产品描述
FM5013 是一款应用于马达驱动或 LED 驱动的控制芯片，集成了锂电池充电管理系统，设定一档高电平输出，并带有对不同状态的 LED 指示功能。
FM5013 集成了涓流充电、恒流充电和恒压充电全过程的充电方式，浮充电压精度在全温度范围内可达±1%，并且具有充电电流纹波小、充电效率高等优点。可驱动马达等负载。
FM5013 具有负载过流保护、输出短路保护、软启动、输入过压保护及芯片温度保护等多重保护功能。芯片端口都设计了高性能的 ESD 保护电路，具有极高的可靠性。
FM5013 目前提供 SOT23-6 的封装形式。
功能特点：
可编程充饱电压，充电浮充电压精度±1%
软启动功能
低待机电流 8uA
外围电路简单，无需外部开关控制
负载输出过流、短路、过压保护
2 灯状态显示方式
封装形式：SOT23-6
应用范围：
马达或 LED 驱动
电动消毒枪
剃须刀
电动冲牙器
脸部按摩器
成人玩具
自行车灯
2024-07-08 14:52:00
1.26MB
1
《基于卡尔曼滤波的陀螺仪和加速度计MATLAB仿真》是一个针对科研和教育领域的基础教程，特别适用于本科及硕士级别的学习者。该教程采用MATLAB2019a作为开发工具，包含了完整的仿真代码和运行结果，旨在帮助用户理解和应用卡尔曼滤波算法在传感器数据融合中的应用。
卡尔曼滤波是一种有效的在线估计方法，广泛应用于信号处理、导航系统和控制工程等领域。在陀螺仪和加速度计的数据融合中，卡尔曼滤波能够有效消除噪声，提高传感器测量数据的精度。陀螺仪用于测量物体的角速度，而加速度计则测量物体的线性加速度。两者结合使用，可以实现精确的三维姿态估计。
本教程包含的MATLAB仿真部分，可能包括以下内容：
1. **卡尔曼滤波算法的实现**：讲解了卡尔曼滤波的基本理论，包括预测更新步骤、状态转移矩阵、观测矩阵、过程噪声和观测噪声的协方差矩阵等关键参数的设定。
2. **陀螺仪和加速度计模型**：阐述了这两个传感器的工作原理及其输出数据的特性，以及在实际应用中可能遇到的误差源，如漂移和随机噪声。
3. **数据融合**：通过卡尔曼滤波器，将陀螺仪的角速度数据和加速度计的加速度数据进行融合，以获得更准确的姿态信息。这通常涉及到坐标变换和时间同步等问题。
4. **仿真过程与结果分析**：提供MATLAB代码，演示如何进行滤波器的设计、初始化和迭代计算。同时，教程可能包括对仿真结果的解析，以展示卡尔曼滤波在实际问题中的性能。
5. **实验指导**：可能包含如何使用提供的代码，以及如何根据自己的需求调整滤波器参数的指导，帮助学习者进行实践操作。
通过这个教程，学习者不仅能理解卡尔曼滤波的基本原理，还能掌握将其应用于实际问题的技能，特别是在传感器数据融合领域的应用。对于从事无人机、机器人、自动驾驶等领域的研究者和工程师来说，这是一个非常实用的学习资源。
2024-07-08 10:31:34
46KB
随着通信技术的发展，LTCC技术得到广泛的应用。本教程结合电路原理和三维设计方法，基于电路设计软件Ansoft Designer、高频电磁仿真软件HFSS等仿真软件，对LTCC巴伦的设计过程进行详细的介绍；本教程适用于LTCC巴伦设计的初学者，在设计巴伦的同时熟悉HFSS软件的使用。
2024-07-08 09:59:16
5.5MB
1
基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真样本
本设计报告的主要任务是基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真。GMSK（Gaussian Minimum Shift Keying）是一种数字调制技术，广泛应用于移动通信系统。通过本设计，我们可以加深对GMSK基本理论知识的理解，培养独立开展科研能力和编程能力，并通过SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。
第一部分：课程设计任务和规定
在本设计中，我们的主要任务是基于MATLAB的GMSK系统的设计仿真。我们的设计任务包括：
1. 观测基带信号和解调信号波形。
2. 观测已调信号频谱图。
3. 分析调制性能和BT参数关系。
4. 与MSK系统对比。
我们需要遵守以下规定：
1. 使用MATLAB作为设计工具。
2. 使用SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。
3. 分析调制性能和BT参数关系。
第二部分：GMSK调制原理
GMSK调制原理图如图1所示。在该图中，高斯低通滤波器是GMSK调制系统的核心部分。该滤波器输出直接对VCO进行调制，以保持已调包络恒定和相位持续。GMSK调制原理图中的滤波器必须具备以下特性：
1. 窄带和尖锐截止特性，以抑制FM调制器输入信号中高频分量。
2. 脉冲响应过冲量小，以防止FM调制器瞬时频偏过大。
3. 保持滤波器输出脉冲响应曲线下面积相应pi/2相移。
第三部分：GMSK系统设计
在本设计中，我们将使用MATLAB和SIMULINK对GMSK系统进行设计和仿真。我们的设计包括两个主要模块：信号发生模块和调制解调模块。
2.1 信号发生模块
在信号发生模块中，我们使用Bernoulli Binary Generator来产生一种二进制序列作为输入信号。该模块参数设计这只重要涉及如下几种：
1. probability of a zero 设立为 0.5，表达产生二进制序列中 0 浮现概率为 0.5。
2. Initial seed 为 61，表达随机数种子为 61。
3. sample time 为 1/1000，表达抽样时间即每个符号持续时为 0.001s。
2.2 调制解调模块
在调制解调模块中，我们使用GMSK Modulator Baseband来实现GMSK调制。该模块参数设计这只重要涉及如下几种：
1. input type 参数设为 Bit，表达表达模块输入信号时二进制信号（0 或 1）。
2. BT product 为 0.3，表达带宽和码元宽度乘积。
3. Plush length 则是脉冲长度即 GMSK 调制器中高斯低通滤波器周期，设为 4。
4. Symbol prehistory 表达 GMSK 调制器在仿真开始前输入符号，设为 1。
5. Phase offset 设为 0，表达 GMSK 基带调制器的相位偏移。
第四部分：结论
通过本设计，我们可以加深对GMSK基本理论知识的理解，培养独立开展科研能力和编程能力，并通过SIMULINK对GMSK调制系统进行仿真。GMSK系统的设计仿真可以广泛应用于移动通信系统，并且具有良好频谱效率、恒包络性质等优良特性。
2024-07-08 09:45:44
733KB
1
《基于TMS320C32的直流侧有源电力滤波器控制器》
文章主要探讨了如何利用TMS320C32数字信号处理器（DSP）设计并实现直流侧有源电力滤波器的控制器。TMS320C32是一款高性能、高速度、可编程性强且易于调试的处理器，尤其适用于电力系统中的实时控制任务，因此在直流侧有源电力滤波器的控制领域展现出巨大的应用潜力。
随着电力电子技术的快速发展，电力系统中的谐波污染问题愈发严重，这正是有源电力滤波器应运而生的原因。有源电力滤波器能够有效地消除谐波和无功，相较于传统的无源滤波器，它克服了谐振、补偿效果不稳定以及适应性差等缺点。其中，直流侧有源电力滤波器的关键技术包括系统拓扑选择、谐波参考信号的精确分离以及控制策略的设计。
在本文中，作者介绍了采用TMS320C32作为控制器核心的优势。与模拟控制和固定滤波方式相比，TMS320C32支持灵活的算法设计和结构调整，能更精确地控制有源电力滤波器的工作。具体实现过程中，电流互感器用于采集直流线路电流，经过A/D转换，通过谐波分离算法处理，得到谐波参考信号，然后通过脉宽调制（PWM）技术生成开关信号，控制IGBT的开关状态，以产生与电网谐波相反的电流，达到抵消谐波的目的。
样机系统设计中，直流线路电压约为800V，容量5kW，使用LEM公司的多极电流传感器LTS 6-NP进行电流采集。控制系统的硬件结构包括TMS320C32 DSP、外部存储器以及相应的接口电路。选择TMS320C32主要是因为其浮点运算能力，可以处理更复杂的数值算法，避免定点运算可能出现的数据溢出问题。
主程序流程包括系统初始化、A/D采样、谐波分离、调制信号生成和PWM控制等多个环节。为了确保系统的可靠性，还加入了自检功能，如果程序运行异常，则会自动重启。
仿真结果证明了该控制算法的有效性和系统的稳定性，为高压直流输电系统中的有源电力滤波器提供了理论和技术支持，推动了我国在交直流滤波装置自主设计和生产方面的发展。
总结来说，TMS320C32在直流侧有源电力滤波器的控制器中的应用，体现了现代电力系统对高效、灵活控制的需求。通过深入研究和实践，我们可以进一步优化控制策略，提升滤波性能，以应对日益复杂的电力环境挑战。
2024-07-07 20:23:29
174KB
1
在风能领域，Simulink作为一种强大的仿真工具，被广泛应用于风力发电系统的研究与设计。本模型基于Simulink 2020b版本构建，旨在模拟风速对风力发电机性能的影响，帮助工程师理解和优化风电系统的运行特性。下面我们将深入探讨相关知识点。
Simulink是MATLAB环境下的一个可视化仿真工具，它提供了丰富的库函数、模块和模型，支持用户通过图形化界面构建复杂的动态系统模型。在这个风速仿真模型中，我们可以通过Simulink构建风速的随机生成模型，模拟真实世界中风速的不稳定性。
1. **风速模型**：在风力发电系统中，风速是关键参数之一，它直接影响着风力发电机的功率输出。模型通常采用Weibull分布或Rayleigh分布来模拟自然风速的统计特性。在Simulink中，我们可以构建这些概率分布模型，并通过随机数生成器模块产生符合特定分布的风速序列。
2. **风机模型**：风力发电机的模型也是该仿真中的重要组成部分。常见的风机模型有叶片负载模型、发电机模型、变桨控制系统等。这些模型可以帮助分析不同风速下风机的机械和电气性能，例如功率曲线、转速控制等。
3. **风力发电系统**：完整的风力发电系统包括风轮、传动链、发电机、变频器以及电网接口等部分。通过Simulink，我们可以建立这些部分的动态连接，分析整个系统在不同风速条件下的稳定性和效率。
4. **控制策略**：在风力发电中，控制策略对于优化性能至关重要。例如，变桨距控制可以调整叶片攻角以适应风速变化，提高发电效率；而最大功率点跟踪（MPPT）控制则确保发电机在任何风速下都能获得最佳输出。Simulink可实现这些控制策略的仿真和优化。
5. **仿真分析**：完成模型构建后，我们可以进行仿真运行，观察并分析风速变化对风力发电机性能的影响，如功率波动、系统稳定性等。此外，还可以通过添加故障模型进行故障诊断和容错能力研究。
6. **版本兼容性**：由于模型使用的是2020b版本的Simulink，可能有些用户会遇到版本兼容性问题。如果遇到无法打开的情况，建议联系模型提供者获取低版本的兼容文件。
这个"基于Simulink的风速仿真模型"涵盖了风能领域的多个重要知识点，包括风速建模、风机性能分析、控制策略设计以及系统仿真。通过这个模型，研究人员和工程师能够更好地理解和优化风力发电系统的性能，为清洁能源的发展贡献力量。
2024-07-07 17:01:31
49KB
1