毕业设计基于语音控制的起重运输机电路设计.docx
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毕业设计基于语音控制的起重运输机电路设计
本科毕业设计
基于语音控制的起重运输机电路设计
摘要
本次设计的新型起重机主要用于金属物质的运输工作。
控制部分采用PC和数据采集卡相结合的结构,便于连接更多的数据采集和控制设备对起重机的运行情况进行实时的反馈和相应的操作。
该设计以计算机为硬件开发平台,微软的语音识别技术为软件开发平台,将语音识别技术和起重机控制技术相结合,设计了采用语音指令来控制的新型龙门起重机。
该设计主要包括总体方案和机械部分设计、语音识别软件和控制软件的设计以及控制电路部分设计三部分。
本论文主要负责电路部分的设计,它是计算机到具体机械构件的接口电路。
电路部分设计中,我们采用了USB-4761控制卡。
它是一款USB总线的继电器输出和隔离数字量输入输出模块。
在电路设计中,我们应用了它的继电器开关和数据采集功能。
控制卡是电路和计算机之间的纽带,即通过控制控制卡来控制电路,进而控制电机,最后达到控制机械构件运动的目的。
该电路设计,实现了起重机的启动、制动、调速、正反转功能。
起升重物可以在上升或下降过程中的任意位置准确制动;同时,计算机通过控制卡采集安装在提升机构和行走机构上行程开关的信号,来判断提升机构和行走机构是否到达极限位置。
电路还实现了各种保护功能,例如过载保护、短路保护、过流保护等。
关键词:
起重机;电路设计;控制卡;语音识别
Abstract
Thedesignofthenewcranemainlyisusedforthemetalmaterialtransportationwork.ThepartofthecontroladoptedPCanddataacquisitioncardstructure,whichwasconvenienttoaddmoredataacquisitionandcontrolequipmentfortheoperationofacranetoconductreal-timefeedbackandthecorrespondingoperation.
ThedesignusescomputerforthehardwaredevelopmentplatformandMicrosoft'sSpeechrecognitiontechnologyforthesoftwaredevelopmentplatform,andcombinesSpeechrecognitiontechnologywithCranecontroltechnologytodesignthenewgantrycraneswhichcontrolledbyvoicecommands.Thisdesignincludesthreeparts:
theoverallplan,mechanicaldesign,
SpeechRecognitionsoftwareandcontrolsoftwaredesignaswellascontrolcircuitdesign.Thispaperismainlyresponsibleforthepartofcircuitdesignwhichistheinterfacebetweenthecomputerandthespecificmechanicalcomponents.
TheauthoradoptsaUSB-4761controlcardintheCircuitdesign.ItisaUSBbusrelayoutputandisolationofdigitalinputandoutputmodule.Inthecircuitdesign,weusethefunctionsofitsrelayswitchesanddataacquisition.Thecontrolcardisthelinkbetweenthecomputerandthecircuit,thatmeansbycontrollingthecontrolcardtocontrolthecircuit,finallytocontrolmechanicalcomponents’movement.Thecircuitdesignhasrealizedthefunctionofthestartofthecrane,braking,speedcontrol,positiveandnegativeturn.Liftingweightscanbebrakedanywhereintheprocessofrisingorfallingaccurately.Meanwhile,thecomputer,linkingtothecontrolcardacquiringsignalsfromthelimitedswitchinstalledontheliftingandthewalkingorganization,judgeswhethertheorganizationreachesthelimitposition.Thecircuitalsohasachievedavarietyofprotectionfeatures,suchasoverload,short-circuitprotection,overcurrentprotection,andsoon.
Keywords:
Crane;circuitdesign;controlcard;Speechrecognition
第一章绪论
1.1问题的提出
与机器进行语音交流,让机器明白你说什么,这是人们长期以来梦寐以求的事情。
语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的技术。
语音识别是一门交叉学科,近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。
人们预计,未来10年内,语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。
语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。
很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。
语音识别技术所涉及的领域包括:
信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。
语音设别是一种赋能技术,现在很多的人机交互界面都可能通过补充语音识别功能而得到改善,此外还可以创造一批新的机器和新的信息服务行业进入人的生活。
语音识别技术可以把费脑、费力、费时的机器操作变成一件很容易且很有趣的事情,在许多“手忙”、“手不能用”、“手所不能及”、“没有手的残疾人”、“懒得用手”的场景中,包括像驾驶室、一些危险的工业场合、强电按钮、远距离自动信息获取、家电控制等方面,语音识别技术可带动一系列崭新和更便捷功能的设备出现,使人们的生活更方便、工作更安全。
计算机通信技术的发展,使互联网在信息聚集和传播方面成为很先进的社会基础设施,由于使用手段的限制,还有的人或有些场合还无法广泛普及使用。
但有线固定电话和无线移动电话网络的应用已经得到了广泛的普及使用。
特别是无线信息传播的普及使用几乎达到了社会的所有阶层,但电话网络现在最主要的功能还是语音通讯。
由于知识层次和知识领域的差异,现实生活中有相当一部分人很难得到现代化生活可能带来的方便,包括信息服务和其他各类先进设备可提供的帮助。
语音识别技术有助于改善这种情况,使得各个阶层更多的人享受到更多的社会信息资源和现代化服务,提高整个社会的信息化程度。
如果将两者结合,用电话网络作为互联网的语音入口,用语音识别作为人与网上信息交互的便捷工具,则可以在相当大的范围,使人们享受到更多的社会信息资源和现代化服务促进社会的进步。
此外将语音识别与语言理解、文字翻译、语音合成进行系统创新集成的语音同声翻译技术,可以用于突破不同语种的人说话交流的语言壁垒。
语音技术的应用已经成为一个具有竞争性的新兴高技术产业。
在语音识别日趋完善的形势之下,我们是否可以考虑将语音识别技术融入到工业生产之中,使得传统的工业生产技术与其它学科现代化的新技术相结合,形成一种更为简洁和方便的控制体系呢?
是否通过人发出语音指令来控制机构相应的运动来代替以往传统的人机交互界面呢?
是否能通过人说话来控制机械来实现我们所期望的功能呢?
1.2国内外研究现状
语音识别研究从二十世纪50年代开始到现在已经历半个多世纪的蓬勃发展,在这期间获得了巨大的进展。
60年代,相继出现并发表了语音识别的几个重要研究思想。
在60年代中,三个研究项目的开展对其后20多年的语音识别研究和开发产生了重大影响。
第一个研究项目在RCALab开始于60年代后期,目的是研究语音事件在时间刻度上不均匀性的现实解决办法。
在能够可靠检测出语音事件的始末点的基础上,发展了一套时间归正的基本方法,显著降低了识别匹配评分的变化程度。
几乎与此同时,前苏维埃的研究人员Vintsyuk提出使用动态规划来对齐两个不同长度的语音音段。
尽管动态时间弯折(DTW)概念的实质和用于连接词识别的算法雏形已经包含在Vintsyuk的工作中,但直到80年代才在西方广为人知、并发扬光大。
60年代的最后一项成就是研究人员Reddy用动态跟踪音素的方法进行连续语音识别的开创性工作。
Reddy的这项工作最终在CMU(他在60年后期加入CMU)培育出长期进行的并获极大成功的语音识别研究计划,在连续语音识别系统的研究方面至今仍然保持世界领先的水平。
70年代,语音识别研究取得了一系列具有里程碑意义的成就。
首先,在模式识别思想、动态规划方法、线性预测思想等基础研究的成功应用的支撑下,孤立词发音和孤立语句发音的识别成为了可行的有用技术。
70年代的另一个里程碑是在IBM开始了一个长期持续的、卓有成效的大词汇量连续语音识别研究的集体努力。
他们在20多年中研究了三项不同的工作,其中之一就是简单备忘录的听写系统Tangorn。
在这期间,AT&TBellLab开展了一系列目的在于建立真正的非特定人语音识别系统的实验。
研究提出了范围广泛的一类复杂的聚类算法,用于确定能够表示大量人群的不同词语的所有声学变化的不同模式的数量。
这些研究经过10多年的精炼后,成为构建非特定人的模式聚类技术,现在已经得到充分理解并广泛应用。
继孤立词语识别成为70年代研究的主要焦点之后,连接词语识别的问题则是80年代研究的焦点。
其目标是创建基于用由单个词的模式串接在一起进行匹配,并能识别由词汇串接组成的流畅话语的可靠系统。
形式化并实现了大量连接词语音识别的算法,例如两层动态规划方法,一遍法,层建法,帧同步层建法。
这些“优化”匹配处理的每一种方法都有它自己的实现优点,并对相当多的任务进行过探索研究。
语音识别研究在80年代的最大特点是从基于模板的方法向统计模型方法的转变,特别是转向研究隐马尔柯夫模型HMM的理论、方法和实现问题。
虽然个别实验室(主要是IBM,InstituteforDefenseAnalysis,DragonSystems)对HMM的方法论早已非常熟知和充分理解,但直到80年代中期在HMM的理论和方法广泛发表以后,才使原本艰涩的HMM纯数学模型工程化,从而为更多研究者了解和认识,并被世界上几乎每一个从事语音识别的实验室所采用。
贯穿整个80年代,大词汇量连续语音识别系统研究受到了DARPA的有
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