基于51单片机数控直流电源的设计
基于51的数控直流电源的设计，比较不错，尤其是数控电源在工业与民用上的应用越来越多，这方面的资料又比较欠缺，所以拿来与大家分享。虽然分比较高，但还是很值得的基于51单片机数控直流电源的设计目录1.前言1.1研究背景及意义…1.2国内外研究现状1.3课题的主要内容14论文的总体结构……2方案论证与设计基础知识2.1方案设计与论证…22主控单片机(MCU2.3液晶显示屏(1602)……2.4三端可调稳压器…82.5运算放大器OP072.6数模转换芯片……………1027模数转换芯片3.系统电路原理及硬件实现…………………………………123.1系统总体框图1232系统模块电路设计……………………………………………………………133.2.1单片机控制模块……惠州学院毕业论文3.2.2稳压控制模块…………………………………………………………………143.2.3电压与电流采样模块153.2.4显示模块……183.2.5电源模块193.2.6键盘模块…203.3系统整体原理图……………………………204.系统的软件设计214.1软件设计思路……………………214.2系统软件流程……214.2.1主程序模块……………………………………214.2.2闭环比较程序模块235.系统测试与误差分析……………………………………………………245.1系统测试245.1.1软件测试245.1.2硬件测试245.1.3系统整体测试………………………………………………………2552误差分析……………266.设计总结和展望…………………………………………………………27致谢…………29参考文献附录1系统整体原理图…附录2系统源程序…………………………32基于51单片机数控直流电源的设计1前言1.1研究背景及意义电源技术尤其是数控电源技术是一门实践性很强的工程技术,服务于各行各业。当今电源技术融合了电气、电子、系统集成、控制理论、材料等诸多学科领域。直流稳压电源是电子技术常用的仪器设备之一,广泛的应用于教学、科研等领域,是电子实验员、电子设计人员及电路开发部门进行实验操作和科学研究所不可缺少的电子仪器。在电子电路中,通常都需要电压稳定的直流电源来供电。而整个稳压过程是由电源变压器、整流、滤波、稳压等四部分组成。然而这种传统的直流稳压电源功能简单、不好控制、可靠性低、干扰大、精度低且体积大、复杂度高。普通的直流稳压电源品种有很多,但均存在以下二个问题:输出电压是通过粗调(波段开关)及细调(电位器)来调节。这样,当输出电压需要精确输出,或需要在一个小范围内改变时,困难就较大。另外,随着使用时间的增加,波段开关及电位器难免接触不良,对输出会有影响。稳压方式均是采用串联型稳压电路,对过载进行限流或截流型保护,电路构成复杂,稳压精度也不高。在家用电器和其他各类电子设备中,通常都需要电压稳定的直流电源供电。但在实际生活中,都是由220ⅴ的交流电网供电。这就需要通过变压、整流、滤波、稳压电路将交流电转换成稳定的直流电。滤波器用于滤去整流输出电压中的纹波,一般传统电路由滤波扼流圈和电容器组成,若由晶体管滤波器来替代,则可缩小直流电源的体积,减轻其重量,且晶体管滤波直流电源不需直流稳压器就能用作家用电器的电源,这既降低惠州学院毕业论文了家用电器的成本,又缩小了其体积,使家用电器小型化。传统的直流稳压电源通常采用电位器和波段开关来实现电压的调节,并由电压表指示电压值的大小。因此,电压的调整精度不高,读薮欠直观,电位器也易磨损。而基于单片机控制的直流稳压电源能较好地解决以上传统稳压电源的不足。随着科学技术的不断发展,特别是计算机技术的突飞猛进,现代工业应用的工控产品均需要有低纹波、宽调整范围的高压电源,而在一些高能物理领域,更是急需电脑或单片机控制的低纹波、宽调整范围的电源。1.2国内外研究现状从十九世纪90年代末起,随着对系统更高效率和更低功耗的需求,电信与数据通讯设备的技术更新推动电源行业屮直流值流电源转换器向更高灵活性和智能化方向发展。在上世纪80年代的第一代分布式供电系统开始转向到上世纪末更为先进的第四代分布式供电结构以及中间母线结构,直流/直流电源行业正面临着新的挑战,即如何在现有系统加入嵌入式电源智能系统和数字控制。随着科学技术的迅速发展,人们对物质需求也越来越来高,特别是一些高新技术产品。如今随着直流电源技术的飞跃发展,整流系统由以前的分立元件和集成电路控制发展为微机控制,从而使直流电源智能化,具有遥测、遥信、遥控的三遥功能,基本实现了直流电源的无人值守。并且,在当今科技快速发展过程中,模块化是直流电源的发展趋势,并联运行是电源产品大容量化的一个有效手段,可以通过设计N+1冗余电源系统,实现容量扩展,提高电源系统的可靠性可用性,缩短维修、维护时间,从而使企业产生更大的效益。如:扬州鼎华公司近些年基于51单片机数控直流电源的设计来结合美国 Sorensen amre等公司的先进技术,成功开发了单机最大功率120KW智能模块电源,可以并联32台(可扩展到64台),使最大输出功率可以达到7600kW以上。智能模块电源采用电流型控制模式,集中式散热技术,实吋多仼务监控,具有高效、高可靠、超低辐射,维护快捷等优点,机箱结构紧凑,防腐与散热也作了多方面的加强。它的应用将会克服大功率电源的制造、运输及维修等困难。而且和传统可控硅电源相比节电20%-30%节能优势,奠定了它将是未来大功率直流电源的首选1.3课题的主要内容如何实现对电源的输出控制系统设计的目的是要用微处理器来替代传统直流稳压电源中手动旋转电位器,实现输出电压在电源量程范围内步进冋调,精度要求高。实现的途径很多,可以用DAC的模拟输出控制电溟的基准电压或分压电阻,或者用其它更有效的方法,因此如何选择简单有效的方法是本课题需要解决的首要问题。2、数控直流电源功能的完备数控直流稳压电源要实现电压的键盘化输出控制,同时要具备输出、过压过流保护及数组存贮与预置等功能。另外,根据要求电源还应该可以通过按键选择一些特殊的功能。如何有效的实现这些功能也是课题所需研究解决的问题。3、性能指标输出最大电压:15V输出最大电流:1A惠州学院毕业论文电压步进01V电压分辨率:002V14论文的总体结构第一部分简要介绍课题的背景、意义、国内外研究现状,介绍本文的主要研究内容,包括实现的目标、功能的完备和性能指标。第二部分提出了数控直流电源的总的设计思路和几种实现方案论证,以及相关系统实现的功能,对这些方案的可行性进行比较分析,选择了一种基于51单片机系统的数控直流电源的方案,并对该方案运用的基础知识和使用的器件作出扼要的介绍。第三部分模块化详细阐述了基于51单片数控直流电源的系统整体结构和设计框图,包括薮据单片杋控制模块、稳压控制模块、电压僡流釆样模块、电源模块及键盘模块。第四部分主要阐述了数控直流电源的软件系统的设计思路和软件设计流程。第五部分对数控直流电源的性能参数进行测量与评估,以及对误差进行分析。第六部分对本薮控直流电源的给出了本课题的结论,并对其发展前景进行了展望。2方案与设计基础知识21方案设计与论证根据设计的要求:1、最高输岀电压15V,最大输出电流1A。2、电压步进01V。3、纹波系数尽可能小,输出稳定。4、有限按键操作方使,LCD显示界面基于51单片机数控直流电源的设计5、闭环控制理论的嵌入式软件实现特色及基本技术路线:低成本解决方案。2、直观的实验效果3、经典理论验证平台先硬件后软件,先局部后整体。我设计出以下三个方案:方案一:设计开关电源。在前期方案设计中采用PWM脉宽调制。它的功耗小,效率髙,稳压范围宽,电路形式灵活多样,功耗小,效率高。在制作过程中发现,PWM占空比的线性变化使相应的电流呈非线性变化,经分析发现滤波电容的存在对占空比很小的PWM波积分效果明显,导致电压的非线性变化更显著,特别是PWM占空比很小时(希望得到输出的电压很小),利用单片开关电源的PWM技术控制开关的占空比来调整输出电压的,以达到稳定输出的日的。但用数字量控制的作用更加明显。方案二:用DA和运算放大器做电流源,即采用DA输出调节晶体管的偏值电流电压)。采用此方案能有效的缩短调节吋间,并能提高输出精度。设计方案,包括了微控制器模块、稳压控制模玦、显示模块、键榅模玦、电源模块四部分构成,形成开环控制。方案原理示意图见图2-1:惠州学院毕业论文电压控制单掉电存贮元(LM317)单元(24C02)51单片机(8051)按键电路三位数码管显示单元电源电路图2-1方案二原理框图采用常用的51芯片作为控制器,PO口和DAC0832的数据口直接相连,DA的电压输出端接放大器OP07的输入端,设定放大器的放大倍数为5,输出到电压模块LM3317的电压分辨率0.1ⅴ。所以,当MCU输出数据增加1的时候,最终输出电压增加0.1V,当调节电压的时候,可以以每次0.1Ⅴ的梯度增加或者降低电压。数码管显示电路,该系统使用3个数码管,可以显示三位数,分别组成显示电路的十位、个位、小数点位。本主电路的原理是通过MCU控制DA的输出电压大小,通过放大器放大,给电压模块作为最终输出的参考电压,真正的电压,电流还是由电压模块LM317输出。方案三:用D∧A和运算放大器做电流源,即釆用DA输出调节晶体管的偏值电流
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晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络
晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络；针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类两问题，采用了“ ZFNet”的卷积神经网络来分类晶圆缺陷，并基于该分类器实现了一种“基于块的卷积神经网络”缺陷检测算法。为了提高准确率和加快速度，又改动“更快的区域卷积神经网络”实现了另一种检测算法。第卷第期邡鑫,史峥:晶圆缺陌检测与分类的卷积神经网络ZENet classifierDarker ImIn.ril” HumpBitel检测算法示意图在训练检测器时,数据集是检测器原始尺寸的图像,且包含标记好的缺陷区域和类型。我们结构通过·系列数据扩张操作,得到组数据,随机选取相比于检测算法主作为训练集,作为测试集。要从以下三方面进行了针对性的改进算法中需要优化的参数有滑动窗口尺寸滑()针对重复计算卷积的缺点,采用先动步幅、概率阙值、面积阙值,由于无法求出统一计算特征图,再按)进行映射各参数与检测结果的明确关系式,所以采用遍历法优化参截取的办法。如图,先通过卷积网络(数。因为检测到的缺陷尽量正确和尽量检测到所有缺陷是)对输入图像计算得到其特征图,因为在输入图像矛盾的,故以精确率和召回率的调和平均值作为优上的都能映射到特征图上,所以从输入图像上按化目标,也可根据实际需要调整两者权重满足不同侧重。割取图像进行卷积运算可以替代为直接从特征图上按测试结果映射后的范围割取,从而避免多次重复计算卷积。由于用训练好的检测模型对测试集检的大小形状不·,而全连接层的神经元连接数是固定的,测,计算模式下每张图大概耗时如果检测到的缺所以对割取得到的子特征图,通过层次采样到统陷与标准答案的且类型相同,则判为正确,否尺寸以连接到全连接层。则判为错误。得到结果如表,计算得:laut Image精确率Feature Map召回率ROI其屮正确缺陷的平均表检测器测试结果数量正确错误network有缺陷(正类)图映射示意图从检测结果来看该算法基本实现∫对图像上晶圆()针对滑动窗口尺寸单·的缺点,增缺陷的检测和分类,但是值较低,缺陷检测位置不加了滑动窗口的尺寸类型,并且增加由一个全卷积网络准确,检测耗时较长,分析其原囚如下)组成的()检测出错的数据中,缺陷较大的类型易判断错,)来预判断是否有缺陷。本文采用面积缺陷较小的容易被漏掉,说明只使用一种尺寸的滑动框很分别为,长宽比分别为、共难适应尺寸变化范围较大的缺陷种尺寸的滑动窗口,依次计算其中有缺陷的概率,再从中)滑动框步幅减小则算法耗时平方倍增加,而步幅筛选出一定数量最有可能有缺陷的区域,进行非极大值抑过长造成缺陷概率分布图分辨率较差,从而检测到缺陷位制(),最后得到一定数置准确度较差量的候选区域。()相邻滑动框都有大量重叠,所以每个区域都被多()针对缺陷检测位置准确度差的缺点,次重复送入计算卷积,导致算法耗吋较长。在全连接层后连接一个边界回归层在与上述检测算法相似的图像目标检测领域,近来出用来修正缺陷位置,该回归层与分类层并列。现的很好的克服了以上缺点并取得了很好的针对本文的缺陷检测问题,直接套用标准效果,所以下面介绍如何通过改动实现品圆并不能解决问题。因为判断晶圆的缺陷类型通常需缺陷的检测与分类。要结合缺陷区域周围的图形信息,而在预判断是否有C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct计算机工程年月日缺陷吋还进行了边界回归。虽然更加准确的给出缺陷的位()将原尺寸为的图像调整为置,但送入检测网络的特征儿乎不包含缺陷周围图肜信息,使得滑动窗口尺寸能够适应缺陷大小的变化范围,也可以导致缺陷分类不准。故木文对标准徹了一些根据实际情况来具体调整。改动:得到缺陷检测算法如图,卷积网络(()将改为只判断滑动窗口内是否有缺陷,而,)将输入图僚转换成多种特征图;根据不进行边界回归,也就是只计算所有滑动窗口有缺陷的概特征图从滑动窗口中选出最有可能存在缺陷的率,选取可能性最大的个,做非极大值抑制,再选出层根据特征图中抽取出对应特征组成特可能性最大的个进行检测。征向量;检测网络()根据特征向()将卷积层的尺寸加大为,加大感受野量判断缺陷类型,并进行边界回归;最后通过和概率),从而在判断滑动框內是否有缺陷吋能参阈值对候选缺陷进行过滤即可得到最终缺陷。考更多的周围信息。Detection NetworkonFolutionnl actorSoftmaxRuI Puling liver,e Prop卟 edMS+PrubilitessionInput Image 1024*1024Fully 10 dyercrectCcrvchrionalLaver size 747图检测算法示意图模型训练和平均值作为优化目标,并且使用相同的训练集和图中的检测算法也是基于架构实现,因为卷测试集积网络提取的特征类型对相似普遍有效,故其卷积网络的测试结果参数是直接迁移第章分类器的卷积层参数。但是用训练好的检测模型对测试集检测,和的参数则需要通过方法进行训练,标准计算模式下每张图大概耗时,采用相同判定标准,提供了分开和联合两种训练方式。为了节约得到检测结果如表(其中负类总数与表中总数不同是因时间,本文采用联合训练方式,并结合缺陷检测问题的实为同一张图屮可能检测到多个缺陷),计算得际情况调整超参数精确率在训练时,对每张输入图像,要计算的滑动窗口召回率数量庞大(种尺寸的滑动窗口,滑动步幅)。所以从中随机抽取个作为训练集,其中正例其中正确缺陷的平均负例,且正例占比不超过。分类器采用表检测器测试结果损失函数数量正确错误在训练时,设置提供个,从中随有缺陷(正类)机选取个作为训练集,其屮正例无缺陷(负类)负例,且正例占比不超过。另外设置学从结果来看该算法各方面都优于检测算习率分类器采用损失函数,而边界回法和值更高说明检测检测缺陷类型正确归采用函数。且位置准确,而且速度也大大提高(检测一张图像耗时从为了与检测算法对比,在最后通过遍历法缩小到)。如图为检测缺陷示例,共中标注了缺陷优化和概率阈值时,同样以精确率和召回率的调位置、类型和对应概率C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct邡鑫,史峥:晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络I I图检测结果示例图结束语而对图像上的缺陷检测和缺陷分类这两个问题,本文提出的改动后的检测算法能够精准、快速地从图像中检测出缺陷并同吋进行分类。得益于卷积神经网络良好的特征学习能力,该检测算法能够根据标记好缺陷位置和类型的数据自动学习特征,从而尽量避免人工千预,使算法具有较强的适应能力。参考文献徐姗姗刘应安徐昇基于卷积神经网络的木材缺陷识别山东大学学报工学版刘云杨建滨王传旭基于卷积神经网络的苹果缺陷检测算法电子测量技术江帆刘辉王彬等基于模型的图像识别计算机工程C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct
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