基于高频信号注入SPMSM无位置传感器控制系统

针对面贴式永磁同步电机(SPMSM),在高频信号注入无位置传感器运行控制中的系统不稳定因素及位置估计误差,研究一种改进的调制方法及位置补偿控制方法.在分析高频信号注入法的基础上,深入分析了信号调制中滤波器的相位偏移对系统稳定性的影响,以及电机高频模型不精确导致的位置估计误差.通过在Matlab/Simulink中搭建模型系统仿真和在dSPACE系统仿真平台实验的方法对控制系统进行设计验证.仿真及实验结果表明了带有改进的调制方法及位置补偿方法的控制系统具有良好稳定性及位置误差补偿效果.     

永磁同步电机脉振高频电压注入转子位置检测

永磁同步电机的转子位置检测精度直接决定了电机能否平滑起动,为提高转子位置检测精度,提出了基于脉振高频电压注入的表贴式永磁同步电机转子位置检测方法。向永磁同步电机定子绕组中注入脉振高频电压信号,通过电机d、q轴磁路饱和程度的差异,实现永磁同步电机转子初始位置的检测。实验结果表明提出方法的转子位置检测精度高,适用于永磁同步电机的无传感器起动及低转速稳态运行。     

基于FFT的高频信号注入法在永磁同步电机中的应用

为解决静止和低速问题,许多学者提出了高频注入的方案,通过注入一个已知的高频信号,再提取电流响应中的高频成分,得到关于转子角度信息的变量,再从中求解转子位置。传统的高频注入存在磁极难以识别的问题。为此,提出一种基于快速傅里叶变换（FFT）的信号提取方法,通过傅里叶变化即可求出转子位置信息,省去大量滤波器的使用。     

基于高频注入法的永磁同步电动机无传感器矢量控制

提出了一种在零速或是低速时无传感器的永磁同步电动机矢量控制方法。该方法基于永磁同步电动机的凸极效应原理,在两相旋转坐标系中注入高频信号来获取无传感器矢量控制时所需转子的精确位置和转速,并在此基础上给出了永磁同步电动机无传感器矢量控制系统。仿真结果表明,该方法能够准确估计转子位置和速度,满足矢量控制的需要。     

基于小波变换的滤波方法

小波变换正在众多学科掀起研究和应用热潮，并已获得了许多成功的应用。本文系统地研究了小波变换在滤波方面的应用，根据不同类型的噪音，给出了基于不同小波变换的滤波算法，并研究了其滤波原理。仿真结果表明，小波滤波方法不仅能实现各种滤波功能，而且简单易行，是一种有效的滤波手段。     

基于高频信号注入法的永磁同步电机无传感器控制

介绍了一种基于永磁同步电机空间凸极追踪的转子位置无传感器自检测的方法.该方法采用高频电压载波注入法,通过采用外差法的转子位置跟踪观测器完成了转子位置信息的提取,实现无机械位置传感器的电机转子位置的检测.并通过仿真证明了这种方法的可行性.     

小波变换在传感器信号滤波中的应用

在流速测量过程中采集的加速度传感器信号是含有随机干扰的信号,为了改善滤波效果,尽可能排除随机信号的干扰,本文介绍了小波变换理论在加速度信息滤波中的应用,并进行了仿真实验。仿真结果表明,小波变换具有良好的时频特性,能有效检测出信号中所含各频率成分,减小测量误差,在传感器信号滤波方面有广阔的应用前景。     

小波变换在色谱信号滤波中的应用研究

本文通过对工业气相色谱分析仪器信号进行分析，并比较几种数字滤波方法，采用了小波变换对色谱信号进行滤波。文中利用空域相关法，根据给定信号较准确地估计出噪声方差，从而自适应地实现信号的滤波，实验证明滤波效果较好。     

改进的基于中值滤波和小波变换的图像降噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将基于高斯模型的小波变换算法与改进的中值滤波相结合的去噪方法。该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声。仿真实验结果表明,结合算法去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都比单一算法得到了改善,从而证明了该方法的有效性。     

基于小波变换和Teager能量算子指纹图像增强

指纹增强是指纹自动识别系统中比较重要的一个环节,它直接影响到指纹识别系统的识别精确度.二维Teager滤波器是一种非线性边缘提取滤波器,其特性近似于Mean-Weighted高通滤波器,即兼有局域平均和高通滤波的特性,因而可均衡去除噪声和增强图像边缘.将一种改进的Teager能量算子用于小波分解后低频域的纹理滤波部分,并对高频域进行阈值量化去噪,最后重构子图像.实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到改善.     

基于粒子滤波的小波特征跟踪方法研究

该文提出了基于粒子滤波的小波特征跟踪方法。粒子滤波基于蒙特卡罗模拟方法来实现递推贝叶斯滤波,是一种实用的后验概率求解方法。文中研究了目标的Gabor小波网络表示,用一定数量的小波构成一个集合来表示目标特征,各小波的参数由优化方法来确定。构建了基于粒子滤波的跟踪框架,每个粒子表示一种Gabor小波网络的可能形式,并计算与当前图像的相似度。粒子权值与相似度成正比,目标状态的后验概率由粒子加权表示。与传统的“峰值”跟踪方法不同,粒子滤波具有“多峰”的跟踪形式。并结合对光照、噪声不敏感的小波表示形式,具有较强的抗局部遮挡能力。     

基于小波变换的方向滤波

1.引言噪声是信号中任何不期望的成份,它的存在可能模糊图像的一些重要特征。因此,降噪和增强是图像处理中的一个重要问题。近年来,基于小波变换的图像降噪方法因其突出的优点而引起了人们的关注。在小波变换域内,可以单独考察不同尺度、不同子带、不同方向的分解信号;经过小波变换后,空域中的局部特性仍然能保留下来,许多空域图像增强技术仍然能够很好地应用。 Mallet和Zhong较早利用了小波变换系数的局部最大值来分析图像中的奇异点;Donoho和John-stone提出了基于小波系数的非线性收缩三步降噪法;另一些研究者利用基于小波的多尺度边界集合,通过直接或间接放大边界集合中的系数来突出图像边     

基于频域小波变换的Fourier去卷积法研究

将小波变换用于对频域信号的处理,提出了用频域小波变换获得的模糊项作为线性函数的Fourier去卷积法.与其他FSD方法相比较,本文提出的方法对不同类型峰形信号如HPLC信号均具有良好的分辨效果.由于不用选择线性函数,该方法还具有通用性较强,操作简便等优点.重叠峰分辨效果好的主要原因是由于从Fourier变换得到的模与其经小波变换获得的模糊项具有相似的线性和峰宽,能较大程度与原始谱峰相符.该方法有望用于不同类型重叠峰信号的分辨.     

基于小波变换的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声,传统方法不能很好地对SAR图像进行分割,该文结合SAR图像和小波变换多分辨分析的特点,提出了一种新的SAR图像分割方法。首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征信息,然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波,最后以SAR图像小波能量纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果表明,该方法是一种有效的SAR图像分割方法。     

一种割草机无刷电机高频注入启动策略研究

针对割草机电机在启动过程中转子定位精度低,加速阶段稳定性差等问题,提出了一种手推式割草机的无感无刷电机高频方波注入启动策略;采用将割草机电机的启动分为低速和高速两个阶段的方法,在不同采样点提取αβ轴系下的高频响应电流,用于转子位置估计,该方法无需滤波器,降低了位置估计误差;文章还在正负脉冲注入的基础上,提出了一种在电机首次启动时d轴极性的判断方法;利用STM32F302芯片搭建硬件实验平台,实验结果表明:改进的脉冲注入转子极性判别方法,能够准确判断转子极性,利用优化后的综合电流处理策略能有效地进行转子位置估计,提高精准度,符合割草机电机启动的要求.     

基于改进小波变换及神经网络的电子音乐信号识别方法

基于当前智能化发展水平,通过优化小波变换与神经网络,提出一种电子音乐信号自动化识别方法。合理扩大信号高、低频系数,经小波变换降噪,适当缩小高、低频系数,采用多输入多输出神经元,构建前向的径向基函数神经网络,将隐藏层神经元换成高斯激活函数,令信号呈中心径向对称形式,求解连接权重后,架构自动识别流程。仿真实验阶段,针对不同风格的电子音乐信号,检验该方法的降噪效果与自动识别准度、速度。实验结果验证出所提方法噪声滤除优势显著,且能够精准、快速地识别出目标电子音乐信号,具有较好的有效性与可行性。     

基于PRI变换和小波变换的雷达信号分选

分析了脉冲重复间隔（PRI）变换算法和小渡变换算法的基本原理，针对两种算法在雷达信号分选中的优缺点，提出了一种基于PRI变换和小波变换相结合的雷达信号综合分选方法。该方法首先利用PRI变换对雷达信号粗分选，然后应用小波变换进行细分选。仿真结果表明，在信噪比不低于10dB的条件下，该方法准确可行。     

基于形态学与小波变换的信号自适应去噪算法

针对常规的ECG（electrocardiogram）信号去噪算法存在的缺陷,提出了一种基于形态学与小波变换的自适应综合去噪算法。该算法利用形态学滤波器去除基线漂移信号,用小波滤波器去除高频干扰信号,并将这两部分所得到的心电噪声分量作为自适应滤波器的参考输入信号,对ECG信号进行自适应滤波处理,最后得到去噪后的ECG信号。实验表明,本算法是一种有效的去噪算法。     

Hilbert-小波变换的齿轮箱故障诊断*

采用希尔伯特—小波变换对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用小波变换分解获得振动响应信号的各层高频信号小波系数和低频信号小波系数,对小波系数进行重构获得具有不同特征时间尺度的各高频信号和低频信号;再对分解的信号进行希尔伯特变换获得时频信息谱以提取系统的统计特征信息,实现监测齿轮运转工作状态,及时发现齿轮的早期故障,提高机械运行的安全性。仿真研究结果表明,小波变换分解和希尔伯特边际谱方法在故障信息诊断方面是可行和有效的,提高了故障检测的可靠性。