基于单片机的数字滤波算法分析与实现

以低运算能力单片机为基础,对其数字滤波的基本原理、方法进行分析、归纳、总结,并在51单片机上实现,为进一步深入研究低运算能力嵌入式系统上的数字信号处理方法奠定基础。     

环境监测物联网传感器节点设计与实现

针对无线传感器网络中的传感器节点通常使用电池供电且能量不易补充的特点,设计了一种低功耗的适用于环境物联网实时监控的节点。节点分为传感器节点和汇聚节点。传感器节点采用MSP430F1611作为微处理器,采用TI公司的低功耗射频芯片CC2420作为通信模块。汇聚节点采用ARM9系列S3C2410作为微处理器,采用CC2420作为通信模块。对节点的硬件结构和软件流程进行了设计。最后,通过实验对网络中节点数据采集精度、节点功耗以及节点丢包率等进行了仿真和分析,结果证明,设计的节点能满足环境监测物联网的需要,具有数据采集精度高、功耗和成本低以及可靠性强的优点。     

基于神经网络的热风炉的模糊控制

针对热风炉燃烧控制的特点,将模糊控制技术与神经网络技术相结合,提出了一种基于模糊神经网络的热风炉燃烧控制方法。该方法充分考虑了系统非线性、难以建模和具有强耦合性的特点,应用模糊神经网络对模糊规则进行快速提取,通过模糊学习,解决了模糊控制应用中规则难以获取的问题。     

硅锰炉电极调节伪微分自适应控制系统

针对目前硅锰炉电极电流发生变化时引起另外两相电极工作不正常,造成调节振荡,影响炼钢质量的生产控制状况,为了提高系统的稳定性,对电流进行改进调节控制,提出将伪微分(PDF)控制方法运用到电炉电极系统的控制上,并对PID控制、模糊控制和PDF自适应控制进行了仿真.仿真结果表明PDF自适应控制优于PID控制及模糊控制,可增强鲁棒性、超调小、响应速度快等.PDF控制方法更能适应电极系统的稳定性控制.     

遗传算法在工业控制中的应用

遗传算法是一种模仿自然界生物进化过程中选择和遗传的机理而构造出的一种优化搜索算法.但是,简单遗传算法的收敛速度较慢、稳定性较差.针对这些同题,本文提出了几种方法来改善遗传算法性能的操作,在文中分别讨论了该操作的思路,实现的方法.并给出了它在工业控制中的应用.     

小波分析和支持向量机相融合的语音端点检测算法

为了提高语音端点检测的适应性和鲁棒性,提出一种基于小波分析和支持向量机的语音端点检测算法。首先利用小波变换提取语音信号的特征量,然后将这些特征量作为支持向量机的输入进行训练和建模,最后判断出该信号的类别。仿真实验表明,相对于传统的语音端点检测算法,小波分析和支持向量机的检测算法提高了语音端点检测的正确率,有效降低了虚检率和漏检率,具有更好的适应性和鲁棒性,对不同信噪比的信号都有较好的检测能力。     

硅锰炉短网无功就地补偿装置设计

以DSP2812作为无功补偿的主控芯片,采用晶闸管可控电抗器+固定电容器方式进行无功补偿,改善硅锰炉短网负荷不平衡的状况,该补偿方法补偿精度高,可有效地提高功率因数。     

基于CAN总线的大棚温度测控系统设计

温度是大棚温室的重要参数,精确、稳定的温度是保证蔬菜正常生长的必要条件,针对传统RS-485总线的缺陷,提出一种基于CAN总线的大棚温度测控系统.以单片机为核心,利用CAN总线技术和温度传感器DS18B20组建了大棚温度监测系统的节点及网络架构,并给出了系统总体结构和关键的软件流程.研究表明,该测控系统具有良好的通用性,温度控制精度高,抗干扰能力强,能够满足实时测控的要求.     

关于异步电机故障诊断分析与仿真

电机故障不仅会损坏电机本身,而且会影响整个系统的正常工作,甚至危及人身安全,造成巨大的经济损失.为了更好地对运行中的电机进行故障诊断.为了实时监测提供精确数据,提出了基于Elman神经网络模型和SCG权值优化算法的故障诊断新方法.以Y132S-4型感应电动机为研究对象,采集电机定子电流信号,通过功率谱估计获取故障特征频率,再利用神经网络作为故障识别装置来监测电机是否处于正常状态.用Elman诊断网络模型进行仿真,并与改进型BP网络的诊断结果进行比较,得到了更为理想的诊断效果.