

结合PMSM的数学模型和控制理论新发展,引进先进的"复合型控制策略"用以改进控制器性能,把模糊控制和传统PI控制相结合,提出了模糊-PI双模控制策略。其根据事先给定的偏差范围,实现模糊控制和PI控制的自动切换,并基于此设计了模糊-PI控制的永磁同步电机控制系统模型。在Matlab/Simulink平台上,对系统进行建模和仿真,结果表明,该控制器动态响应迅速,基本消除了稳态误差,具有很好鲁棒性、动态特性和稳定性。     

三维螺旋极板电容传感器的静态分析与设计

针对电容传感器检测场较为复杂的特点,借助ANSYS软件对其进行三维静态模拟,分析了传感器结构参数对三维检测场的均匀性与灵敏度等指标的影响。通过有限元计算和优化设计,得到了最优的传感器结构参数,如屏蔽罩半径R3=27.37mm,极板长度L=207.39mm,极板旋转角度θP=270°,极板张角θ=135°等。优化后的传感...     

基于CPLD的键盘控制器设计

在需要单片机参与大量实时数据处理的嵌入式系统中,为了节约单片机的资源和提高产品的灵活性,利用IspMACH 4000系列中LC4128V强大的在系统编程功能,在IspLEVER系列工具软件的强力支持下,提出基于Lattice公司的复杂可编程逻辑器件(Complex Programmable Logic Device,CPLD)LC4128V的键盘接口芯片设计.相对于专用的键盘接口芯片,该设计能够使嵌入式产品更具有灵活性.该键盘接口芯片的设计已应用于某实际的嵌入式产品中,并且收到了非常好的效果.     

彩色液晶显示器在压铸机实时压射控制器中的应用

介绍了一种型号为TFT6448-5.7的彩色液晶显示器在压铸机实时压射控制器中的应用.文章结合该型号液晶在压铸机实时压射控制器设计中的应用,对基于DSP的图形液晶显示的研究做了一定的探讨,分析了基于DSP的图形液晶显示器的硬件电路以及程序设计.利用CCS开发环境,完成了显示程序的编写和调试.此外,笔者还提供了该项目中核心处理芯片TMS320C2812型号DSP和彩色液晶TFT6448-5.7的连接电路,方便对照和理解程序.     

基于GPRS的箱式变电站监控器设计

箱式变电站作为电力系统输配电的末端环节有着很广泛的应用性,鉴于通信的局限性,提出一种采用GPRS无线通讯方式的箱式变电站监控器.监控器以TMS320F2812 DSP为控制核心,并结合无线网络技术,应用SIM300模块作为通信模块,实现对箱式变电站电力参数的采集和传输、运行状况的监测和控制.监控器采用模块化思想,结构简单,功能实用,可靠性高,符合现代配电自动化的需要.     

基于级联调制器的24倍频毫米波信号产生

为了有效解决高频毫米波信号源产生困难的问题,提出了一种基于级联强度调制器的24倍频可调毫米波信号产生系统.将低频本振信号调制到第一级双平行马赫-曾德尔强度调制器上,分别控制主调制器和子调制器的偏置电压,使其均偏置在最大传输点上,精确控制低频本振信号的幅值和相位,可以对应产生的-4阶和+4阶边带信号,通过光电检测器拍频,得到的8倍频信号调制到第二级马赫-曾德尔调制器上,控制第二级调制器的偏置电压,使其工作在最小传输点上,可以产生-12阶和+12阶边带信号,经过光电转换后可以得到射频驱动信号频率24倍的毫米波信号,当本振信号频率发生改变时,得到的毫米波信号频率对应改变.     

基于RBF神经网络的控制系统传感器故障诊断方法

针对现行研究中压铸机实时检测与控制系统中相关传感器的常见故障问题,通过对人工神经网络理论与方法的学习,建立了一种基于径向量基函数神经网络RBFNN的控制系统传感器故障诊断观测器模型.通过来自压铸机的实测参数进行模型训练,采用模糊K均值聚类算法选取聚类中心,利用该观测器确定传感器输出值与传感器实际输出值之间的残差,以此判断传感器是否发生故障.仿真结果表明,RBFNN观测器具有较强的非线性处理和任意函数逼近的能力,预测精度高,学习时间短,网络运算速度快,性能稳定,可满足传感器故障诊断的要求.