双闭环反馈控制半桥DC-DC变换器设计

桥式拓扑广泛用于直流供电电压高于晶体管的安全耐压值的离线式变换器中,针对双闭环反馈控制半桥DC-DC变换器电路,为了得到稳定的直流电压、电流输出,采用电压闭环回路和电流闭环回路的反馈放大最终实现对半桥开关PWM波信号的控制,进而影响半桥变换器的轮流导通MOS开关管的导通占空比的方法,通过闭环网络仿真实验和硬件电路功率实验,验证了双闭环反馈控制可以满足半桥电路3.6 kW功率输出的要求.     

双路电动轮协调控制的策略设计与仿真

为了实现双路电动轮的协调控制,分析了驱动系统的运动方程,建立了电动轮的数学模型,提出了转速和、转速差并联PI的控制策略.最后,利用Matlab进行了系统仿真,仿真结果表明:在恒速控制中,能够加快电动轮转速的上升速度,减小超调量,缩短调节时间;在差速控制中,单路电动轮能够按照预定方案实现平稳的加减速.控制系统具有较强的抗干扰能力.转速和、转速差并联PI控制策略算法简单,运算量小,控制效果好,具有一定的理论和工程应用价值.     

一种基于TDA16846的新型有源功率校正电路设计

介绍一种由集成电路芯片TDA16846完成的利用电荷泵(Charge Pump)实现的有源功率因数校正(APFC)技术。这种APFC电路的突出优点就是结构简单,通过对常规缓冲电路进行合理调整,可以很容易变成具有PFC功能的高性能开关电源。分析了APFC的工作原理,应用专用芯片TDA16846设计了电路图,并阐述了主要元件的功能。经实验证明,推荐电路设计合理,应用前景广阔。     

基于XC164CM的一种直流无刷电机控制新方法

介绍一种用Infineon 16位专用单片机驱动无传感器直流无刷电机的新方法,它在PWM导通期间对电机端电压进行采样检测,判断绕组反电势过零点的到达时间,并通过简单的线性运算进行误差校正,推算三相功率器件的换向导通时间。实验证明,这种方法检测精度高、抗干扰能力强,硬件检测电路简单,实现容易。     

数字式智能充电电源的设计与实现

为了对不同类型、不同电压和不同容量的电池进行充电,设计了一种通用的智能充电电源.讨论了锂离子电池、镍镉电池、镍氢电池的充电曲线和充电方法;介绍了以XC164单片机为控制核心,实现对多种电池进行充电;给出了具体的硬件电路和软件流程.实验结果表明,该系统能对电池的充电过程进行有效控制,其充电快速、高效、可靠,不会损坏电池或缩短电池寿命,可实现充电过程的智能化控制.     

基于XC164CM的无传感器无刷直流电动机控制方法

介绍一种采用单片机驱动无传感器直流无刷电动机的方法，它在PWM导通期间对电机端电压进行采学检测，判断绕组反电势过零点的到达时间，并通过简单的线性运算进行误差校正，推算三相功率器件的换向导通时间。实验证明，这种方法检测精度高，抗干扰能力强，硬件检测电路简单，实现容易。     

基于XC164单片机的智能化三相正弦波变频电源

基于单片机智能化和开关电源高效率的特点,研制出一种以XC164单片机作为核心控制模块的智能型三相正弦波变频电源。讨论了系统的硬件、软件设计和正弦脉宽调制(SPWM)波的生成和输出稳压方案的设计,采用了实时电压跟踪SPWM技术,使单片机在变频电源系统中得到了有效的应用。实验结果表明该系统具有良好的稳压性能和很小的波形失真,并且能够进行自检测、过流、过压、过热和短路保护等功能。     

使用Visual C++6.0和MATLAB开发指挥控制显示系统的仿真

Visual C 软件具有管理简单灵活、模块通用性和扩展性强、可移植度高、应用软件的Windows显示界面友好等特点,而Matlab在数学运算方面又有其独特的优越性,提出运用Visual C 及MATLAB程序联合设计的方法开发指挥控制综合显示系统平台,把一般的接收和显示工作交由Visual C 来进行,而把数据运算、航迹解算、平滑滤波及外推估计交由MATLAB 来完成.并验证了该仿真系统正确性和有效性,为进一步硬件实现提供了探索方法.     

磁罗盘姿态解算及误差补偿

详细介绍了磁罗盘的姿态解算原理,并分析了造成磁罗盘解算误差的主要因素,提出了基于最小二乘的36位置法,重点对其中的罗差以及制造误差中的零位误差和灵敏度误差进行了补偿修正;并用项目试验验证得出:当只进行零位误差和灵敏度误差修正时,磁罗盘的偏航角解算误差最大可达3°;而经过罗差补偿后,磁罗盘的偏航角解算误差可控制在0.5°以内;实验结果表明,经过补偿后,磁罗盘的解算精度明显提高,且成本低,使用简便,适用范围广。     

关于目标跟踪定位的仿真方法研究

研究雷达定位精度和准确性问题,为了解决在目标定位跟踪中由于目标机动引起的无迹卡尔曼滤波(UKF)误差大和滤波发散问题,提出了一种基于UKF和自适应神经网络-模糊推理系统(ANFIS)的新的目标跟踪定位方法.将自适应神经网络-模糊推理系统应用于目标跟踪系统,利用状态变量的预测误差和预测误差的变化率来自适应地调整卡尔曼滤波器的系统噪声协方差矩阵,实现了模糊推理、神经网络和UKF的有效结合,并应用于雷达目标定位跟踪系统进行仿真.仿真结果表明,方法比UKF有更好的跟踪性能,收敛快,对目标机动有更好的适应能力,为设计提供了依据.