用曼滤波器常熟理工学院毕业设计论文致谢转眼间，四年的大学生活即将结束，毕业论文的工作也即将画上个圆满的句号。回首大学四年的点点滴滴，感慨良久。首先要感谢我的指导老师老师，老师平时工作繁忙，但在我毕业设计的每个阶段他都悉心指导从课题选取，到论文的撰写完毕，期间我的每个进步和成绩无不倾注了老师的心血和汗水。他对待工作的认真态度，对待科学的严谨作风，对待他人的宽容善良为我今后的工作学习和生活树立了榜样。其次，我要感谢老师，在毕业设计及平时的学习中遇到困难时，老师总是耐心和我们探讨问题，帮助我们解决问题。同时在学习和生活上关心我们，当我们遇到挫折时，她总是鼓舞我们，给我们信心和帮助。我的大学四年的大部分时光是在创新实验室度过，在这里不仅学习到了很多知识，同时也遇到了很多相处融洽的朋友。在电子设计大赛，智能车大赛上我们起挥洒汗水，无怨无悔，我要谢谢实验室的兄弟们。我要感谢我的母校常熟理工学院，是母校给我提供了优良的学习氛围与条件感谢每位曾给我授课的老师，是你们教会了我专业知识。最后，我要感谢我的大学同学，感谢每个帮助过我的人。优化非常复杂，不适用于本系统。国外有研究者根据加速度计与陀螺仪的互补特点研究出互补滤波算法，其简单明了并且具有较好的实时性与稳定性，能够较好的融合出姿态角度。考虑到本系统使用的惯性器件特性较差，互补滤波在本质原理上不能弥补器件特性缺陷，故本系统采用卡尔曼滤波算法作为数据融合方法。年卡尔曼发表了著名的用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文。随着数字计算技术的进步，卡尔曼滤波器得到了越来越广泛的应用和推广，尤其是在自主或协助导航领域。卡尔曼滤波器与大多数滤波器不同之处，在于其是种纯粹的时域滤波器，不需要像低通滤波器等频域滤波器那样，需要在频域设计再转换到时域实现。对于解决大部分的问题，是最优，效率最高甚至是最有用的。卡尔曼滤波器的广泛应用已经超过年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。卡尔曼滤波器是种高效率的递归滤波器自回归滤波器，能够从系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波器不仅能估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态。卡尔曼滤波器解决离散时间控制过程的般方法，首先定义模型线性随机微分方程。假设卡尔曼滤波模型时刻真实状态是从时刻推算出来，如下式式式中，是时刻状态是时刻状态变换模型是作用在控制器向量上的输入控制模型是过程噪声，假设其均值为零，协方差矩阵符合多元正态分布,式常熟理工学院毕业设计论文时刻对应真实状态的测量满足下式式式中是观测模型，将真实控制映射为观测空间为观测噪声，其均值为零，协方差矩阵符合正态分布,式初始状态以及每时刻的噪声都认为是互相独立的。卡尔曼滤波器的操作主要包括两个阶段预估与更新。在预估阶段，滤波器根据上时刻状态，估算出当前时刻状态在更新阶段，滤波器利用当前时刻观测值优化在预估阶段获得的测量值，以获得个更准确的新估计值。卡尔曼滤波器迭代过程如下先验状态估计ˆˆ式先验估计误差协方差式卡尔曼增益式后验状态估计ˆˆˆ式后验误差协方差式在上面各式中作用在ˆ上的阶矩阵作用在控制向量上的输入控制矩阵观测模型矩阵，将真实状态空间映射为观测空间先验估计误差协方差矩阵后验估计误差协方差矩阵常熟理工学院毕业设计论文过程噪声协方差矩阵过程噪声协方差矩阵阶单位矩阵矩阵，称之为卡尔曼增益。本章小结本章阐述了小车平衡控制原理与所需条件。对小车进行受力分析，构建了小车的运动模型并提出了小车的运动微分方程。解算出小车运动控制的传递函数并利用自动控制理论进行了分析，设计了两轮自平衡车的控制器。介绍了本系统使用的姿态检测传感器，分析了其性能特点。简述了卡尔曼滤波器原理及其设计流程。常熟理工学院毕业设计论文系统硬件电路设计本系统硬件电路的设计目标为可靠高效简洁。可靠性是系统设计的第要求，因此对电路设计的所有环节都进行了电磁兼容性设计，做好各部分的接地屏蔽滤波等工作，将高速数字电路与模拟电路分开，从而大大提高本系统工作的可靠性。系统主要由以下几个模块组成单片机最小系统硬件设计电源模块硬件设计倾角传感器信号调理电路设计电机驱动电路设计速度检测电路。系统硬件设计图如下主控制器加速度计陀螺仪角度角速度串口通讯桥电机驱动直流电机测速模块编码器图硬件设计总体框图单片机介绍本系统采用飞思卡尔公司原摩托罗拉公司半导体事业部的单片机为控制核心。该单片机是飞思卡尔公司的位系列单片机，简称系列。是系列的增强型产品。基于的内核，可达到的的倍性能。系列增加了条额外指令，可以执行位计算共条指令，总线频率最高可以达到，改进了中断处理能力。系列的采用复杂指令集架构，集成了中断控制器，有丰富的寻址方式。中断有个优先级并且内核支持优先级的调度，最多可有个中断源，可访问最多的全部存储空间包括片内和片外资源。采用的是供电，芯片内部含有的存储器，的，常熟理工学院毕业设计论文的，两路串行通信接口，路串行外围接口，八路定时器通道，两个引脚为个八路可调转换精度的口，八路输出，引脚为个离散数字口，个模块其功能模块如图所示。图单片机功能模块示意图主要特性最高总线速度从提升到增加页面寄存器，可以实现存储空间连续寻址以内存代替,编程简化电源供电简化，不在需要外部滤波电路器件从位精度升为位精度内部有容错纠错功能由位改为位，增加个优先级位，将中断源细分为级支持位操作有存储保护设置定时器功能增强，有四通道位周期中断定时器不再支持模糊逻辑指令。二通用寄存器系列单片机的中央处理器由以下三部分组成算术逻辑单元控制单元和寄存器组。通常外部采用或石英晶体振荡器，可通过内部锁相环使片内总线速度提升到最高，寻址方式有种。内部寄存器组中的寄存器堆栈指针和变址寄存器均为位。的累加器是位的，但是可分别看成两个位累加器和。的寄存器组包括如下个部分。为累加器或位累加器和位变址寄存器和，来处缆线，该部分电缆按照经济电流浓密度计算，先按经济电流密度选择，而后按发热条件和短路热稳定校验变电所，由第部分计算负荷可知，按经济密度选择经济电流密度取则经济截面积由以上条件选取型，交联聚乙烯绝缘聚氯乙烯护套电力电缆，细钢丝铠装，截面积，查表知其载流量正常允许最高温度。按电压损失校验。因距离短，容量不大，电压较高，故可不校验。按短路热稳定校验按公式假象时间考虑继电保护动作时间，断路器全分段时间，热稳定系数，则综上所述，该工程线路敷设方式为高压电缆选用型，细钢丝铠装，埋地敷设，穿保护管进户。低压电缆选用全塑阻燃型，沿电缆盘，竖井或穿管敷设。室内配线采用，电缆导线沿电缆盘，电缆竖井，保护管敷设。防雷与接地系统设计建筑物防雷系统设计建筑物防雷类别的确定按照建筑物的重要性使用性质发生雷击事故的可能性及后果，其防雷等级可分为三类级防雷的建筑物具有特别重要用途的建筑物，如国际性航空港通信枢纽大型博展建筑特级火车站国宾馆大型旅游建筑等。超高层建筑物，如层以上的住宅建筑，建筑高度超过米的其他民用以及般工业建筑物。国家级重点文物保护的建筑物和构筑物。二级防雷的建筑物重要的或人员密集的大型建筑物，如部省级办公楼省级大型的集会博展体育交通通信广播商业和影剧院建筑等。省级重点保护的建筑物和构筑物。层及以上的住宅和高度超过米的其他民用和般工业建筑物。三级防雷的建筑物至层的普通住宅。建筑高度部超过米的教学楼和普通的旅馆办公楼科研楼图书馆档案楼和省级下的邮政楼等。根据规范可知，本工程为三级防雷建筑物。建筑物防雷措施作为三级防雷建筑物，应有防直击雷的措施。由于主楼高度超过，还应采取防侧击雷和等电位的保护措施。建筑物外部防雷装置的布置防止直击雷的措施般在建筑物易受雷击部位装设避雷针或避雷带。建筑物易受雷击的部位是平面屋及坡度不大于的屋面屋角女儿墙屋檐。坡度大于小于的屋面屋角檐角屋脊屋檐坡度不大于的屋面屋角屋脊檐角。采用避雷带时，屋面任何点距避雷带应不大于米。当有条及以上平行避雷带时，每隔米处将平行的避雷带进行连接当采用避雷针时，单针的保护范围可按度计算。多支避雷针两针间的距离不宜大于米，并应符合下列要求式中两针间的距离米避雷针的有效高度，即避雷针突出建筑物的高度米。④自米以上，每层沿建筑物四周设避雷带。自米以上的金属栏杆金属门窗等较大的金属物体，应与防雷装置连接。周长超过米的建筑物，引下线般不少于根，其间距不大于米，在技术上处理有困难时，允许放宽到米。雷电过电压保护本工程变电所布置于地下室内，已在主体建筑物的防雷保护范围之内，因此高压电气设备不许装设直接雷击保护装置，但仍需采取防雷电波侵入的过电压保护。对电缆的进出线，应在进出端将电缆的金属外皮钢管等与电气设备接地相连当电缆转换为架空线时，应在转换处装设避雷器，避雷器电缆金属外皮和绝缘子铁脚等应连接在起接地。进出建筑物的架空金属管道在进出处应就近接到防雷或电气的接地装置上或单独直接接地。电气装置接用曼滤波器常熟理工学院毕业设计论文致谢转眼间，四年的大学生活即将结束，毕业论文的工作也即将画上个圆满的句号。回首大学四年的点点滴滴，感慨良久。首先要感谢我的指导老师老师，老师平时工作繁忙，但在我毕业设计的每个阶段他都悉心指导从课题选取，到论文的撰写完毕，期间我的每个进步和成绩无不倾注了老师的心血和汗水。他对待工作的认真态度，对待科学的严谨作风，对待他人的宽容善良为我今后的工作学习和生活树立了榜样。其次，我要感谢老师，在毕业设计及平时的学习中遇到困难时，老师总是耐心和我们探讨问题，帮助我们解决问题。同时在学习和生活上关心我们，当我们遇到挫折时，她总是鼓舞我们，给我们信心和帮助。我的大学四年的大部分时光是在创新实验室度过，在这里不仅学习到了很多知识，同时也遇到了很多相处融洽的朋友。在电子设计大赛，智能车大赛上我们起挥洒汗水，无怨无悔，我要谢谢实验室的兄弟们。我要感谢我的母校常熟理工学院，是母校给我提供了优良的学习氛围与条件感谢每位曾给我授课的老师，是你们教会了我专业知识。最后，我要感谢我的大学同学，感谢每个帮助过我的人。优化非常复杂，不适用于本系统。国外有研究者根据加速度计与陀螺仪的互补特点研究出互补滤波算法，其简单明了并且具有较好的实时性与稳定性，能够较好的融合出姿态角度。考虑到本系统使用的惯性器件特性较差，互补滤波在本质原理上不能弥补器件特性缺陷，故本系统采用卡尔曼滤波算法作为数据融合方法。年卡尔曼发表了著名的用递归方法解决离散数据线性滤波问题的论文。随着数字计算技术的进步，卡尔曼滤波器得到了越来越广泛的应用和推广，尤其是在自主或协助导航领域。卡尔曼滤波器与大多数滤波器不同之处，在于其是种纯粹的时域滤波器，不需要像低通滤波器等频域滤波器那样，需要在频域设计再转换到时域实现。对于解决大部分的问题，是最优，效率最高甚至是最有用的。卡尔曼滤波器的广泛应用已经超过年，包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。卡尔曼滤波器是种高效率的递归滤波器自回归滤波器，能够从系列的不完全及包含噪声的测量中，估计动态系统的状态。卡尔曼滤波器不仅能估计信号的过去和当前状态，甚至能估计将来的状态。卡尔曼滤波器解决离散时间控制过程的般方法，首先定义模型线性随机微分方程。假设卡尔曼滤波模型时刻真实状态是从时刻推算出来，如下式式式中，是时刻状态是时刻状态变换模型是作用在控制器向量上的输入控制模型是过程噪声，假设其均值为零，协方差矩阵符合多元正态分布,式常熟理工学院毕业设计论文时刻对应真实状态的测量满足下式式式中是观测模型，将真实控制映射为观测空间为观测噪声，其均值为零，协方差矩阵符合正态分布,式初始状态以及每时刻的噪声都认为是互相独立的。卡尔曼滤波器的操作主要包括两个阶段预估与更新。在预估阶段，滤波器根据上时刻状态，估算出当前时刻状态在更新阶段，滤波器利用当前时刻观测值