面向电流源型PWM整流器的双矢量模型预测直接功率控制

电流源型脉宽调制(Pulse width modulation,PWM)整流器因其网侧存在LC滤波器,系统的控制难度增加。传统直接功率控制策略下的整流器功率波形存在脉动,因模型预测控制具有卓越的动态特性以及直观的控制规律,采用模型预测直接功率控制(Model predictive direct power control,MPDPC)对传统控制策略进行改进。首先建立了三相PWM整流器的数学模型,给出了每个采样周期内的功率变化率,并推导出相邻采样周期之间的功率关系,然后给出基于单矢量的模型预测直接功率控制策略,提出了基于双矢量的模型预测直接功率控制策略,并优选出两个电流矢量,计算在一个采样周期内的作用时间,并对其进行修正。最后,在Matlab/Simulink仿真软件验证了所提控制策略的可行性和有效性。

基于机器学习的卵巢恶性肿瘤预测模型

目前临床使用的检验项目多达1000余项,采用逻辑回归二分类和支持向量机分别构建卵巢恶性肿瘤预测模型,探讨检验项目与诊断结果的相关性。实验结果表明,2种机器学习算法构建的卵巢恶性肿瘤预测模型具有较高的预测水平,红细胞体积分布宽度和平均血小板体积等非特异性检验项目与卵巢恶性肿瘤诊断结果具有较强的相关性。

基于改进支持向量机的皮革划痕检测方法

针对传统皮革划痕检测方法存在检测准确率低、检测效率不高的问题,提出一种基于K-means聚类算法改进支持向量机SVM的皮革划痕检测方法。首先,对支持向量机基本原理进行分析;然后采用K-means聚类算法解决支持向量机SVM的二分类问题;最后搭建一个K-means-SVM皮革划痕检测模型,通过此模型实现皮革划痕快速准确检测。试验结果表明,本模型的检测精度为96.74%,相较于传统的YOLOv5模型、CRNN模型和SVM-DS模型分别高出了18.85%、20.17%、13.06%,且本模型进行皮革划痕检测的所用时长仅为11.52 s,均低于另外3种模型。由此说明,本模型的检测精度更高,检测速度更快,满足真皮表面划痕检测的实时性和准确性需求。

高中平面向量的认知诊断研究

为探索学生潜在认知结构,改善目前教育评价中“唯分数”的窘境.基于认知诊断评估理论构建了一份针对高中平面向量知识的诊断性测验.质量验证表明该测验具有良好的区分度与难度,Q矩阵与属性层级关系构建合理,可用于对高中生关于平面向量知识的掌握情况进行探究与诊断分析.认知诊断技术的分析方法可以分别针对群体与单独个体提供详细的诊断反馈,并针对学生实际的认知结构进行相应的补救教学或教学指导同时以学生的能力水平与掌握属性模式构建的学习进阶路径,可以为教师教学与学生自主学习提供借鉴与指导.

永磁同步电机新型模型预测电流控制

为降低传统多矢量模型预测电流控制(MPCC)算法的计算量和复杂度,并保证良好的控制性能,提出了快速筛选第二电压矢量的新型多矢量MPCC算法。根据电流无差拍控制原则,通过直交轴电流差值定义直交轴电流判定因数,简化了第二电压矢量选择过程,减轻了控制芯片的计算量,并保持了低电流脉动的优势。在新型双矢量MPCC算法基础上,提出了结合直交轴电流判定因数和有效电压矢量表用以直接选择第二电压矢量的新型三矢量MPCC算法。实验结果表明,新型多矢量MPCC算法在保持传统多矢量MPCC算法控制性能的同时,新型双矢量MPCC算法的计算量减少33.96%,新型三矢量MPCC算法的计算量减少48.7%。

晶闸管和IGBT混合的三相电机两相变频控制策略

现有三相交直交变频电路中大多使用IGBT作为电力电子器件,为了进一步降低低压大容量变频器设备成本,减少IGBT的使用,提出了一种晶闸管和IGBT混合的三相电机两相变频电路结构及四开关八电压矢量直接转矩控制策略.首先分析了利用IGBT辅助晶闸管关断的三相电机两相变频电路结构,并分析了不同开关状态下的瞬时电路工作原理,给出三相四开关拓扑下的八电压矢量生成方法;其次提出四开关八矢量异步电机直接转矩控制策略,并给出扇区划分、电压矢量选择和电压矢量伏秒生成原理;最后通过仿真实验验证所提策略的正确性和可行性.仿真结果验证了上述电路结构和控制方法的有效性.

自由曲面在离轴两反无焦系统优化设计中的应用

为了克服传统非球面在光学系统的结构设计中无法同时兼顾成像质量与系统体积要求的困难,使用自由曲面对一个离轴两反无焦系统进行优化。基于矢量像差理论,推导了当自由曲面在孔径光阑位置以及偏离孔径光阑两个不同位置时,系统的像差分布公式,并在此基础上有选择性引入Zernike项以平衡像差,具体讨论了不同类型像差的平衡参数选择。利用这一方法完成了一个小型化红外离轴两反无焦系统的设计,得到了一个入瞳直径为200mm,波段为2.4~3.0μm,放大倍率为5×,全视场角为0.4°,波前RMS最大值为0.0682λ(λ=2.7μm),平均值为0.0291λ的优化结果。与传统二次曲面设计方案进行比较,波像差有了明显改善,且MTF在中低频有显著提升,全视场内接近衍射极限。

基于多特征混合与GWO-SVM的气液两相流流型识别方法

气液两相流流型识别对提高石油化工行业产能和生产效率具有重要作用。针对气液两相流电导波动信号的强非线性和非平稳特性导致特征提取困难、影响流型识别精度的问题,提出了一种基于多特征混合与灰狼算法优化支持向量机(GWO-SVM)气液两相流流型识别方法。研究中,分别采用统计分析法和熵分析法对电导波动信号的不同统计特征和归一化近似熵特征进行提取,并将两类特征混合构成数据集,再利用灰狼算法(GWO)对支持向量机(SVM)模型进行优化,以提高流型识别精度。气液两相流流型识别实验表明,所提方法比SVM、PSO-SVM和GA-SVM方法具有更高的识别精度,流型平均识别率达到98.45%。

基于测量阻抗动态轨迹的大型调相机失磁保护

大型调相机失磁故障严重影响设备本体安全以及电网稳定,现有基于静态阈值的低电压与无功反向判据可靠性与选择性不足。文中提出一种可反映调相机运行状态的机端测量阻抗全局动态轨迹智能识别的失磁保护原理,从运动学角度建立能够准确反映失磁与其他工况下测量阻抗轨迹的特征量时间序列,基于统计学提取解释性强的特征量。利用自适应权重的全局与局部核函数组合训练多核支持向量机(multiple kernel learning support vector machine,MKL-SVM),在保证模型学习能力的同时增强其泛化能力;提出基于分类核空间距离的两阶段识别策略,可在保证可靠性的前提下提高保护速动性。基于PSCAD仿真平台搭建调相机接入电网模型进行验证,结果表明所提失磁保护方案无须采集转子侧电气量,识别准确,面对新能源接入和未知扰动时仍具有优良的适用性。

开绕组BLDCM直接转矩控制电压矢量特性研究

基于直接转矩控制(DTC)的开绕组无刷直流电机(BLDCM)具有运行效率高、电压矢量多样、控制结构简单等优点,适用于工业领域。根据共直流母线开绕组BLDCM控制拓扑搭建了相应的数学模型,对该拓扑下电压矢量的特性进行理论分析及分类,并将电压幅值不为零的电压矢量分为大、中、小三类。分析结果表明:在相同的运行条件下,大矢量作用下转矩变化率最大,小矢量作用下转矩变化率最小,中矢量居于两者之间。仿真结果验证了理论分析的正确性和控制方法的可行性。

双轴承旋转喷管型面设计及数值模拟研究

针对短距/垂直起降战斗机高机动飞行的迫切需求及其矢量喷管机械结构复杂笨重的问题,提出了基于轴对称双喉道气动矢量喷管设计的双轴承旋转喷管,通过采用双轴承结构和双喉道气动矢量喷管相结合的方式,减少驱动结构,使喷管能更高效、轻便地实现短距/垂直起降,并且赋予了飞行器平飞模态高机动飞行的潜力。基于典型轴对称双喉道气动矢量喷管构型,开展了双轴承旋转喷管的型面设计和运动规律研究,利用数值模拟开展关键设计参数对喷管流场的影响研究,获得喷管的性能变化规律。结果表明,短距/垂直起降模态下,典型构型的双轴承旋转喷管推力矢量角最大可达108°,满足短距/垂直起降飞行器对喷管的要求。凹腔段的长短轴比值对喷管短距/垂直起降模态的性能影响较大,相同落压比条件下,长短轴比值越大,喷管的总推力系数越低,推力矢量角越大,并且推力矢量角最大差值达到41°。本文所提出的双轴承旋转喷管可为未来具备短距/垂直起降、高机动性能的飞行器动力系统提供一种新的解决方案。

基于电池模块重构的储能电池异常两级诊断方法

准确监测储能电池衰减异常是保障电池储能系统安全运行的关键。采用可重构电池拓扑结构是未来电池储能系统的一大趋势,而现有的基于数据驱动的电池健康状态评估方法多关注算法层面的改进,难以利用这一结构的优势。针对这一问题,提出一种异常电池两级诊断方法:初级诊断采用通过全工况全寿命周期模拟数据集训练的最小二乘支持向量机分类模型,筛选出疑似异常电池模块;二级诊断采用一种基于残差连接和门控循环单元的健康状态估算模型,实现对储能电池健康状态的准确估计,并验证初级诊断结果。试验结果表明,提出的诊断方法在两个诊断环节上均具有较高的准确率,在可重构电池拓扑结构基础上实现了储能电池衰减异常的准确监测。

电导探针向量信号处理的泡状流参数分析

泡状流广泛存在于化工、石油、电力等工业场合,对其主要参数的测量不仅是工程设计的必须参考,也是进一步开发两相流理论模型的依据。文章提出并制作了小型四电极电导探针测量空气-水盖泡状流,可以获得局部含气率、界面面积浓度和气泡弦长,且通过已知或合理假设的界面运动方向可获得界面的指向和速度,并通过实验对比四电极电导探针和可视化两种测量方法。结果表明:两种方法具有良好的一致性,四电极电导探针简单、高效,可以准确地测量泡状流中相界面指向等参数,还能有效地解决多维两相流参数测量问题。

五相逆变器的空间矢量PWM控制

多相逆变器由于电压矢量的增加,其空间矢量PWM(SVPWM)控制同三相电机相比具有更大的灵活性,文中通过对五相逆变器电压矢量空间的分析,认为多相逆变器空间矢量PWM 控制的线性调制范围及形成的电机定子磁通要优于三相电机。根据五相逆变器的结构特点,在传统的最近两矢量SVPWM(NTV-SVPWM)控制的基础上,提出了两种新的五相逆变器SVPWM 控制方式:最近四矢量SVPWM(NFV-SVPWM) 控制和最小开关损耗SVPWM(MSL-SVPWM)控制。推导了3 种控制方式下的目标输出电压函数及波形,通过对比分析,认为:NTV-SVPWM控制含有较大的低次谐波,不适宜用于多相控制;NFV-SVPWM 控制的输出谐波最小,MSL-SVPWM 控制的开关损耗最小,分别适用于低调制指数和高调制指数工作区。利用MATLAB 对五相同步电机调速控制系统进行了仿真研究,仿真结果验证了上述结论。

基于双矢量模型预测直接功率控制的双馈电机并网及发电

模型预测直接功率控制(MPDPC)以其原理简单、动态响应快和控制目标灵活等优点在并网变换器控制中得到了广泛关注。它利用系统模型来预测下一时刻的有功功率和无功功率,通过枚举比较得到使给定功率和反馈功率之间误差最小的电压矢量,相比传统的基于矢量表的直接功率控制具有更好的动态和稳态性能。为了进一步提高稳态性能并降低采样频率,提出一种基于双矢量的改进模型预测直接功率控制,即把一个控制周期分配给一个非零矢量和一个零矢量,通过优化非零矢量的作用时间来进一步减小功率脉动。通过合理安排矢量作用顺序甚至可以获得比传统MPDPC更低的开关频率而且稳态性能更好。在15 k W双馈风力发电系统上的仿真结果表明,相比传统MPDPC,所提出的双矢量MPDPC能够以更低的采样频率实现快速平滑的并网同步和灵活的有功、无功控制,并且开关频率更低,具有较大的实用价值。

基于LS-SVM的变压器最优维护周期研究

优化变压器维护周期可提高变电站可靠性,降低变电站运行维护成本。基于最小二乘支持向量机(least squaressupport vector machines,LS-SVM)算法,结合成本–效益分析法对变压器维护周期优化进行研究。首先利用统计数据构建变压器缺陷树,并将缺陷数据、停电时间及缺陷权重专家数据等综合起来作为基础,在采用两层动态自适应优化法确定LS-SVM参数后,利用LS-SVM算法对变更维护计划后的缺陷数进行预测,将维护变更的成本(效益比较结果)作为量化约束条件,确定变压器的最优维护周期。采用该算法对某供电公司变压器进行评估,对变压器年度维护计划进行修正并实用,取得了较好的效果。

永磁同步电机双矢量模型预测电流控制

在占空比模型预测电流控制中,由于第二个电压矢量只能是零电压矢量,在每个采样周期中只能选择6个固定方向上的电压矢量,因此电流仍存在较大波动。提出一种双矢量模型预测电流控制方法,该方法在每一个采样周期中进行两次电压矢量选择,可以在进行第二次电压矢量选择时采用非零电压矢量,电压矢量的选择范围扩大为任意方向、任意幅值的电压矢量,并且在价值函数中考虑了作用时间对电压矢量选择的影响,使得电压矢量的选择更加准确。实验结果表明:所提出的方法具有良好的静动态性能,同时与占空比模型预测电流控制相比,该方法有效地减小了电流波动。

信号频谱的二维向量及其应用

往复机械设备振动加速度信号频谱很复杂，研究其复杂频谱的度量描述方法将对这类设备状态的监测和诊断有重要意义。指出频谱的一维谱熵指标的局限性，提出具有位置维的频谱二维向量指标。通过在往复式压缩机气阀状态监测和诊断方面的两个应用实例的验证，说明二维向量指标较全面地反映了频谱的特征，比一维谱熵指标有明显的优越性。这种指标在机械信号复杂频谱的分析中会有好的应用。

考虑预测误差的改进双矢量模型预测电流控制

传统模型预测电流控制策略中由于作用的电压矢量方向固定,电流存在明显脉动,且依赖于系统模型参数,在参数不匹配时会影响系统的稳态性能。针对这些问题,提出了一种考虑预测误差的改进双矢量模型预测电流控制策略,利用相邻2个有效电压矢量合成1个方向可调的虚拟电压矢量,且在预测电流时考虑了预测误差。实验结果表明,相比于传统模型预测电流控制策略,所提出的控制策略明显减小了电流脉动,提高了参数鲁棒性。

安全两方向量优势统计协议及其应用

安全两方向量优势统计问题是百万富翁问题的推广问题,用于两方在不泄漏自己保密向量信息的前提下统计出满足大于关系的分量的数目.本文在半诚实模型下利用加同态加密体制解决了安全两方向量优势统计问题,分析了该解决方案的正确性,安全性和复杂性;利用该优势统计协议设计了一个安全两方向量分量和排序协议,并且将设计的安全两方向量分量和排序协议应用于安全生成最小树图形算法中.