电流源逆变器复矢量解耦与前馈解耦联合降阶控制策略研究

电流源逆变器输出侧需添加电容器对输出斩波电流进行滤波,导致电流源逆变器电机驱动系统控制模型具有系统阶次高、存在谐振点、旋转坐标系下模型耦合严重等问题。针对上述问题,以降阶控制为主要目的,提出了复矢量解耦与前馈解耦联合降阶控制策略。针对电流源逆变器的复矢量模型,引入电机电流前馈消除模型中电机电流耦合项,在此基础上,使用复矢量解耦策略,针对二阶串联模型设计带有耦合误差项的比例积分控制器,消除常规控制器中高阶模型导致的闭环系统谐振,简化闭环模型,实现系统的解耦与降阶。同时,该控制器具有结构与参数整定简单的优点,通过稳定性分析验证了所提闭环电流控制器的可行性。以一台3 kW永磁同步电机为对象进行仿真,并与传统控制策略、双闭环控制策略进行对比验证。结果表明,所提控制策略在降低模型阶次、简化控制器设计的同时,相较于传统控制策略解耦合能力更强,在阶跃响应与转速耦合作用下表现出更强稳定性,电流在阶跃信号作用下均没有发生振荡。

基于集成学习CatBoost优化模型的爆堆大块率预测

爆破产生的爆堆大块率问题一直以来都影响着矿山的生产效益.利用机器学习机制中集成学习思想实现大块率预测.以满洲里乌山铜矿实际采集的36组实测数据为例,整理形成10种特征数据.通过给定参数循环训练调优,再用交叉验证网格搜索的方法进行模型二次调优,并对比调优实现后模型与随机森林法、XGBoost模型、LightGBM模型和CatBoost模型进行效果对比.结果表明,经过两轮调优后的CatBoost模型预测效果明显高于其他几种模型,R~2准确度可达98.83%,证明了两轮调优后CatBoost模型具有较高的预测水平,验证了该方法在大块率预测研究中的可行性,为爆破参数设计和大块率优化分析提供了可靠的参考.