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DSP在永磁同步电机速度控制中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
TMS320LF2407芯片作为数字信号处理器(DSP)24x系列的新成员,是TMS320C2000TM平台下的一种定点DSP芯片。它在与现存24xDSP控制器芯片代码兼容的同时,具有处理性能更好,外设集成度更高,程序存储器更大,A/D转换速度更快等优点。本文在分析其结构特点的基础上,讨论了永磁同步电机(PMSM)的矢量控制调速系统,给出了PMSM速度控制的软件和硬件实现方法。实验结果表明,采用TMS320LF2407实现电机调速,能够获得良好的跟踪性能和较高的稳态精度,从而提高了电机的控制能力。 相似文献
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Xinwei CHEN 《等离子体科学和技术》2022,24(7):74003
The distribution of the thermal effects of the ion thruster plume are essential for estimating the influence of the thruster plume, improving the layout of the spacecraft, and for the thermal shielding of critical sensitive components. In order to obtain the heat flow distribution in the plume of the LIPS-200 xenon ion thruster, an experimental study of the thermal effects of the plume has been conducted in this work, with a total heat flow sensor and a radiant heat flow sensor over an axial distance of 0.5–0.9 m and a thruster angle of 0°–60°. Combined with a Faraday probe and a retarding potential analyzer, the thermal accommodation coefficient of the sensor surface in the plume is available. The results of the experiment show that the xenon ion thruster plume heat flow is mainly concentrated within a range of 15°. The total and radial heat flow of the plume downstream of the thruster gradually decreases along the axial and radial directions, with the corresponding values of 11.78 kW m−2 and 0.3 kW m−2 for the axial 0.5 m position, respectively. At the same position, the radiation heat flow accounts for a very small part of the total heat flow, approximately 3%–5%. The thermal accommodation factor is 0.72–0.99 over the measured region. Furthermore, the PIC and DSMC methods based on the Maxwell thermal accommodation coefficient model (EX-PWS) show a maximum error of 28.6% between simulation and experiment for LIPS-200 ion thruster plume heat flow, which, on the one hand, provides an experimental basis for studying the interaction between the ion thruster and the spacecraft, and on the other hand provides optimization of the ion thruster plume simulation model. 相似文献
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采用VIS 0.40 μm BCD工艺,设计并实现了一种带有修调技术的应用于温度补偿晶体振荡器(TCXO)的新型五次方电压发生器电路,该五次方电压发生器电路主要由五次方电压产生电路与修调电路两部分构成.其中,五次方电压产生电路采用曲线拟合技术,相较于传统的乘法器级联结构具有更高的精度;新型修调电路用来改变五次方电压发生器的系数,采用双路开关技术提高了修调结果的精度.仿真结果显示,该五次方电压发生器的最大拟合误差为1.2%.测试结果显示,采用该新型五次方电压发生器电路设计的TCXO,其频率-温度稳定度达到(±0.45)×10-6,相位噪声为-135 dBc/Hz@1 kHz,芯片面积为2 782 μm×2 432 μm. 相似文献
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卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型量化可有效压缩模型尺寸并提升CNN计算效率.然而,CNN模型量化算法的加速器设计,通常面临算法各异、代码模块复用性差、数据交换效率低、资源利用不充分等问题.对此,提出一种面向量化CNN的嵌入式FPGA加速框架FAQ-CNN,从计算、通信和存储3方面进行联合优化,FAQ-CNN以软件工具的形式支持快速部署量化CNN模型.首先,设计面向量化算法的组件,将量化算法自身的运算操作和数值映射过程进行分离;综合运用算子融合、双缓冲和流水线等优化技术,提升CNN推理任务内部的并行执行效率.然后,提出分级编码与位宽无关编码规则和并行解码方法,支持低位宽数据的高效批量传输和并行计算.最后,建立资源配置优化模型并转为整数非线性规划问题,在求解时采用启发式剪枝策略缩小设计空间规模.实验结果表明,FAQ-CNN能够高效灵活地实现各类量化CNN加速器.在激活值和权值为16 b时,FAQ-CNN的加速器计算性能是Caffeine的1.4倍;在激活值和权值为8 b时,FAQ-CNN可获得高达1.23TOPS的优越性能. 相似文献