风力发电机组全功率变频器增益自动控制对系统的可靠性和鲁棒性要求较高。由于风力发电的环境和气象条件的不确定性,增益自动控制系统需要能够适应各种工作条件,并保持稳定和可靠的运行,这对控制算法和参数调整提出了挑战。为此,提出一...风力发电机组全功率变频器增益自动控制对系统的可靠性和鲁棒性要求较高。由于风力发电的环境和气象条件的不确定性,增益自动控制系统需要能够适应各种工作条件,并保持稳定和可靠的运行,这对控制算法和参数调整提出了挑战。为此,提出一种风力发电机组全功率变频器增益自动控制技术。分析全功率变频器原理和结构,增强风力发电机组全功率变频器增益控制效率。设计一个判别器,在输出模块中,将特征映射到指定维度的特征向量空间中,通过度量学习计算二者之间的相似程度,判断风力发电机组功率是否发生波动。采用免疫PID算法对增益自动控制。结果表明:研究方法能够有效控制风力发电机的功率波动,方法应用后功率的幅值始终处于±0.5 k W范围内。展开更多
基于Jason-1卫星雷达高度计与NDBC(National Data Buoy Center)浮标的时空匹配数据集,利用BP(Back Propagation)神经网络方法建立了基于后向散射系数σ0与有效波高(SignificantWave Height,SWH,)的双参数(σ0-Hsw)风速反演模型,并探讨利...基于Jason-1卫星雷达高度计与NDBC(National Data Buoy Center)浮标的时空匹配数据集,利用BP(Back Propagation)神经网络方法建立了基于后向散射系数σ0与有效波高(SignificantWave Height,SWH,)的双参数(σ0-Hsw)风速反演模型,并探讨利用AGC(Automatic Gain Con-trol)来代替σ0对风速反演的可行性进行研究。结果表明,所建立的σ0-SWH风速反演均方根优于0.3m/s(风速范围为0.5~20m/s);AGC-SWH模型反演精度偏低(1.3m/s),但在星星交叉定标的基础上,模型精度提高了0.9m/s。这个研究工作尤其是交叉定标基础上的AGC-SWH模型反演流程对"HY-2"海面风速反演有一定的借鉴意义。展开更多
自动增益控制(automatic gain control,AGC)可以满足强干扰场景下非合作干扰对消系统对高动态的要求,如何定量表征其对干扰对消性能的影响,是指导多通道AGC方案设计的关键。通过谱分析与特征子空间的方法推导得到AGC的稳态增益与自相关...自动增益控制(automatic gain control,AGC)可以满足强干扰场景下非合作干扰对消系统对高动态的要求,如何定量表征其对干扰对消性能的影响,是指导多通道AGC方案设计的关键。通过谱分析与特征子空间的方法推导得到AGC的稳态增益与自相关矩阵特征值的映射关系,建立干扰对消权值的瞬态模型。基于干扰对消权值的解析表达式,详细分析稳态增益对干扰对消性能的影响规律,揭示了稳态增益与稳定性、收敛速度以及对消比之间的定量关系。同时,进一步研究AGC的调控过程初始增益、步长、平均步长时间、多通道控制策略对干扰对消瞬态收敛特性的影响,可以有效指导多通道AGC方案设计。仿真结果验证了权值瞬态模型的正确性以及干扰对消性能分析结论的有效性。实验结果表明,理论与仿真的分析结论可以用来指导AGC方案的工程实践。展开更多
为扩大信号采集处理接收机的动态范围,一般在A/D转换器前引入自动增益控制(Automatic Gain Control,AGC)系统。在实际工程中,信号采集之前打开AGC系统,会导致依赖信号功率抬升进行识别干扰起始位置的信号检测失败。针对该问题,简要说明...为扩大信号采集处理接收机的动态范围,一般在A/D转换器前引入自动增益控制(Automatic Gain Control,AGC)系统。在实际工程中,信号采集之前打开AGC系统,会导致依赖信号功率抬升进行识别干扰起始位置的信号检测失败。针对该问题,简要说明了干扰抵消技术的处理流程。为进一步查找问题,阐述了AGC电路设计与控制流程;通过分析,给出了引入AGC系统后对采集数据波形的影响。根据分析结果,调整了搜索干扰信号起始位置的算法,试验验证了实测数据与分析结果吻合,证明了调整后干扰抵消算法的有效性。展开更多
文摘风力发电机组全功率变频器增益自动控制对系统的可靠性和鲁棒性要求较高。由于风力发电的环境和气象条件的不确定性,增益自动控制系统需要能够适应各种工作条件,并保持稳定和可靠的运行,这对控制算法和参数调整提出了挑战。为此,提出一种风力发电机组全功率变频器增益自动控制技术。分析全功率变频器原理和结构,增强风力发电机组全功率变频器增益控制效率。设计一个判别器,在输出模块中,将特征映射到指定维度的特征向量空间中,通过度量学习计算二者之间的相似程度,判断风力发电机组功率是否发生波动。采用免疫PID算法对增益自动控制。结果表明:研究方法能够有效控制风力发电机的功率波动,方法应用后功率的幅值始终处于±0.5 k W范围内。
文摘基于Jason-1卫星雷达高度计与NDBC(National Data Buoy Center)浮标的时空匹配数据集,利用BP(Back Propagation)神经网络方法建立了基于后向散射系数σ0与有效波高(SignificantWave Height,SWH,)的双参数(σ0-Hsw)风速反演模型,并探讨利用AGC(Automatic Gain Con-trol)来代替σ0对风速反演的可行性进行研究。结果表明,所建立的σ0-SWH风速反演均方根优于0.3m/s(风速范围为0.5~20m/s);AGC-SWH模型反演精度偏低(1.3m/s),但在星星交叉定标的基础上,模型精度提高了0.9m/s。这个研究工作尤其是交叉定标基础上的AGC-SWH模型反演流程对"HY-2"海面风速反演有一定的借鉴意义。
文摘自动增益控制(automatic gain control,AGC)可以满足强干扰场景下非合作干扰对消系统对高动态的要求,如何定量表征其对干扰对消性能的影响,是指导多通道AGC方案设计的关键。通过谱分析与特征子空间的方法推导得到AGC的稳态增益与自相关矩阵特征值的映射关系,建立干扰对消权值的瞬态模型。基于干扰对消权值的解析表达式,详细分析稳态增益对干扰对消性能的影响规律,揭示了稳态增益与稳定性、收敛速度以及对消比之间的定量关系。同时,进一步研究AGC的调控过程初始增益、步长、平均步长时间、多通道控制策略对干扰对消瞬态收敛特性的影响,可以有效指导多通道AGC方案设计。仿真结果验证了权值瞬态模型的正确性以及干扰对消性能分析结论的有效性。实验结果表明,理论与仿真的分析结论可以用来指导AGC方案的工程实践。
文摘为扩大信号采集处理接收机的动态范围,一般在A/D转换器前引入自动增益控制(Automatic Gain Control,AGC)系统。在实际工程中,信号采集之前打开AGC系统,会导致依赖信号功率抬升进行识别干扰起始位置的信号检测失败。针对该问题,简要说明了干扰抵消技术的处理流程。为进一步查找问题,阐述了AGC电路设计与控制流程;通过分析,给出了引入AGC系统后对采集数据波形的影响。根据分析结果,调整了搜索干扰信号起始位置的算法,试验验证了实测数据与分析结果吻合,证明了调整后干扰抵消算法的有效性。