开关磁阻电机模糊神经网络PID转速控制

针对开关磁阻电机调速系统难以控制的问题,提出了基于模糊FCMAC神经网络的PID控制方法,该方法的主要思想是将马丹尼直接推理法与CMAC神经网络相结合,构成模糊FCMAC神经网络,实时调整PID控制参数.仿真结果表明,与传统的PID控制方法相比较,该方法大大改善了开关磁阻电机调速系统的动、静态性能,且无需精确的数学模型...     

分段傅里叶神经网络的低频振荡模式识别方法

针对低频振荡带宽较窄、主导模式较少的特点,提出了分段傅里叶神经网络的主导模式识别方法。采用分段傅里叶系数以求得振荡阻尼特性;为克服傅里叶系数直接求解的困难,采用有限神经元的正交基神经网络模型进行求解。根据分段傅里叶系数识别振荡主导模式的频率和衰减因子;再根据其与衰减时间窗的关系得到振荡幅值。该方法既保留了傅里叶算法抗噪性好的特点,又利用神经网络训练,进一步提高了抗噪性和可靠性,并通过算例仿真得到了证明。该研究对电力系统低频振荡的在线动态识别具有实际意义。     

永磁直驱风力发电系统最大功率跟踪改进型积分滑模控制

针对永磁直驱风力发电系统的内部参数摄动和外部扰动等问题,基于非线性扩张状态观测器(NLESO)提出了一种实现最大功率跟踪的改进型积分滑模控制方法。该方法使用非线性光滑函数设计了NLESO,对系统的内外扰动等不确定因素进行估计和主动补偿,提高了转速的跟踪能力。引入非线性光滑函数设计了滑模趋近律,消除了传统滑模控制中的高频抖振现象,并基于Lyapunov原理对滑模控制器进行了稳定性分析。仿真结果表明,与传统PI控制相比,该方法不仅响应速度快,无超调无抖振,而且具备良好的抗扰能力,风速突变情况下仍能快速实现最大功率跟踪,在风力发电系统最大功率跟踪控制领域具有较大的应用前景。     

一种湿度传感器温度补偿的非线性校正方法

针对湿度传感器易受温度影响的问题,提出了基于Laguerre多项式的湿度非线性校正和温度补偿的复合校正模型,采用递推最小二乘法对标定湿度进行拟合以确定复合补偿模型的参数.该方法根据湿度传感器的测量值和环境温度即可高精度计算出实际湿度.仿真结果表明,补偿后的最大相对误差不超过4.5576e-4％,具有良好的非线性校正和温度补偿效果,在湿度检测领域具有重要的理论和应用价值.     

人工神经网络快速学习算法

以Ｃｈｅｂｙｓｈｅｖ学习算法为基础,给出了数例神经网络仿真结果,其学习收速度大大优于ＢＰ算法及ＨＮＲ算法。     

低频振荡主导模式的滑窗谱分析方法

实际电力系统低频振荡复杂,具有多模式且模式时变的特点,但在秒级时间窗内,仍可采用非时变特征根来描述机电振荡模式.采用滑窗后谱分量比较的办法,解决阻尼识别和模式变化判别问题;针对振荡带宽较窄的特点,采用最小二乘递推的傅里叶基神经网络谱分析方法提高抗干扰能力,并从窗口权值分析得到主导模式的频率;通过滑窗训练,识别各模式的阻尼和幅值以及模式的变化.开窗和滑窗分析符合实测数据在线分析的实际过程;对频谱分析方法的改进,即保留了原有工程经验,又解决了实际问题.仿真表明:该方法在干扰和多模式的情况下抗干扰性强,模式识别准确.     

FFT结合神经网络的低频振荡主导模式识别

为提高电力系统低频振荡主导模式识别的抗噪性,提出一种FFT结合神经网络的识别方法.首先,基于加窗插值FFT算法求解各振荡模式的频率及其能量权重;然后利用神经网络分段逼近低频振荡信号,根据相邻两段的幅值变化求解衰减因子;最后拟合求出低频振荡信号的幅值和相位.仿真结果表明,该方法能可靠、准确地识别低频振荡主导模式,与Pro...     

核电厂反应堆冷却剂系统旁路温度高精度测量方法研究

为了提高核电厂反应堆冷却剂系统旁路温度的测量精度,建立了铂电阻温度计的温度-电阻特性曲线拟合模型和电阻-温度特性曲线模型,采用递推最小二乘法对样本数据进行拟合以确定特性曲线的模型参数。该方法根据铂电阻温度计的测量电阻值即可高精度计算出相应的温度。仿真结果表明,与现有方法相比,温度测量精度有明显提高,在温度检测领域具有重要的理论和应用价值。     

陀螺仪系统同步控制的参数自适应滑模控制

针对带有内部不确定性及外部扰动的陀螺仪混沌系统的同步问题,提出了一种参数自适应滑模控制方法,并给出参数自适应律.该方法不依赖被控混沌系统的数学模型,可以快速跟踪主混沌系统.时域及复频域理论分析表明,由参数自适应滑模控制器组成的闭环控制系统是全局渐近稳定的,而且参数自适应滑模控制器具有良好的抗扰动鲁棒性.仿真结果表明该控制方法计算量小、响应速度快、控制精度高、抗扰动鲁棒性强,在非线性不确定系统控制领域具有广泛的应用价值.     

并网逆变器逆系统自学习滑模抗扰控制

针对三相并网逆变器模型的多变量、非线性、强耦合等特点,采用开关函数法建立其开关周期平均模型,在此模型的基础上采用逆系统方法实现反馈线性化和解耦控制,对伪线性系统设计自适应滑模抗扰控制器,使用非线性光滑函数设计扩张状态观测器以实现内部建模误差与外部扰动的扩张状态估计,并将非线性扩张状态观测器和跟踪微分器与自学习滑模控制器结合使用.仿真结果表明,该方法具有响应速度快、控制精度高、抗扰能力强的特性,在并网逆变器中具有较大应用价值.