基于DSP的CO2焊接电源智能控制系统研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·CO_2焊接电源的发展 | 第9-10页 |
| ·弧焊逆变电源控制方法的研究现状 | 第10-16页 |
| ·电源外特性控制 | 第10-12页 |
| ·短路过渡频率控制 | 第12页 |
| ·波形控制 | 第12-14页 |
| ·智能控制 | 第14-16页 |
| ·总体控制方案 | 第16页 |
| ·本课题的研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 CO_2焊接逆变电源硬件设计 | 第17-30页 |
| ·CO_2焊接逆变电源结构及工作原理 | 第17页 |
| ·主电路设计 | 第17-23页 |
| ·主电路功率开关管的选择 | 第17-18页 |
| ·逆变电路的选择 | 第18-20页 |
| ·主电路结构及参数的计算 | 第20-23页 |
| ·控制系统硬件设计 | 第23-29页 |
| ·TMS320LF2407A DSP 的特点 | 第24-25页 |
| ·DSP 最小系统 | 第25-26页 |
| ·电压、电流检测电路 | 第26-27页 |
| ·驱动保护电路 | 第27-28页 |
| ·短路信号检测电路 | 第28-29页 |
| ·保护电路 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 模糊神经网络控制器的设计 | 第30-47页 |
| ·模糊控制原理 | 第30-34页 |
| ·模糊集合理论 | 第30-32页 |
| ·模糊推理 | 第32-33页 |
| ·模糊判决 | 第33-34页 |
| ·神经网络原理 | 第34-38页 |
| ·人工神经网络的结构 | 第35-36页 |
| ·人工神经网络的学习方式 | 第36-38页 |
| ·模糊神经网络控制器设计 | 第38-46页 |
| ·输入和输出 | 第38-40页 |
| ·控制规则 | 第40-41页 |
| ·模糊推理 | 第41-42页 |
| ·网络结构 | 第42-43页 |
| ·网络的学习算法 | 第43-45页 |
| ·神经网络的离线训练 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 CO_2焊接逆变电源控制系统软件设计 | 第47-55页 |
| ·主程序设计 | 第47-48页 |
| ·模糊神经网络控制子程序 | 第48-49页 |
| ·短路控制子程序 | 第49-50页 |
| ·燃弧控制子程序 | 第50-51页 |
| ·PWM 波形生成模块 | 第51-52页 |
| ·A/D 转换子程序 | 第52页 |
| ·引弧、收弧控制子程序 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 CO_2焊接逆变电源系统建模 | 第55-64页 |
| ·主电路建模 | 第55-56页 |
| ·负载模型 | 第56-57页 |
| ·控制系统建模 | 第57-62页 |
| ·电压、电流采样电路模型 | 第57页 |
| ·PWM 脉冲产生模块 | 第57-58页 |
| ·电流波形控制模块 | 第58-59页 |
| ·模糊神经网络模型 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第6章 CO_2焊接逆变电源控制系统仿真分析 | 第64-74页 |
| ·主电路仿真分析 | 第64-65页 |
| ·PWM 脉冲产生模块仿真分析 | 第65-68页 |
| ·系统整体仿真分析 | 第68-71页 |
| ·两种控制器的仿真对比 | 第69-70页 |
| ·总体控制方案的仿真分析 | 第70-71页 |
| ·输出滤波电感对系统的影响 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-74页 |
| 第7章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第81页 |
