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2019年中国研究生数学建模竞赛试题C题 视觉情报信息分析

我室(南京悦能科技工作室)推出的低压有源滤波器（APF）和静止无功发生器（SVG）产品为三电平结构模块化设计，完全自主研发、性能优异、价格合理。 我是做技术的，我们的有源滤波器采用目前最先进的控制技术（自我独创），实现产品的高性能高稳定性，在多个工程中已有应用。我室刚开展业务，诚心寻找合作伙伴，合作方式多样，以深入的技术合作为主，也可代理销售本工作室授权公司生产的APF、 SVG成品。若贵公司有这方面的业务需求欢迎联系参观合作。:负载建模Three load棖据实际负载情况设置负载参数,下图分别为三相三线制和三相四线制仿真的负载连接C三相三线值负载为:三相整流负载。Three LoadI模块展开「mm「三相四线值负载为:单相整流负载。四:有源滤波器主回路建模如下图,各AP主回路模块接口图。注意图中有以下区别1,三柱三线制AFF的强电输入为A,B、C三根电源线:三四线制APF的强电输入为A、B、C、N四根电源线2,APF_2 level_3p3的调旨系数为3路,产生驱动脉冲6谘PWM信号APF2 level_3p4L的阗亐系数为4路,产生驱动脉冲8路PWM信号;APF3 level3p3L和APF3 level3p4L的凋节系数都为3路,产生驱动脉冲12路PWM信号;3,在AP回路,四种APF都需婁采集3路APF电流信号;但是APF2 leyel3p3L和APF2 elevel3p4L直流母线电压只有一路,只采集一路,APF3levl3p3L和APF3 dlevel_3puL直流母线电压有两路,采集两路yd- char geCnangevdc lpwmInVuuVdr m出gAl changhnresA onAFF2|乳Lapf leve 4LFF3Eve孔以下匹图,分别为APF2 level_3p3L、APP2leel3p4L、APF3 level3p3LAPF3lvel3p4L的拓扑结构」APF2eve3p3主拓扑逆APF2eve3p4L宇拓扑本本4本本本本本本本本TadTAPF3evel3p3主拓扑本本x本小本本本本小本CrrtiCYF本本山本本时本La 2 LeI」APF_3leve3p4L主拓扑APF2 level3p3主叫路建模如下图,APF2leve3p仅多一路线IGBT和进线电抗PMM領电流检测的直流突波容甲容滤波回路主电抗模拟杂数电感APF_2leve1_3p3L主回路建模AFF3evl建模如下图,APF3evel3p3和APF3 level3p4L网别在于装置N点是否连接电网N线。电流检测PW_an主电抗0.0013·1均压电阻宰牛C=9220uF和幸+∞苧滤波板GB逆变回路0直流电压检测APF3leve1主回路建模五:电压、电流检测回路建模电压、电流信号釆集电路实昒在数据釆集板或滮波板(50A模块)上,包括3路电源电压釆集SV、直流母线电压CV釆集(两电平1路,三电平2路)、3路AP电流AI采集3路负载电流II采集。1,电网电压SvV采样处理如下图,采用原副边电压比为300707380V系统的电压互感器。PT changESv changer07300res n2,直流母线电压〔V釆样处理如下图,额定电压375V(三电平,两路路)或750V(两电平,一路)的直流母线电压,通过R1电阻网络转化为75mA左右的电流信号,通过L25P(原副边电流比为15)转换,再通过主控板上的200欧接收电阻R转化为电压信号(此电玉信号为375V左右,若追求更精准可调节主控板上的运放电阻,使其进入AD转换芯片时变为7V左右的信号)。-E SenT1c2751150002三宅平直流母线采样两路vocc ant日=2HaT〓n11两电平直流母线采样-路3,APF电流AI釆样处理如下图,50A模块釆用原副边电流比为10001)的电流传感器IP-128:控制板上接收电阻为50欧。Rcang=ChangCXchange50re-311090(50A only)4,负载电流I釆样处理如下图, CTl change为负载现场安装的互感器图中为100045A的,CT2 change为滤波板模块釆用原副边电流比为10004)的电流传感器IP-128:滤波板上通过接收2000欧电阻转为电压信号CHange2000n2.I0arno六:主控板控制部分建模61概述妇下图,APF内部控制主要包括模块 APF RIFI(主要作月是得AFF给定电流信号、APF反缋电流信号、电网电压信号)、闭环控制模块ⅣI,两电平三相四线制还多一个N线调节系数产生模块APF RIF 2记rY ntLrGsAl ntAPF21eve1_3p3L和APF31eve1内部控制框图N通可LLI intad res川finAl inAPF_21evel_3p4L内部控制框图62:主控板控制部分模块 APF RIF作用模块 APF RIFI作用如下1,对所有集量进行量化处理;2,对采样到得AFF电流信号进行合适的数字滤波、限幅等处理,获得AF反馈电流信号 Al res;对采样到得电网电压信号进行合适的数字滤波、限塥等处理,获电网

毕设 火灾智能报警 ds18b20 mq2 仿真 ;基于DS18B20温度传感器和MQ2烟雾传感器的火灾报警器设计

xilinx vivado SRIO license，亲自测试可以生成BIT文件，希望大家有用

使用qt最为主线程的显示框架，在子线程中使用opencv进行图像采集和图像的保存

用matlab自带的GUI界面设计了一个成绩管理界面，可进行成绩的载入、查询、绘图、求平均分和存储！可直接用！

全向轮，全向移动2,3,4轮小车，变换矩阵。设李雅普诺夫函数为V1=;(x2+y2+0)求其导数如下,当渐进稳定时导数小于0Ⅵ1=xx+yy+ade =-kxre, yeke8上式系数为正时,李雅普诺夫函数的导数小于零,系统渐进稳定代入微分方程得到控制律如下:+ vr cos日a+k-xea+ v sin 8e t kyy+ke022差动轮直角坐标运动学方程差动轮与全向轮的区别是,全向轮小车速度方向与四个轮子的共同朝向相同可为仼意方向,而差动轮小车的切向速度方向与X轴重合,故方程中v=0微分方程如下v+v cos 0PRxet vr sin221差动轮直角坐标下控制律设计选择 Lyapunov函数如下:V2=(x2+y2)+(1k(-cosee对上式沿求导+-。sin6e cea-v+ vr cos ee)+yec-xew+ vr sin ge)D sin 0rev+xe vr cos 8e+yevr sin Be+rwr sin 0e -- sin 8 e11-Xev+xevr cos Be year sin 0e +Wrsin eeksinbe选择如下速度控制输入s。+kxxOrt vr(kye t kosine e)将上式代入 Lyapunov函数导数得到esin 2 0当上式系数为正时,V2≤0,故以上 Lyapunov函数选择正确。由此得到堪于运动学模型的轨迹跟踪速度控制律为2:os 8+lcV(kye t resin其中,k,kx,k为控制器参数。22.2控制器参数选取将控制律代入微分方程得下式(rt vr (lye t))xeRyexe(ar+ vr(kye t kesinee))+ vr sin Be-v (kye t kesinee)上式在零点附近线性化,忽略高次项得PR= ApA0Vrky -vr ke系数值与角速度和速度指令值共同决定系统根,当系数为正是所有根为负数。23对比仿真与结果仿真系统结果图如下ct(pea qle)p(7)elrorxPe, qe)图3轨迹跟踪结构图图中q(yo),v、o分别为移动机器人的线速度和角速度,ε1=(xy0)r,对于差动机器人运动学方程可表示为:COS日0Stn图中 J-sine0:pR=y):qa对于全向轮机器人运动学方程可表示为60sine cose ov=R(O)1 vy对角速度为0.2和线速度为5的圆形轨迹进行跟踪,仿真结果如下图:35302501510-5图4圆形轨迹跟踪仿真图图中×点线为差动轮跟踪轨迹,O点线为全向轮跟踪轨迹。、全向轮平台的设计对全向轮采用如下图所示的结构时,进行系统分析与设计图5互补型全向轮( omni wheels31运动学模型X图6全向轮式移动机器人运动学模型移动坐标X-Y固定在机器人重心上,而质心正好位于几何中心上。机器人P点在全局坐标系的位置坐标为:(x2y,0),三个全向轮以3号轮中心转动轴反方向所为机器人的ⅹ轴。假设三个全向轮完全相同,三个全向轮中心到车体中心位置的距离L。在移动坐标X-Y的速度用 1xe 1表示。由文献[3可得三个全间轮的速度与其在移动坐标和全局坐标系下的速度分量之间的关系分别为以下二式sin(60)xeV)=(-s(60os60)()=011-21-213×3ysin(60-0)Cos(60-6)sin(60+6)cos(60+6)Lysinecose32动力学模型在移动坐标X-Y中,设机器人在沿轴X2和Y方向上收到的力分别为Fx和Fyc第1、2、3号驱动轮提供给机器人的驱动力分别为f1、卫、3,机器人惯性转矩为M,根据牛顿第二定律可得到如下的动力学方程:3√3cos(30)-cos(30)01fFre=sin(30) sin (30)1ML2LTb22/2在地理坐标系X一Y下的方程如下:mxcos(30+0)-cos(30-0) sing 1fiFr= sin(30+0)sin(30-0)-cosefzL33基于动力学模型的控制器设计如上式所示,基于机器人动力学模型的控制方案,直接根据机器人的动力学模型设讣运动控制器,控制器的输出为机器人上驱动电机的驱动电压。基于动力学模型的控制方案,不需对驱动电机进行底层的速度控制,消除了底层速度控制带来的延时。由功力学方程:nmx3×3M」可知在休坐标系中各个方向上的控制输入输出是独立的并且相互之间无耦合;于是可在体坐标中对各个控制量分别进行控制。当以各个电机电压作为控制量U时,对体坐标系中各个方向上的控制量UF经过Ta3×3变换后得到各个电机的控制量UUF先对输入UF到体坐标各个方冋上速度V的系统等效参数[m′门进行辨识,得到由控制量UF到体坐标速度Ⅴ的传递函数:然后设计UF的控制器,经过变换后得到各电机的电压U;速度控制指令 1xe vye (l由第2节控制律求得。34基于编码器的位姿推算圆弧模型在文献L4中介绍机器人里程计圆弧模型是把移动机器人在运动过程中的实际轨迹通过圆弧去逼近234图7平台样品示意图YAYR11B(x12+11Un-1XAA(r()图8采样期间的圆弧运动轨迹图中A(xmy,0n)和B(xnx+1,yn+1,On+1)分别为在采样时问间隔内起始点与终点的位姿坐标,AB为采样期间的圆弧轨迹,利用图中儿何关系可以得到运动轨迹为圆弧时的推算公式如下L(△SR+△S少sin△SR-△Sn+1xn+6n+2(△sinenR△SL(ΔSR+△S△SYn+1=ynCOS+

本教程是基于视觉助手 2012 版创作的。因此附件中的脚本请考虑使用视觉助手 2012 版的打开或更高版本的如 2013 版打开。以作者几年的工作经验来看，视觉助手最近几年的 版本功能上差不太多。因此本教程可以适用于前面的旧版本，如 8.6、2009、2010、2011， 也可以适用于后面的新版本，如 2012、2013 版。本教程的部分理论知识翻译于 NI 视觉概念手册。如果需要查看相关的英文原著，可以 参考 NI 视觉概念手册（注意其中也有不少错误）。教程中相关原实例、应用方案，均源于作者多年工作中遇到的实际应用项目，具有一定 的参考价值。也许您会遇到某个相同的项目，如果能做成，那您的回报，将远远大于本书的 投入，因此本书是物有所值的。本教程最后一章与 LabVIEW 混合编程，因为包含了一些第三方的硬件在其中，并没有 就第三方硬件的动态链接库函数进行详细的说明，只是对如何调用这些函数进行了一些方法 上的说明。因为我们遇到的硬件可能会有很多种，不可能每种硬件的方法都拿来解释清楚， 希望大家能够学会举一反三。NI Vision 工具包里还包含了许多其它的函数，如各种训练函数，如模式匹配、OCR 训练， 或者一些辅助的功能函数，如环形耙子等。这些函数，在您学会了视觉助手后，并且能利用 视觉助手生成 VI 编写一定的图像处理软件时，回过头再来了解这些函数时，将变得非常简 单。因此建立读者从视觉助手开始，学习一些最常用的图像处理方式方法后，再去深入了解 一些其它的有帮助的方法，这样对于您的帮助可能是巨大的。NI 提供视觉助手的目的，也 是在于帮助工程人员能够快速的解决测试测量任务，而不是花大量的时间用于编写代码上。

清华大学电子系山秀明老师的上课讲义及其习题解答，上课用书为《信号与系统》第二版（郑君里），是份很不错的上课笔记

基于ycbcr空间的MATLAB人脸检测代码，非常简单，注释和代码都写得很好，新手也可以很容易看懂。