【摘 要】
：
无刷直流电机(Brushless Direct Current Motor,BLDCM)是具有较高应用前景的电子控制电机,广泛应用于多个领域。微控制单元(Micro Controller Unit,MCU)作为无刷直流电机控制系统的主控芯片,起到了至关重要的作用。以CKS32系列MCU芯片为研究对象,阐述了MCU定时器的种类和功能,并提出了高级定时器脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation,PWM)的设计方法,介绍了无刷直流电机的控制系统,并以CKS32F030C8T6为该系统主控芯片,
【基金项目】
：
江苏省科技成果转化高性能实时微处理器系列产品研发及产业化(BA2019012)。
论文部分内容阅读
无刷直流电机(Brushless Direct Current Motor,BLDCM)是具有较高应用前景的电子控制电机,广泛应用于多个领域。微控制单元(Micro Controller Unit,MCU)作为无刷直流电机控制系统的主控芯片,起到了至关重要的作用。以CKS32系列MCU芯片为研究对象,阐述了MCU定时器的种类和功能,并提出了高级定时器脉冲宽度调制(Pulse Width Modulation,PWM)的设计方法,介绍了无刷直流电机的控制系统,并以CKS32F030C8T6为该系统主控芯片,
其他文献
提出了一种基于无线指纹数据库的频谱感知方案。首先,在蜂窝认知无线电网络(Cell Cognitive Radio Network,CCRN)覆盖的目标地理区域内,次用户设备(Secondary User Equipment,SUE)收集大量频谱观测数据,基于各种机器学习算法对频谱观测数据进行处理得到授权频谱上主用户发射机(Primary User Transmit,PUT)的传输模式;随后,在PUT不同的传输模式下划分地理位置区域,采用基于空间距离计算的方法获取网格标签,建立无线指纹数据库;最后,有感知需
时间交织型SAR ADC对包括电容失配在内的通道间失配较敏感,其中电容失配既包括通道内的失配也包括通道间的失配,是影响时间交织型SAR ADC性能的重要因素。为了提升时间交织型SAR ADC的性能,基于对SAR ADC中DAC电容失配对时间交织型SAR ADC影响的分析,结合单通道低速工作SAR ADC的电容校正方法,提出了一套适用于时间交织型SAR ADC的电容校正方法,实现了超过9 dB的SFDR和超过2.5 dB的SNDR性能提升。
近年来大数据、自然语言处理等技术得到了飞速发展。情感分析作为自然语言处理细分领域的前沿技术之一,得到了极大的重视。然而,低参数量、高精度依然是制约情感分析的关键因素之一。为实现模型参数少、模型分类精度高的情感分析需求,通过改进特征级注意力机制的输入向量,以及前馈神经网络与注意力编码的前后位置关系,得到可复位特征级注意力机制,并基于该机制提出了基于可复位特征级注意力方面级情感分类模型(RFWA)和基于可复位特征级自注意力方面级情感分类模型(RFWSA),实现了高精度的方面级情感分析效果。在公开数据集上的实验
为了解决MEMS微镜扫描角度较小的缺点,设计了一种MEMS微镜与无刷电机同步扫描系统。该系统由STM32微控制器、DDS驱动电路、相位检测电路组成。通过设计光栅码盘实现对无刷电机速度的测量,由PID算法控制电机转速使电机反馈信号与MEMS微镜反馈信号频率相同,并检测两路反馈信号的相位差,调节DDS驱动信号的相位实现相位同步。实验表明,系统工作稳定,相位误差不超过1.5%。
针对电网内逐渐增加的插电式电动汽车充电桩负荷模糊负荷模型问题,设计了基于线性重投影算法的数据模糊化过程,利用多列深度卷积模糊神经网络对数据进行分析,利用线性重投影
随着电动公交车在城市交通的广泛应用,充电工作量随之加大。由于充电功率较大,充电电缆比较粗重,且插拔充电枪需要较大的操作力,人工作业劳动强度较大。采用通用机械臂代替人工实现自动插接充电枪具有广泛的需求,识别充电插座是实现自动插接的前提。以充电插座为识别目标,提出一种基于Canny算子的亚像素精度轮廓几何匹配检测方法,通过Halcon软件应用图像处理和机器视觉技术对目标区域进行特征提取与模板匹配,实现
针对人工阅片工作量大、阅片质量不佳且容易出现漏检、错判等问题,将Faster RCNN目标检测模型应用于肝包虫病CT图像的检测,并对目标检测模型进行改进:基于图片分辨率低、病灶大小不同的特点,使用网络深度更深的残差网络(ResNet101)代替原来的VGG16网络,用以提取更丰富的图像特征;根据目标检测模型得出的病灶坐标信息引入LGDF模型进一步对病灶进行分割,从而辅助医生更高效的诊断疾病。实验结
热超声键合是目前最重要的引线键合技术,在电子封装领域中有着广泛的应用。面对封装密度不断提高、焊点节距不断下降和成本持续降低等挑战,需要全面了解热超声键合技术的研究进展。热超声键合包括两个焊点,其在外形、键合过程和冶金特性等方面均不相同。对于热超声键合中的第一焊点已有较为深入的研究。但是,关于热超声键合第二焊点仍缺乏系统的论述,不能很好地应对挑战。通过总结键合机理、键合质量和可靠性测试等方面的研究成果,介绍热超声键合第二焊点研究的发展现状,并对研究方向提供建议。
提取有效的负荷运行数据特征对于提高非侵入式负荷识别的精度具有重要作用。针对数据特征选择欠佳导致负荷识别准确率不高的问题,提出了一种基于ReliefF-DDC特征选择算法,用于降低特征维数减少复杂度,改善负荷识别效果。首先,利用ReliefF算法分析各特征与类别的关系计算特征权重,筛选无关特征;其次,利用DDC算法计算特征之间与类别的互信息分析相关性,根据特征子集评价度量删除冗余特征;最后,采用孪生支持向量机(TWSVM)作分类器进行负荷识别。实验表明,所提出的算法在提升分类效果的同时减少了运行时间。
针对拓宽神经网络的结构会导致计算量增大,计算性能降低,需要针对并行的网络进行更有效的优化以及调度。通过分析FPGA平台上实现卷积神经网络的计算吞吐量和所需的带宽,在计算资源和访存带宽的限制下,采用了屋顶模型进行了设计空间的探索,提出了在不同支的卷积神经网络中使用不同的循环展开因子,从而实现同一卷积层中不同支神经网络的并行计算,保证计算资源和内存资源的合理分配。实验结果表明,所提出的设计与先前研究相比获得了1.31×的性能提升。