采用电流矢量控制的电流型PWMAC/DC变换器非线性控制策略的研究

文章提出了一种采用电流矢量PWM控制的非线性控制策略，该方案通过电流矢量PWM控制来跟踪电流指令，从而简化了电流型PWM AC／DC变换器波形发生。在建立电流型PWM AC／DC变换器d-q模型基础上，采用输入输出线性化方法实现了解耦控制，给出了理论分析和调节器参数整定算法，并利用Mallab对控制策略进行了仿真，获得了预期效果。     

基于DSP的交流电量采样及其实现

根据交流电量以及TI公司DSP的功能特点，介绍了基于TMS320LF2407的交流电量采样和计算方法，设计了采样与监控系统的软硬件，实现了实时、准确处理，在光伏并网发电系统中得到了很好的应用。     

三相60kW光伏并网发电系统

1引言 光伏并网发电是近几年才发展起来的新技术，它为光伏的大规模利用提供了广阔的市场空间，代表着未来的前进方向。我国在光伏并网发电技术方面的研发起步较晚，尚处于研究试验阶段，但近两年来光伏并网发电技术已得到了业内人士的广泛关注。2003年5月，由新疆新能源研究所、合肥工业大学、合肥阳光电源三家单位组成产、学、研联合攻关团队，在成功开发与研制500W、3kW光伏并网系统、100kW柔性衬底非晶硅并网电站和50kW光伏电站计算机智能控制系统基础上，研制开发出三相60kW光伏并网逆变装置，并网电站于2005年3月27日在新疆新能源研究所建成并投入发电，至2005年8月27日，已累计发电25700kWh。     

基于BOOST变换器的小型风力机并网逆变控制系统设计

概述了基于BOOST变换器的小型风力机并网逆变控制系统设计方案。系统由一个H桥并网逆变器和一个BOOST升压斩波电路组成。对并网逆变器采用电流内环和电压外环双环控制,以取得网侧电流的快速跟随性和直流侧电压的抗扰性;对BOOST斩波电路进行功率控制,实现风力发电机的最大功率跟踪。系统采用了根轨迹图解法进行控制器参数设计,并取得了较好的动态控制性能。最后,以1.5kW并网逆变器的试验结果验证了设计的正确性。     

太阳能家用电源市场化发展问题

经过20多年的发展，太阳能家用电源已经具备了市场化的基础。从光伏项目的实效看，在现阶段太阳能家用电源要比光伏电站更有优势。今后国家对于逐渐走向成熟的太阳能家用电源市场，应给予持续稳定的扶持政策。文章对“送电到村”工程的实施提出了具体建议。     

光伏并网逆变器非线性控制策略的研究

为了改善光伏并网逆变器的动态性能，在利用其d-q模型体现并网逆变器非线性特征基础上，应用状态反馈线性化方法设计了一种非线性控制器，以低消其d-q模型的非线性。这种方法解耦了电流中的有功和无功分量，从而实现了并网逆变器有功、无功分量的独立控制。基于Matlab语言的仿真表明：该方法比常规的线性控制策略具有更好的动态性能。     

单轴旋转跟日式多平面镜反射聚光器的设计

主要设计了一种新型的单轴旋转跟日式多镜面聚光系统,该系统与目前常见的聚光器相比,价格低廉、易于维护,仅通过单轴的转动来实现反射聚光,耗能较小.对系统中各镜面的位置及尺寸进行了详细的讨论和计算,并通过实验验证了其可行性和有效性,该方法能实现4倍以上的聚光,能有效减少跟踪系统消耗的能量,从而提高整个跟踪聚光系统的性价比.     

一种可调带宽的线性电力信号实时分析新算法

提出一种新的信号分析算法,得到一个二维线性常系数微分动力系统,给出该系统的解的解析表达式,说明该系统的暂态是一致渐近稳定的,稳态具有良好的幅值频率响应及频率选择特性。分析系统参数对稳态性能和暂态性能的影响,给出稳态和暂态频率响应。通过调整2个系统参数,可实现任意频点和任意带宽的线性滤波器。通过仿真,用该算法实现锯齿波跟随、基波提取和谐波分析、间谐波分析、电压峰值检测、电压闪变检测,并研究算法对输入信号频率偏移的鲁棒性。     

兆瓦级永磁同步风力发电机无速度传感器矢量控制方法研究

针对兆瓦级永磁同步风力发电直驱系统应用,提出一种基于锁相环模型和模型参考自适应原理的永磁同步风力发电机无速度传感器矢量控制方法.该方法采用软件锁相环模型锁相定子电压,并以此为基础,根据模型参考自适应原理,建立转子位置定向调节器,实现矢量控制坐标系的准确定向.应用所提方案于兆瓦级永磁同步风力发电机的矢量控制系统,实验结果表明,在电机可能运行的速度范围内,该算法工程实现较简单、系统鲁棒性强,动态响应快,从而验证了所提控制算法的正确性和可行性.     

基于粒子滤波器的移动机器人SLAM算法及仿真

同步定位并且能够精确构建环境地图的能力是机器人实现真正自主的必要前提.基于卡尔曼滤波器的SLAM算法有两个重要的缺陷,即计算的复杂性以及数据相火性问题,使得其不能在SLAM领域中广泛应用.本文提出一种基于粒子滤波器的SLAM算法,并建立其二维仿真模型.保持控制量噪声不变,改变观测量噪声,对本文算法和基于卡尔曼滤波器的算法进行了比较.仿真结果表明,在相同的噪声条件下,仪使用3个粒子的基于粒子滤波器的SLAM算法对路径和路标的估计误差均远小于基于卡尔曼滤波器的SLAM算法.