一、两例降压变换电路（论文文献综述）
颜俊伟[1]（2020）在《用于重离子治癌装置的in-beam PET读出电子学设计》文中研究说明基于中国科学院近代物理研究所重离子研究装置（Heavy Ion Research Facility at Lanzhou,HIRFL）和重离子冷却存储环（Cooler Storage Ring,CSR）提供的重离子束,应用于肿瘤放射治疗具有物理学和生物学两方面的优势。重离子放疗已被证明是放射治疗当中最先进有效的技术之一,成为放疗领域的最前沿。在甘肃武威建成的国产重离子治癌装置（Heavy-Ion Cancer Therapy Device,HICTD）已经获得国家医疗器械注册证。为进一步提升治疗技术,提高与国际一流重离子治疗设备竞争力,需要不断地开展重离子治疗新技术的研发。安装于治疗现场且位于束流线上的正电子发射断层扫描成像（Positron Emission Tomography,PET）被称为在束PET（in-beam PET,ibPET）,作为重离子治癌装置中的关键探测器,实现在重离子治疗肿瘤时对入射束流定位及剂量的实时、快速、准确的影像监测,从而确保病人的安全及治疗方案的准确实施。影响ibPET成像系统性能的因素主要包括探测器性能、读出电子学分辨率和图像重建算法的优劣。其中读出电子学起到决定性作用,本文目的是设计一种高精度、结构简单、性能优异、架构合理的电子学电路用来处理探测器输出信号。其主要由数据获取单元（Data Acquisition Unit,DAQU）电子学、符合处理单元（Coincidence Processing Unit,CPU）电子学和时钟同步单元电子学（Clock and Synchronization Unit,CSU）组成,系统的核心功能部分是数据获取单元DAQU。本文基于重离子治癌装置的ibPET成像系统应用需求,主要设计实现了读出电子学系统中的核心电子学DAQU。探测器输出的电荷和时间信号馈入DAQU中完成击中事例的能量、位置和时间信息的测量。本文研究了高精度的电荷和时间测量技术保证测量精度;基于现场可编程逻辑阵列（Field Program Gate Array,FPGA）设计实现了相应的逻辑功能和处理算法,设计实现了时间数字转换模块（Time to Digital Converter,TDC）。DAQU电子学包括前端预处理单元（Preprocessing Unit,PPU）和数据处理单元（Data Processing Unit,DPU）。电荷测量采用反相放大、滤波成形、模拟数字转换（Analog to Digital Converter,ADC）技术结合积分面积算法实现;时间测量使用快放大、前沿甄别结合时间-数字变换（TDC）技术实现。基于以上研究基础,成功研制了DAQU电子学并进行了相应的测试验证工作。电荷测量固有分辨与时间测量精度分别优于5.5‰半高全宽（FWHM）和300 ps FWHM,结果表明电子学本征性能好于应用需求。随后联合探测器组成探测系统,利用22Na源进行了系统级的测试,结果表明整个系统的能量分辨为14%FWHM@511 KeV,且符合测量时间分辨优于1.12 ns。Flood Map统计图显示良好的位置鉴别能力,可以清楚的区分开LYSO晶体阵列探测器中484个晶体。DAQU电子学功能和性能均满足应用需求。
谢丽君[2]（2020）在《基于压电电缆的BCG信号采集系统自适应处理方法研究》文中指出快速发展的社会大环境使人们的生活方式发生了根本性转变,越来越多的人群被亚健康问题所困扰。心血管病作为亚健康问题中最为典型的一类,其发病率和致死率均居高不下,而现代医疗中用来诊断心血管疾病的心电仪等设备由于种种原因尚未普及家用,这在一定程度上导致患者耽误了最佳治疗期。针对当前家用人体健康监护设备缺乏的现状,本文设计与研究了一种基于PVDF（Polyvinylidene Fluoride）压电电缆传感器的生理信号检测系统。该系统将传感器内置于床垫,通过采集和解析体震（BCG）信号使患者能够比较及时地掌握自己的健康信息。本文主要研究工作如下:首先,根据PVDF压电电缆与BCG信号的特性,设计了S形结构的压电电缆传感器及其相应的硬件电路,主要包括传感器模块、信号调理模块、微处理器模块、通信模块以及电源模块。然后,开展了心率提取自适应方法的研究,提出了一种结合差分阈值寻峰算法与无监督学习聚类算法的自适应新算法,通过心跳模板与最新采集的BCG信号进行匹配,可以实时地获得心率信息。同时,通过体动信号结合心率信息对人体睡眠进行了分期,实现了对睡眠过程中觉醒期、眼动期、浅睡眠和深睡眠的识别。其次,为让设备更加智能化,对心率异常分类（HRV）功能进行了系统的研究。依据ECG信号与BCG信号的相关性,论证了利用BCG信号进行HRV分析的可行性。鉴于心率异常BCG数据样本缺乏,采用MIT-BIH库中的ECG心率异常数据样本,训练与研究了BP、RF、SVM三种HRV分类模型,并且通过混淆矩阵以及其他相关指标对三种模型进行性能评估,最终发现BP神经网络分类模型最优。最后,为使实时生理信息检测系统更人性化、使用更方便,设计完成了上位机和下位机系统软件。下位机中移植了μC/OS-III操作系统实现了多任务管理和划分,上位机中基于QT软件设计了人机交互界面。经过系统实验与测试,本文研制的基于压电电缆的BCG信号检测系统能够通过串口模块和蓝牙模块实现上位机和下位机的实时通信功能,能够将患者的体震信号采集处理和传输到电脑端或手机云端。心率测量误差约为2.65次/分钟,准确度达到了96.77%,心率提取算法的有效性得到了验证,而构建的BP神经网络分类模型基本能对BCG信号心率异常情况分类,准确性约为74%,实现了预期的功能。本文的研究结果对于基于BCG信号测量原理的相关仪器的开发和设计具有一定的参考价值。
袁娜娜[3]（2019）在《光储直流微网自适应下垂控制》文中研究指明环境污染、能源短缺两大危机的存在促使了可再生且清洁环保的分布式能源（Distributed Energy Resource,DER）的发展。由于新能源发电存在波动性,通常情况下会采用多个DER组合构成微电网,其微网形式以交流、直流及交直流混合三种结构为主,其中直流微网不存在无功功率损耗和相位同步等问题,受到了广泛关注。本文围绕直流微网中微源的有效管理和控制这一主题,主要进行了以下内容的研究:首先介绍了直流微网概念及研究意义,对其控制策略原理及优缺点进行分析。以光伏、储能及负荷构成的直流微网结构为研究对象,详细推导了光伏电池的数学模型且对蓄电池的模型进行了等效,给出了文中每个微源的控制方式以及各微源与母线端相互连接的接口变换器的拓扑结构,在Matlab/Simulink环境中建立了仿真模型,且结合控制策略进行了仿真验证。其次,提出了一种基于储能电池荷电状态（State of Charge,SOC）的改进下垂控制策略,保证了并联储能单元之间的稳定运行。介绍了传统下垂控制原理及其存在的问题,并针对其存在的问题提出了改进自适应下垂控制,仿真对比了四种不同因素影响下系统的控制性能。仿真结果表明,所提出的改进下垂控制能有效稳定直流母线电压且实现了各微源功率按其SOC合理分配的目的,此外,系统还具有较强的抗负载变化能力。最后,建立了文章所用直流微网系统的模型,实现了光伏、蓄电池的均衡控制,维持了直流母线电压稳定和蓄电池SOC的均衡。分析了直流微网的四种工作模式,研究了各个模式下微源的运行控制策略,仿真研究了两种功率不平衡(即Ppv单独变化或LP单独变化)下微网的控制。结果表明,本文采用的控制策略均能保证直流微网内的系统能量处于均衡状态,进而维持微网内母线电压稳定。
程仁君[4]（2018）在《米波段高分辨率数字极化太阳射电频谱仪》文中指出太阳射电爆发是一种常见的天文现象,是由太阳部分区域发生剧烈活动时引发的一种电磁波的变化,通常与太阳内部电子抛射有关。剧烈的太阳射电爆发对地球有着严重的影响,包括改变大气电离层状态、影响导航系统的正常工作以及造成通讯设备紊乱等。通过研究太阳射电爆发不但可以解释相关等离子体变化的物理过程,更能够寻找出能量变化的规律并剖析质运动等重要物理现象。因此,太阳射电爆发精细结构长时间的有效观测对研究的影响起到了至关重要的作用。太阳射电频谱仪是进行太阳活动空间观测的重要科研仪器,能够为太阳射电爆发的基础研究提供宝贵的数据积累。当前国际环境下,该用途的同类仪器较少,大多数为定制机型,不能通用,并结合空间研究的需要,开展太阳射电频谱仪的研发工作。本文通过研究国内外射电监测方法,确定设计方案,并逐步细致深化每个部分的结构,完成整体频谱仪的设计与实现。该方案总体设计采用当代流行的数字结构设计,结合项目组成型的6米抛物面天线性质,利用数字逻辑运算的高速、快捷、模块化和易操作性展开工作。本文分别设计了前端模拟信号处理部分、数字信号采集部分以及软件控制处理部分,在设计的同时分别对每个部分的可行性进行分析,保证设计可实现。模拟信号处理部分主要起到对天线采集信号的预处理功能,是信号输入系统后所需经历的第一道关卡。该部分包含信号放大模块、控制通讯模块及电源模块。信号放大模块控制每路信号的放大,将输入的微小信号转化为后端采集卡可接受的较大信号,目的在于完成后续系统采样;控制通讯模块包括单片机和RS485通讯设计,旨在完成输入信号的通道选择可控,通过PC机对模拟信号处理系统进行远程控制,方便科研人员调节信号通路;电源模块提供不同的输出电压,满足模拟信号处理部分各器件的电源供应。数字信号采集部分是为了将输入的模拟信号转化为后端可处理的数字信号。采用FPGA作为总控制芯片对ADC采集及PCI-E数据传输进行控制,达到高速有效的数据流实现;在完成采集与数据传输的同时,加入FFT运算与极化合成算法,在底层完成数据时域到频域的转变和优化,完成数字信号处理流程。软件控制处理部分包括底层板卡控制功能、数据接收与保存功能和数据分析功能。采用MFC设计的软件界面结合底层驱动接口函数完成对板卡的参数下发与采集控制,并将传输至PC机的数据以数据包的形式保存。利用LabVIEW软件和MFC界面结合绘制强度图和频谱图,并进行数据分析,以提供天文观测人员查看数据并进行研究。本文最后对所设计的太阳射电频谱仪分别在实验环境下与实际环境中进行实验,对实验过程中出现的问题分析归纳和总结,并优化了设计当中出现的问题,完善了系统稳定性,并取得了较好的测试结果,最终投入使用。经长时间观测可得出结论,该设计可以满足时间分辨率为1ms,频率分辨率为16KHz的数字极化合成太阳射电观测的要求,是一款足够项目组现阶段使用的稳定设备。
李虹宇[5]（2017）在《基于光电容积脉搏波的无创血压检测技术研究》文中指出血压是人体的一项重要生理参数,在一定程度上反映心血管功能以及心脏和血液循环系统的变化或规律,无创、连续、实时、便捷的对血压进行监测,对高血压等心脑血管疾病的预防起着积极的作用。光电容积脉搏波（Photoplethysmography, PPG）作为人体重要的生理信号,其中包含着丰富的心血管生理病理信息,且具有操作简便、无创、低成本、安全可靠等诸多优点。本文以人体指端的光电容积脉搏波为对象,与动脉血压之间进行了一系列的分析和研究,主要研究工作有:搭建了基于STM32的人体指端光电容积脉搏波采集系统。系统选用HKG-07B型红外脉搏传感器采集人体指端容积脉搏波信号,信号经过硬件电路调理,然后通过STM32F103ZET6芯片集成的ADC进行模数转换,并通过串口把数字化的脉搏信号发送到上位机供后续处理。在上位机Matlab平台下,对采集到的经硬件调理的脉搏波信号进行去噪处理,包括毛刺和基线漂移的去除。针对脉搏波特征点检测算法进行深入研究,分析对比了微分法和小波变换法的优劣,并运用小波变换模极大值结合微分的方法准确检测出所需要的六个特征点,进一步求取到了脉搏波特征参数,与血压进行逐步回归分析,建立了人体动脉血压模型,利用该方法实现了人体血压无创连续测量。并对该方法测得结果精度进行分析,比较该方法测得值与利用水银血压计实测值之间的误差,二者结果相差基本在5mmHg范围内,符合 AAMI （Association for the Advancement of Medical Instrumentation）误差标准,进行了一致性分析,给出了 Bland-Altman分析结果,表明两种方法具有较好的一致性。
赵方冲[6]（2017）在《一种家用式睡眠监测系统的设计及算法研究》文中认为睡眠是人一生重要的生理活动,人的一生大约有三分之一的时间是在睡眠中度过的。优质的睡眠可以保证人体拥有良好的生理和心理健康。但是,近年来,越来越多的人由于工作、学习和生活中的压力而遭受着失眠带来的痛苦,急需得到医治。治疗失眠的前提是监测睡眠的质量,然后根据睡眠质量做出诊断。在睡眠监测中,最常使用的多功能睡眠记录仪（PSG）具有功能强大,监测准确率高的特点,但是PSG存在着价格昂贵、体积庞大、佩戴不舒适的问题,因此不适合家用。基于这种认识,本文设计了一种家用式睡眠监测系统,该系统仅需采集睡眠中的一路脑电和一路眼电,可以实时监测睡眠状态并且做出睡眠分期。在结构上,系统分为前端采集端、DSP处理端和上位机处理端。前端采集端以MSP430单片机和ADS1299生物电采集芯片为核心,主要完成脑电和眼电信号的采集以及模数转换,并且通过蓝牙的形式把信号发送到DSP处理端;DSP处理端以TMS320F28335数字信号处理器为核心,主要用于接收采集端发送的信号,利用脑电信号的频域特征,实时的把睡眠分成清醒和睡眠两种状态。另外,DSP处理端集成了SD卡,可以把接收的脑电和眼电信号进行永久性保存。上位机处理端是在MATLAB上完成的,首先读取SD卡中的信号,运用小波分解和小波软阈值实现脑电和眼电信号的滤波处理,然后采用频域法和样本熵法对脑电进行分析,时域法对眼电进行分析,最后根据脑电和眼电的分析结果实现睡眠分期。为了验证算法的可靠性,以MIT-BIH中睡眠数据库的一路脑电和一路眼电为研究对象,实现睡眠分期并且与数据库中标准睡眠分期作对比,获得了85.7%的分期准确率。然后运用本系统监测受试者的睡眠,做出睡眠分期,结果表明该系统可以反映受试者的睡眠状况,可用于睡眠监测。本文设计的睡眠监测系统,只需采集睡眠中的一路脑电和一路眼电,实现对睡眠实时监测和睡眠分期,系统具有体积小、便于佩戴、稳定性高等特点,可以满足睡眠家庭化监测的要求。
黄欢[7]（2017）在《三相并联有源滤波器的控制研究》文中进行了进一步梳理随着科学技术的飞速发展,新能源并网技术更频繁地投入到生产中,非线性负载也更多地应用在电力系统中,这不可避免的带来了无功和谐波污染的问题。为补偿无功和尽可能地削弱谐波,人们开始把有源电力滤波器（APF）作为主要的研究方向,依靠它实时性强、补偿能力强、抗干扰性能优异等特点,在电力控制领域和工程实际中广泛运用。本文的研究对象是三相并联有源滤波器,先阐述了基本原理,选定好拓扑,建立了正常工作的数学模型,然后基于模型选定了谐波检测、补偿控制的方法以及电压调制的策略,确定了主电路参数,并设计出硬件控制电路和辅助主电路的软件程序,最后在matlab中仿真,证实本文设计方案的正确性和可行性。本文先叙述了谐波的概念和改善电能质量的方式,说明了有源滤波器的背景、发展和热点技术,并介绍了它的优势和分类情况,通过比较几种三相四线滤波器的常见结构,选定电容中分型为重点内容,并建立数学模型来说明其工作原理。然后,本文研究了 ip-iq法和FBD法,并分别加以改进,形成将两者结合的新型FBD谐波检测法;通过比较无差拍控制、预测控制的特点,提取预测法的优势应用到无差拍法中,改进为新型无差拍法作为本文的补偿方式,并选择空间电压矢量的调制策略。接下来,文章设计了 APF主电路,包括器件的选择及参数设置;并设计了以TMS320F28335芯片为核心的的硬件电路,包括采样调理、检测控制、驱动保护等单元,并在Altium Designer中画出了原理图;在硬件基础上设计了系统的软件流程,由主程序、中断程序、计算程序三部分构成,作出了各自的流程图。最后,按照之前的理论分析和参数设计,在matlab中搭建模型展开仿真,以电网电流的频谱、负载电流和中线电流的波形、直流侧电压是否稳定等为依据,说明了本文设计的三相并联APF在电网中的补偿性能十分良好,能够很好地滤除谐波和抵御电压畸变、负载突变这些意外情况。
李滨[8]（2016）在《双馈风力发电机最大功率跟踪及空载并网控制系统研究》文中研究表明世界各国在工业化发展的道路上飞速奔驰。随着化石能源的逐渐枯竭和大量消耗化石能源所带来的日益恶化的环境问题,已成为困扰我们的两大难题,人类面临的选择只有一个,那就是能源转型,发展可再生的清洁能源。风能作为一种无任何污染的能源形式,得到了充分的发展,对解决世界性的能源问题有着特殊的意义。步入21世纪以来全球大力发展风电事业,风电总装机容量连续大幅上涨,风力发电技术也推陈出新。随着单机容量的不断扩大,如何有效的利用风能,提升机组的发电效率一直是风电技术领域研究的热点问题。此外,大容量机组并网时刻对电网的影响也不容忽视,因此风力发电机的并网技术也成为了风电技术领域的研究热点。双馈风力发电机组是目前风电场采用最为广泛的机型,其特点是能够实现变速恒频运行,并且变频器功率仅为机组额定功率的1/3,相比于全功率变流器的其他机型大大节约了成本。本文主要针对此机型的一些问题作出研究。本文依据风电机组的实际运行数据,发现其实际发出功率要小于理想情况,为提高风电机组的运行效率,本文对其控制系统进行深入研究,并给出优化方案。本文简单介绍了最大风能捕获的控制原理,通过分析功率损耗对最大风能捕获的影响,针对双馈风力发电机组提出了考虑功率损耗的最大功率跟踪（maximum power point tracking,MPPT）控制策略。推导了考虑铁耗的双馈发电机（double fed induction generator,DFIG）在两相d-q旋转坐标系下的数学模型,并在SIMULINK中搭建了DFIG及其控制部分整体的仿真模型。通过对比分析考虑功率损耗与不考虑功率损耗的最大功率跟踪控制策略下的仿真波形,得出在考虑功率损耗时能使风力机运行在相应风速的最大功率点上,实现最大风能捕获的结论。本文针对仿真软件中没有能够空载运行的DFIG模型的问题,推导了其空载运行时在两相d-q旋转坐标系下的数学模型,同样在仿真软件中搭建出来,用以DFIG空载并网控制策略的仿真研究,并通过基于此模型的仿真与理论分析,验证了此模型的正确性。搭建了以直流机带动DFIG的风力发电机组实验平台,主要包括:IPM驱动电路、IPM外围保护电路、检测与调理电路、过零检测电路、旋转编码器检测电路、故障信号处理电路、并网装置,并详细介绍了各电路的工作原理及功能。以DSPF2812为主控芯片,在CCS3.3上编写了DFIG控制的程序,主要包括主程序和各功能子程序。然后在硬件平台上对程序进行了调试。最后,通过对实验结果的分析,证明了本文所提理论的正确性。
吴俊[9]（2014）在《基于ARM的电网谐波检测系统的设计与研究》文中研究说明随着电网自动化程度的逐步提高，电网中的非线性设备日益增多，谐波污染也日益严峻，人们应该加强对谐波的重视。谐波检测是谐波研究的一个重要分支和前提条件，更快更详细地分析出信号的成分和各个成分的信息，对谐波研究具有十分重要的意义。本文正是以此为背景，设计了一套基于ARM的电网谐波检测系统。本文以提高谐波检测精度为创新点，使用HHT（Hilbert-Huang Transform，希尔伯特-黄变换）算法对谐波进行检测,从谐波检测系统的硬件和软件两方面进行了详细的设计。硬件部分，首先介绍了以OK6410开发板（S3C6410（ARM11内核）为处理器）为硬件平台的系统整体硬件设计方案，然后介绍了谐波检测系统信号采集模块的硬件电路，部分电路还使用proteus软件进行仿真，仿真结果证明了设计的正确性。软件部分首先分析了国内外经典的谐波检测算法，重点阐述HHT算法，针对算法的模态混叠问题使用插入掩蔽信号的方法进行改进，仿真结果显示模态混叠现象得以改善；本文在开发板和上位机上都分别进行了软件设计，在开发板中设计了谐波生成界面和相关应用程序，用这些软件模块来模拟电网谐波，用IO扩展模块和RS232USB转串口线与PC机相连以传送数据，在MATLAB GUI界面上对获得的数据进行分析，显示谐波信号的组成成分，得到信号的幅值、频率等信息，还对部分程序进行了说明。最后，为了便于误差分析，对给定已知数据进行测试并给出仿真结果和误差计算，仿真结果表明本文设计的谐波检测系统取得了预期的效果。
化云鹤[10]（2014）在《太行山区风光互补发电系统研究 ——以易县狼牙山区为例》文中提出传统能源储量的锐减、人类对资源需求的膨胀，以及传统能源带来的不可忽视的环境问题，让科学家们将能源眼光放到了太阳能和风能这两种储量可观、分布广泛的可再生能源上。两种能源的高效利用和研究逐年升温，其中小型独立能源发电装置尤其被电网架设不方便地区看好。在政府大力提倡“低碳生活”和可持续发展的政策大环境下，独立式风光互补式发电系统成为小型能源发电的必然选择。独立式风光互补发电系统利用风能和太阳能在分布和时间上的互补特性实现昼夜不间断发电和不同季节下电能的稳定输出，相比于单一的风能或太阳能发电，其资源利用率更高，系统更加稳定和可靠。本课题是以河北省科技支撑计划项目的《太行山区风光互补式清洁能源小型成套系统优化配置》项目为平台，研究将独立式风光互补发电系统安全稳定的应用于多山地区。经过查询大量资料、搜集信息并实地考察、观测和研究、配置，最终在狼牙山风景区试验地点石家统村安装完成样机，并多次监测和记录互补系统的运行状况。本论文的独立式风光互补发电系统主要由发电部分、电能转换部分、电能存储部分和负载部分组成。针对发电部分控制和配置、电能转换部分变换器控制、电能存储部分的充放电控制和容量选择进行了深入研究。研究方向主要有两个侧重点：控制器硬件和软件程序的研究与针对狼牙山风景区试验地点农户用电情况以及风能、资源分布状况而进行的独立式风光互补发电系统的容量匹配研究。本论文取得了一定的研究成果，主要包括以下三个方面：1、研究了独立式风光互补发电系统的各个部分以及工作原理，并针对各发电方法和蓄电池充放电控制，通过对已有发电方法的比较，选择了适合狼牙山区互补系统使用的控制方法。2、在以单片机dsPIC30F2010为控制核心的基础上开展了对DC/DC变换器、驱动电路、采样电路以及外围电路的研究工作，并针对各控制方法编写了软件程序。3、以资源数据和耗电情况为依据通过修正和计算，匹配了适用于狼牙山区的风光互补发电系统。最终在试验地点的检测结果证明了此系统可以稳定运行。
二、两例降压变换电路（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、两例降压变换电路（论文提纲范文）
（1）用于重离子治癌装置的in-beam PET读出电子学设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 重离子放射治疗技术 |
| 1.1.1 重离子放射治疗优势 |
| 1.1.1.1 重离子放疗的物理学优势 |
| 1.1.1.2 重离子放疗的生物学优势 |
| 1.1.2 国内外重离子放射治疗发展 |
| 1.1.2.1 国外重离子放疗发展 |
| 1.1.2.2 国内重离子放疗发展 |
| 1.2 重离子放疗在线影像实时监测技术发展 |
| 1.2.1 重离子放疗特点与PET影像监测原理 |
| 1.2.2 PET在重离子放疗中的发展 |
| 1.2.3 in-beam PET的优势 |
| 1.3 在束PET系统 |
| 1.3.1 in-beam PET的研究意义 |
| 1.3.2 in-beam PET的结构组成 |
| 1.3.2.1 闪烁晶体 |
| 1.3.2.2 光电转换器件 |
| 1.3.2.3 图像重建算法 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 在束PET的电子学系统 |
| 2.1 电荷测量技术 |
| 2.1.1 波形数字化方法 |
| 2.1.2 电荷时间变换方法 |
| 2.1.3 滤波成形+ADC方法 |
| 2.2 时间测量技术 |
| 2.2.1 定时甄别技术 |
| 2.2.1.1 前沿定时 |
| 2.2.1.2 过零定时 |
| 2.2.1.3 恒比定时 |
| 2.2.1.4 其他定时甄别技术 |
| 2.2.2 TDC技术 |
| 2.2.2.1 “粗”时间测量 |
| 2.2.2.2 “细”时间测量 |
| 2.2.2.3 FPGA-TDC技术 |
| 2.3 在束PET读出电子学系统调研 |
| 2.3.1 基于PMT的读出电子学方法 |
| 2.3.2 基于APD的读出电子学方法 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 在束PET数据获取单元电子学的硬件设计 |
| 3.1 在束PET成像系统整体结构 |
| 3.1.1 探测器 |
| 3.1.2 电子学整体结构 |
| 3.2 数据获取单元的性能指标 |
| 3.3 数据获取单元输入信号的特征 |
| 3.4 数据获取单元的原理设计 |
| 3.5 预处理单元 |
| 3.5.1 电荷测量电路 |
| 3.5.1.1 输入级 |
| 3.5.1.2 滤波成形 |
| 3.5.1.3 模拟数字转换电路 |
| 3.5.2 时间测量电路 |
| 3.5.2.1 快放大电路 |
| 3.5.2.2 前沿定时甄别+电平转换 |
| 3.6 数据处理单元 |
| 3.6.1 时钟和同步电路 |
| 3.6.2 接口电路 |
| 3.6.3 电源电路 |
| 3.7 小结 |
| 第四章 FPGA逻辑功能设计 |
| 4.1 逻辑整体框架 |
| 4.2 数据同步与组帧逻辑 |
| 4.3 积分面积算法逻辑 |
| 4.4 时间数字变换的实现 |
| 4.5 电荷与时间数据处理及在线修正 |
| 4.5.1 常规监测模式 |
| 4.5.1.1 位置和能量计算 |
| 4.5.1.2 时间修正 |
| 4.5.1.3 能量修正 |
| 4.5.1.4 令牌环读出 |
| 4.5.2 Flood Map统计+能谱测量 |
| 4.6 基于光纤的数据传输接口设计 |
| 4.7 基于USB2.0的接口设计 |
| 4.8 小结 |
| 第五章 数据获取单元电子学系统测试 |
| 5.1 实验室电子学测试 |
| 5.1.1 电子学测试平台 |
| 5.1.2 能量链电路评估 |
| 5.1.2.1 ADC采样波形 |
| 5.1.2.2 电荷测量精度 |
| 5.1.2.3 噪声及线性指标 |
| 5.1.3 时间链电路评估 |
| 5.1.3.1 测试平台搭建 |
| 5.1.3.2 时间测量精度 |
| 5.2 探测系统测试验证 |
| 5.2.1 探测系统实验平台 |
| 5.2.2 Flood Map统计 |
| 5.2.3 能谱统计 |
| 5.2.4 时间精度 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）基于压电电缆的BCG信号采集系统自适应处理方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 BCG信号检测技术概述 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 心率提取算法 |
| 1.3.2 心率异常分类 |
| 1.3.3 睡眠分期 |
| 1.4 本文的主要研究内容以及创新点 |
| 第二章 检测系统总体设计和相关理论分析 |
| 2.1 系统总体设计 |
| 2.2 生理信号检测机理分析 |
| 2.2.1 压电效应以及工作原理 |
| 2.2.2 PVDF简介及其优点 |
| 2.2.3 PVDF压电电缆床垫结构设计 |
| 2.3 心率提取算法理论简介 |
| 2.3.1 心冲击信号的产生机理以及波形特征 |
| 2.3.2 自适应方法理论简介 |
| 2.4 心率异常分类算法理论简介 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 非接触式生理信号检测系统硬件电路设计 |
| 3.1 系统硬件电路总体设计 |
| 3.2 信号调理模块 |
| 3.3 微处理器模块 |
| 3.3.1 微处理器选型 |
| 3.3.2 AD转换模块 |
| 3.3.3 SRAM模块 |
| 3.4 通信模块 |
| 3.4.1 蓝牙模块 |
| 3.4.2 串口模块 |
| 3.5 PCB电路图和实物图 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 BCG信号心率提取自适应方法研究 |
| 4.1 算法思想和流程 |
| 4.2 算法实现 |
| 4.2.1 信号预处理 |
| 4.2.2 体动检测与睡眠质量分析 |
| 4.2.3 心率提取算法 |
| 4.2.4 小波变换呼吸信号提取算法 |
| 4.3 算法测试 |
| 4.3.1 实验验证 |
| 4.3.2 算法评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 BCG信号心率异常分类研究 |
| 5.1 HRV分析的研究进展 |
| 5.1.1 HRV研究的发展 |
| 5.1.2 HRV的分析方法 |
| 5.2 BCG信号进行HRV分析的可行性 |
| 5.3 分类器的设计 |
| 5.3.1 数据来源 |
| 5.3.2 分类方法 |
| 5.3.3 模型评估 |
| 5.4 实验结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 实时生理信号检测系统软件设计与实现 |
| 6.1 系统总体软件设计 |
| 6.2 多任务管理与划分 |
| 6.3 人机交互界面设计 |
| 6.4 功能测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 论文总结 |
| 7.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（3）光储直流微网自适应下垂控制（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 直流微网研究现状 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 直流微网的控制技术 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 直流微网结构及系统单元分析 |
| 2.1 直流微网结构 |
| 2.2 光伏发电单元 |
| 2.2.1 光伏电池数学模型 |
| 2.2.2 光伏电池的输出特性仿真 |
| 2.2.3 光伏单元的控制 |
| 2.3 储能单元 |
| 2.3.1 蓄电池模型 |
| 2.3.2 蓄电池充放电控制策略 |
| 2.4 直流电压变换器 |
| 2.4.1 Boost变换器 |
| 2.4.2 双向DC/DC变换器 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 储能变换器的控制 |
| 3.1 传统下垂控制分析 |
| 3.1.1 下垂控制基本原理 |
| 3.1.2 下垂控制存在的问题 |
| 3.2 自适应下垂控制分析 |
| 3.2.1 Boost变换器的小信号建模 |
| 3.2.2 基于SOC的自适应改进下垂控制 |
| 3.3 仿真验证 |
| 3.3.1 幂指数n对系统性能的影响 |
| 3.3.2 下垂系数kx对系统性能的影响 |
| 3.3.3 负荷功率波动对控制性能的影响 |
| 3.3.4 ESU断开时对控制性能的影响 |
| 3.4 储能变换器充电控制 |
| 3.4.1 Buck变换器的小信号建模 |
| 3.4.2 蓄电池充电控制策略 |
| 3.4.3 仿真验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 光储直流微网协调控制 |
| 4.1 光储直流微网的工作模式 |
| 4.2 光储直流微网运行控制分析 |
| 4.2.1 P_(pv)变化时的运行特性分析 |
| 4.2.2 P_L变化时的运行特性分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
（4）米波段高分辨率数字极化太阳射电频谱仪（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 太阳射电研究背景 |
| 1.2 太阳射电频谱仪的研究背景 |
| 1.3 论文主要工作与组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 太阳射电频谱仪的总体设计 |
| 2.1 太阳射电频谱仪方案架构 |
| 2.1.1 天线接收环境及天线参数 |
| 2.1.2 信号处理方案的选择 |
| 2.2 太阳射电频谱仪设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 信号放大模块的设计与实现 |
| 3.1 天线信号处理的意义 |
| 3.2 校准单元 |
| 3.2.1 校准单元分析 |
| 3.2.2 电源设计 |
| 3.2.3 控制系统设计 |
| 3.2.4 控制流程 |
| 3.3 变频GPS模块 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 高速采集的设计与实现 |
| 4.1 傅里叶变换 |
| 4.2 数字极化合成理论 |
| 4.3 采集卡逻辑设计与实现 |
| 4.3.1 采集卡设计方案 |
| 4.3.2 采集卡逻辑结构设计 |
| 4.3.3 硬件选择与设计 |
| 4.3.4 采集卡DDC逻辑实现 |
| 4.3.5 采集卡PCIE-DMA逻辑实现 |
| 4.3.6 FPGA资源分析及数据封装 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 频谱仪软件设计与实现 |
| 5.1 软件设计平台概述 |
| 5.1.1 Visual Studio 2012简介 |
| 5.1.2 MFC可视化界面设计 |
| 5.1.3 LabVIEW简介 |
| 5.2 动态链接库函数 |
| 5.3 板卡控制及接收程序 |
| 5.3.1 控制界面与参数配置 |
| 5.3.2 软件控制流程 |
| 5.3.3 软件智能化运行 |
| 5.4 数据分析程序 |
| 5.4.1 二进制数据显示 |
| 5.4.2 频谱图显示软件 |
| 5.4.3 强度图显示软件 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 频谱仪的测试与优化 |
| 6.1 前端放大单元测试 |
| 6.2 板卡采样测试 |
| 6.2.1 板卡功能性测试 |
| 6.2.2 板卡温度测试与优化 |
| 6.2.3 时间戳时间读取测试 |
| 6.2.4 极化合成测试 |
| 6.3 变频卡测试与优化 |
| 6.4 频谱仪的实际应用 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（5）基于光电容积脉搏波的无创血压检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 |
| 2 光电容积脉搏波血压检测理论分析 |
| 2.1 脉搏波概述 |
| 2.1.1 脉搏波的产生 |
| 2.1.2 脉搏波的分类 |
| 2.1.3 光电容积脉搏波的检测原理 |
| 2.2 光电容积脉搏波的特征 |
| 2.2.1 光电容积脉搏波的组成成分和特点 |
| 2.2.2 光电容积脉搏波的波形特征 |
| 2.2.3 光电容积脉搏波的特征点 |
| 2.3 光电容积脉搏波和动脉血压的关系 |
| 2.3.1 动脉血压的形成 |
| 2.3.2 脉搏波特征血压检测的研究状况 |
| 2.3.3 基于脉搏波特征参数的血压检测路线 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 光电容积脉搏波采集系统设计 |
| 3.1 采集系统方案设计 |
| 3.2 脉搏波信号硬件调理电路设计 |
| 3.3 脉搏波采集软件设计 |
| 3.3.1 软件设计流程 |
| 3.3.2 数据的采集和发送 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 光电容积脉搏波特征检测研究 |
| 4.1 脉搏波信号去噪 |
| 4.2 脉搏波特征点检测 |
| 4.2.1 小波变换的基本理论 |
| 4.2.2 基线漂移的去除 |
| 4.2.3 特征点检测的研究 |
| 4.2.4 结果分析 |
| 4.3 脉搏波特征参数提取与血压的采集 |
| 4.3.1 特征参数的提取 |
| 4.3.2 动脉血压的采集 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 血压建模及实验验证 |
| 5.1 特征参数与血压相关关系分析 |
| 5.1.1 逐步回归分析原理 |
| 5.1.2 逐步回归分析步骤 |
| 5.1.3 逐步回归分析结果 |
| 5.2 血压预测模型 |
| 5.2.1 血压预测模型建立 |
| 5.2.2 预测模型的结果 |
| 5.3 结果分析 |
| 5.4 拓展验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（6）一种家用式睡眠监测系统的设计及算法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 睡眠分期研究现状 |
| 1.2.2 睡眠监测系统研究现状 |
| 1.3 研究的内容 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 2 睡眠分期的生理学基础 |
| 2.1 脑电信号简介 |
| 2.1.1 脑电的产生机理 |
| 2.1.2 脑电的特点 |
| 2.1.3 脑电的分类 |
| 2.2 眼电信号简介 |
| 2.3 睡眠分期简介 |
| 2.3.1 睡眠分期标准 |
| 2.3.2 睡眠的生理学特征 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 硬件设计 |
| 3.1 睡眠监测系统硬件整体设计 |
| 3.1.1 设计要求 |
| 3.1.2 硬件结构设计 |
| 3.2 电极选择 |
| 3.3 导联的选择 |
| 3.4 采集端硬件设计 |
| 3.4.1 采集端硬件结构图 |
| 3.4.2 低通预处理电路 |
| 3.4.3 生物电采集前端模块 |
| 3.4.4 控制器模块 |
| 3.4.5 电源模块 |
| 3.4.6 充电模块 |
| 3.5 信号处理端硬件设计 |
| 3.5.1 信号处理端硬件结构图 |
| 3.5.2 DSP最小系统模块 |
| 3.5.3 电源电路 |
| 3.5.4 外扩存储器电路 |
| 3.5.5 SD卡存储器模块 |
| 3.6 PCB板设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 下位机软件设计 |
| 4.1 采集端软件设计 |
| 4.1.1 软件流程设计 |
| 4.1.2 ADS1299寄存器设置 |
| 4.1.3 信号采集 |
| 4.1.4 蓝牙传送 |
| 4.2 信号处理端软件设计 |
| 4.2.1 CCS集成开发环境 |
| 4.2.2 DSP程序设计流程 |
| 4.2.3 DSP初始化 |
| 4.2.4 信号接收存储 |
| 4.2.5 信号整合 |
| 4.2.6 信号滤波 |
| 4.2.7 状态识别 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 上位机软件设计 |
| 5.1 软件开发平台综述 |
| 5.2 信号去噪原理 |
| 5.2.1 傅里叶变换去噪 |
| 5.2.2 小波变换去噪 |
| 5.2.3 去噪方法对比 |
| 5.3 信号去噪处理 |
| 5.3.1 小波基的选定 |
| 5.3.2 小波分解 |
| 5.3.3 小波阈值滤波 |
| 5.4 睡眠分期算法设计与验证 |
| 5.4.1 脑电信号的分析方法 |
| 5.4.2 眼电信号的分析方法 |
| 5.4.3 睡眠分期算法设计 |
| 5.5 睡眠分期算法验证 |
| 5.5.1 数据库读取 |
| 5.5.2 算法验证实验设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 睡眠监测实验 |
| 6.1 睡眠监测信号采集 |
| 6.1.1 实验方案设计 |
| 6.1.2 实验要求与步骤 |
| 6.2 实验数据分析 |
| 6.2.1 睡眠信号特征分析 |
| 6.2.2 睡眠分期 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 |
| B 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目及获得奖励 |
（7）三相并联有源滤波器的控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| AbstraCt |
| 1 绪论 |
| 1.1 谐波 |
| 1.1.1 谐波的定义 |
| 1.1.2 谐波的来源以及危害 |
| 1.1.3 国内外谐波标准 |
| 1.1.4 谐波的抑制 |
| 1.2 电能质量 |
| 1.3 有源滤波器 |
| 1.3.1 研究背景 |
| 1.3.2 发展历程 |
| 1.3.3 热点技术与前景 |
| 1.3.4 存在的问题与解决途径 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 2 有源滤波器的工作原理和拓扑研究 |
| 2.1 有源滤波器的优势 |
| 2.2 有源滤波器的分类 |
| 2.3 并联APF的工作原理 |
| 2.4 三相四线制并联APF |
| 2.4.1 单相全桥APF |
| 2.4.2 电容中分式APF |
| 2.4.3 四桥臂APF |
| 2.4.4 几种拓扑结构的比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 有源滤波器的谐波检测方法和控制策略 |
| 3.1 谐波检测技术概要 |
| 3.2 运用瞬时无功功率理论的ip-iq法 |
| 3.2.1 瞬时无功功率理论 |
| 3.2.2 典型的ip-iq法 |
| 3.2.3 新型的ip-iq法 |
| 3.3 FBD谐波检测 |
| 3.3.1 FBD法原理 |
| 3.3.2 FBD法的特点 |
| 3.3.3 改进的FBD法 |
| 3.4 电流跟踪补偿技术 |
| 3.4.1 无差拍控制 |
| 3.4.2 预测控制法 |
| 3.4.3 运用预测控制的改进型无差拍法 |
| 3.5 调制策略 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 三相并联APF的硬件电路与软件流程设计 |
| 4.1 主电路参数设计 |
| 4.1.1 滤波器容量的选定 |
| 4.1.2 直流侧电容的选取 |
| 4.1.3 电网侧电感的选取 |
| 4.1.4 功率开关器件的选取 |
| 4.1.5 滤波器的选取 |
| 4.2 硬件设计 |
| 4.2.1 总体结构 |
| 4.2.2 控制电路 |
| 4.3 软件设计 |
| 4.3.1 系统总程序设计 |
| 4.3.2 中断程序设计 |
| 4.3.3 计算程序设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 仿真分析 |
| 5.1 各模块仿真 |
| 5.1.1 新型FBD法仿真 |
| 5.1.2 改进的无差拍法仿真 |
| 5.1.3 直流侧电压控制 |
| 5.2 系统整体仿真 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（8）双馈风力发电机最大功率跟踪及空载并网控制系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 风力发电的发展历程及现状 |
| 1.3 双馈风力发电技术的发展与概述 |
| 1.3.1 并网技术 |
| 1.3.2 最大功率跟踪技术 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 最大风能捕获理论 |
| 2.1 风力机模型 |
| 2.2 DFIG的数学模型 |
| 2.2.1 坐标变换原理 |
| 2.2.2 DFIG的数学模型 |
| 2.3 基于功率曲线法的MPPT原理 |
| 2.3.1 风电机组的运行区域 |
| 2.3.2 最大风能捕获原理 |
| 2.3.3 功率参考值的计算 |
| 2.4 损耗功率对MPPT控制策略的影响及改进 |
| 2.4.1 损耗对最大风能捕获的影响 |
| 2.4.2 改进方法 |
| 2.5 DFIG的MPPT控制策略与仿真 |
| 2.5.1 考虑铁耗的DFIG模型 |
| 2.5.2 双馈风力发电机仿真模型搭建 |
| 2.5.3 电网电压定向的矢量控制系统 |
| 2.5.4 电流内环控制器的设计 |
| 2.5.5 功率外环控制器的设计 |
| 2.5.6 仿真研究 |
| 2.6 小结 |
| 第三章 DFIG空载并网系统研究 |
| 3.1 DFIG的空载并网数学模型 |
| 3.1.1 空载数学模型推导 |
| 3.1.2 DFIG空载并网前仿真模型搭建 |
| 3.1.3 空载仿真研究 |
| 3.2 小结 |
| 第四章 DFIG实验平台硬件设计 |
| 4.1 双馈风力发电机实验平台整体结构 |
| 4.2 DFIG及直流电动机参数 |
| 4.3 智能功率模块(IPM) |
| 4.3.1 智能功率模块(IPM)电路结构 |
| 4.3.2 驱动电路 |
| 4.4 检测电路 |
| 4.4.1 交流信号检测与调理电路 |
| 4.4.2 过零检测电路 |
| 4.4.3 旋转编码器检测电路 |
| 4.5 并网装置 |
| 4.6 控制器DSPF2812 |
| 4.7 保护电路 |
| 4.7.1 IPM保护电路 |
| 4.7.2 故障信号处理电路 |
| 4.8 小结 |
| 第五章 基于DSP的DFIG控制器软件设计 |
| 5.1 开发环境CCS3.3 简介 |
| 5.2 软件程序设计 |
| 5.3 主程序设计 |
| 5.4 子程序设计 |
| 5.4.1 TI周期中断子程序设计 |
| 5.4.2 电压、电流AD采样及校正子程序 |
| 5.4.3 转速测量与转子位置角测量子程序 |
| 5.4.4 比例积分控制器(PI)程序设计 |
| 5.4.5 空载并网子程序 |
| 5.4.6 MPPT控制子程序 |
| 5.4.7 脱网运行子程序 |
| 5.4.8 SVPWM调制子程序 |
| 5.5 PWM脉冲信号的死区时间设置 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 实验结果与分析 |
| 6.1 实验平台调试波形 |
| 6.1.1 调理电路波形 |
| 6.1.2 过零检测电路波形 |
| 6.1.3 转子零位置角检测 |
| 6.1.4 SVPWM波控制信号波形 |
| 6.2 空载并网实验 |
| 6.3 功率控制实验 |
| 6.4 功率损耗对MPPT的影响实验 |
| 6.4.1 机械损耗的测量实验 |
| 6.4.2 铁耗的测量实验 |
| 6.4.3 功率损耗对MPPT的影响实验 |
| 6.5 小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士学位期间的研究成果 |
（9）基于ARM的电网谐波检测系统的设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.1.1 谐波分析背景 |
| 1.1.2 电力系统中谐波的特性 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第2章 电力系统谐波分析方法 |
| 2.1 国内外谐波分析方法的比较 |
| 2.1.1 基于傅里叶变换的谐波检测算法 |
| 2.1.2 基于小波变换的谐波检测算法 |
| 2.1.3 基于瞬时无功功率理论的谐波检测算法 |
| 2.1.4 基于神经网络的谐波检测算法 |
| 2.2 基于 HHT 的谐波检测分析方法 |
| 2.2.1 瞬时频率(Instantaneous Frequency，IF) |
| 2.2.2 固有模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF) |
| 2.2.3 三次样条函数 |
| 2.2.4 Hilbert 谱与 Hilbert 边际谱 |
| 2.2.5 希尔伯特-黄变换（HHT）的特点 |
| 2.3 EMD 的“筛分”过程 |
| 2.3.1 EMD 分解 |
| 2.3.2 “筛分”次数的判定依据 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 HHT 算法的仿真与研究 |
| 3.1 对各类电力信号的检测 |
| 3.1.1 对平稳电力谐波信号的检测 |
| 3.1.2 对平稳间谐波电力信号的检测 |
| 3.1.3 对非平稳信号的谐波检测 |
| 3.1.4 HHT 边际谱和傅里叶频谱的比较 |
| 3.2 HHT 算法的改进 |
| 3.2.1 HHT 算法的不足 |
| 3.2.2 掩蔽信号(Masking signal)法 |
| 3.2.3 掩蔽信号的选择依据 |
| 3.2.4 基于掩蔽信号的 HHT 算法改良仿真结果 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 谐波检测系统的硬件设计 |
| 4.1 谐波检测系统设计方案 |
| 4.1.1 谐波检测系统硬件设计方案 |
| 4.1.2 系统总体设计方案论证 |
| 4.1.3 ARM 芯片的特点 |
| 4.1.4 ARM 芯片的选型论证 |
| 4.1.5 OK6410 开发板 |
| 4.2 数据采集模块 |
| 4.2.1 信号调理电路 |
| 4.2.2 信号加法电路 |
| 4.2.3 基准电压输出电路 |
| 4.2.4 锁相与同步控制电路 |
| 4.2.5 A/D 转换电路 |
| 4.3 硬件电路的仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 谐波检测系统的软件设计 |
| 5.1 系统软件设计的总体思路 |
| 5.1.1 系统的软件方案设计和程序流程图 |
| 5.1.2 开发板操作系统和上位机软件的选择 |
| 5.2 WINCE 系统中谐波生成界面的设计 |
| 5.2.1 VS2008 简介和谐波生成界面 |
| 5.2.2 谐波信号产生界面 |
| 5.2.3 波形设置界面 |
| 5.2.4 非平稳信号设置界面 |
| 5.2.5 采样参数界面 |
| 5.3 谐波生成程序的设计 |
| 5.3.1 信号参数的设置 |
| 5.3.2 谐波波形的采样和显示 |
| 5.3.3 下位机的通信 |
| 5.3.4 按钮的回调函数 |
| 5.3.5 谐波生成程序的编译 |
| 5.4 MATLAB GUI 显示界面的设计 |
| 5.5 GUI 界面的软件设计 |
| 5.5.1 GUI 界面的程序流程图 |
| 5.5.2 GUI 界面中函数的调用 |
| 5.5.3 对“端点效应”的处理 |
| 5.5.4 上位机的通信程序 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 仿真结果和结论 |
| 6.1 测试信号的设置和仿真结果 |
| 6.2 测试信号的误差分析 |
| 6.3 结论和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 硕士期间发表的论文 |
（10）太行山区风光互补发电系统研究 ——以易县狼牙山区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.2.1 互补发电方式的提出 |
| 1.2.2 狼牙山区选用风光互补发电系统的意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 论文研究的主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 风光互补发电系统总体结构 |
| 2.1 风力发电部分 |
| 2.1.1 风力发电机的机械结构 |
| 2.1.2 风轮机部分 |
| 2.1.3 发电机部分 |
| 2.2 光伏电池发电部分 |
| 2.2.1 光伏电池的结构及工作原理 |
| 2.2.2 光伏电池的等效电路及工作特性 |
| 2.3 储能部分 |
| 2.3.1 铅酸蓄电池的主要结构及其工作原理 |
| 2.3.2 铅酸蓄电池的建模 |
| 2.4 系统其他组件 |
| 2.4.1 控制器 |
| 2.4.2 逆变器 |
| 2.4.3 卸荷器 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 风光互补发电系统的控制策略 |
| 3.1 风力发电机 MPPT 控制策略 |
| 3.1.1 风力发电机传统的控制策略 |
| 3.1.2 本论文选择的风力发电机控制策略 |
| 3.2 光伏电池的 MPPT 控制策略 |
| 3.2.1 光伏电池常用的 MPPT 控制 |
| 3.2.2 本论文选用的光伏电池控制策略 |
| 3.3 系统对蓄电池的控制策略 |
| 3.3.1 蓄电池的运行方式 |
| 3.3.2 常用的蓄电池充电方法 |
| 3.3.3 本论文选用的蓄电池控制策略 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 风光互补发电系统控制器研究 |
| 4.1 控制器的硬件研究 |
| 4.1.1 控制核心的选择 |
| 4.1.2 DC/DC 变换器的选择 |
| 4.1.3 驱动电路 |
| 4.1.4 采样电路 |
| 4.1.5 卸荷电路 |
| 4.1.6 其他外围电路 |
| 4.2 控制程序研究 |
| 4.2.1 控制系统的主程序 |
| 4.2.2 蓄电池组的充放电控制子程序 |
| 4.2.3 风力发电控制子程序 |
| 4.2.4 光伏电池发电控制子程序 |
| 4.3 控制功能的实现 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 风光互补发电系统的容量匹配 |
| 5.1 风光互补发电系统容量匹配计算 |
| 5.1.1 风力发电机部分匹配计算 |
| 5.1.2 光伏电池部分匹配计算 |
| 5.1.3 蓄电池组的匹配计算 |
| 5.2 系统应用于狼牙山区的匹配过程 |
| 5.3 系统应用于狼牙山区的匹配结果 |
| 5.4 系统在狼牙山区的安装与测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的学术论文 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
四、两例降压变换电路（论文参考文献）
- [1]用于重离子治癌装置的in-beam PET读出电子学设计[D]. 颜俊伟. 中国科学院大学(中国科学院近代物理研究所), 2020(01)
- [2]基于压电电缆的BCG信号采集系统自适应处理方法研究[D]. 谢丽君. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [3]光储直流微网自适应下垂控制[D]. 袁娜娜. 河南理工大学, 2019(07)
- [4]米波段高分辨率数字极化太阳射电频谱仪[D]. 程仁君. 山东大学, 2018(12)
- [5]基于光电容积脉搏波的无创血压检测技术研究[D]. 李虹宇. 西安理工大学, 2017(02)
- [6]一种家用式睡眠监测系统的设计及算法研究[D]. 赵方冲. 重庆大学, 2017(06)
- [7]三相并联有源滤波器的控制研究[D]. 黄欢. 南京理工大学, 2017(07)
- [8]双馈风力发电机最大功率跟踪及空载并网控制系统研究[D]. 李滨. 太原理工大学, 2016(08)
- [9]基于ARM的电网谐波检测系统的设计与研究[D]. 吴俊. 湖北工业大学, 2014(08)
- [10]太行山区风光互补发电系统研究 ——以易县狼牙山区为例[D]. 化云鹤. 河北农业大学, 2014(03)