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为解决在单相并网逆变器中应用无差拍控制时,由于采样及处理器计算的延时而导致系统不稳定的问题,提出了一种基于CMAC神经网络的无差拍控制策略。控制策略通过MPPT算法跟踪光伏电池的最大输出功率,然后将最大功率减去电路中功率损失后除以电网电压的有效值平方得到逆变器参考电流的系数k,再根据CMAC神经网络预测出下一时刻的电网电压和参考电流,最后计算出下一时刻的开关周期的占空比对逆变器进行控制。此方法实现了对采样及处理器计算的延时的补偿,可提高了系统的稳定性,使并网逆变器的输出电流快速、准确地跟踪电网电压,降低逆变器输出电流中的总谐波歧变。通过对该策略进行了仿真和试验,结果表明该控制策略有效性和可行性。 相似文献
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气相色谱仪GC柱箱结构的抗爆设计对提高仪器的使用安全性非常重要.文中采用数值仿真方法,对Agilent公司某型号气相色谱仪的柱箱门在爆炸载荷下的动力响应进行了研究.通过ANSYS软件建立柱箱结构的三维模型,利用LS-DYNA3D软件进行求解,利用任意拉格朗日欧拉ALE(Arhitrary Lagrange-Euler)算法、炸药爆轰产物的JWL状态方程、流体介质的材料模型和状态方程等对柱箱门结构在爆炸载荷作用下的模型进行了研究.结果表明:该仿真模型有效地估计了爆炸载荷下柱箱门的抗爆性能,为结构设计和优化提供了技术支持. 相似文献
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