基于磁通观测器的CVS异步电机矢量控制系统

文章介绍了一种基于磁通观测器的 CVS异步电机矢量控制系统 ,提出了磁通观测器的结构和电机解耦控制模型 ,用计算机仿真实验证实该控制系统动态特性良好 。

狂犬病病毒CVS株G基因和IFN-α基因的克隆及双基因真核表达载体的构建

从狂犬病病毒CVS毒株致死的小鼠脑组织中提取总RNA,通过RT-PCR获得G基因;以pMD18-T-α质粒为模板,PCR扩增得到IFN-α基因。两个基因和pIRES真核表达载体分别双酶切,连接构建p IRES-G/IFN-α,经PCR、双酶切鉴定和测序证明载体构建成功。测得的G基因序列长1 575 bp,与CVS株G基因氨基酸同源性为98.5%;IFN-α序列长为570 bp,与GenBank中登录号为NM 001017411的IFN-α基因氨基酸同源性为91.6%。

基于PSO-PNN与CV-SVM的旋转机械故障诊断研究

不同类型的旋转机械发生故障时会激发出不同特征的振动信号。针对旋转机械故障点位判断难、复合故障判断不准确等问题,构建了概率神经网络(PNN)以及支持向量机(SVM)这两种人工智能模型,并采用该模型对旋转机械进行了故障识别研究。首先,采集了研究对象各故障状态下的振动信号,对振动信号的时域和频谱进行了分析,根据振动信号的特征表现,分别将原始振动信号幅值和振动信号特征值作为人工智能模型的输入向量;然后,利用粒子群算法(PSO)对概率神经网络的输入参数进行了优化,利用交叉验证法(CV)对支持向量机的输入参数进行了优化;最后,建立了概率神经网络和支持向量机故障诊断模型,对旋转机械故障进行了诊断,并对比分析了诊断结果。研究结果表明:基于PSO-PNN模型的旋转机械故障识别准确率在97%以上;基于CV-SVM模型的旋转机械故障识别准确率在98%以上;这两种人工智能方法在用于旋转机械故障诊断时具有速度快、准确率高的优点;其中,PSO-PNN方法适用于旋转机械故障实时监测,CV-SVM方法适用于旋转机械复杂故障的识别。

基于自然容错开关表的五相永磁同步电机直接转矩控制

五相永磁同步电机(permanent-magnetsynchronous motor,PMSM)传统直接转矩控制(direct torque control,DTC)存在相电流畸变严重、共模电压(common-modevoltage,CMV)高、转矩和磁链脉动大等问题,且无法实现相开路故障情况下的无扰运行。为解决上述问题,提出一种基于自然容错开关表的DTC策略。该策略根据PMSM开路故障前后基电压矢量的特点以及三次平面合成电压矢量为零的原则,构建虚拟矢量(virtual vector,VV),设计故障前后同一套自然容错开关表,进而不但抑制了故障导致的转矩脉动,而且在故障前后均能降低三次谐波电流、减小转矩和磁链脉动、抑制CMV。实验结果验证所提策略的可行性。

永磁同步电机模型预测转矩控制共模电压抑制研究

针对永磁同步电机模型预测转矩控制共模电压较大的问题,对比分析了磁链、转矩和共模电压共同控制、直接去除零电压矢量和虚拟零电压矢量三种抑制共模电压的方法。仿真结果表明,三种方法均可有效抑制共模电压。前两种方法均未采用零电压矢量,导致磁链脉动和转矩脉动增大;虚拟零电压矢量方法既保留了零电压矢量,又有效抑制了共模电压,但开关频率有所增大;动态虚拟零电压矢量选择开关次数最小的零电压矢量生成方式,可在控制性能基本相当的前提下,有效减小开关频率,综合性能最优。

基于K-CV参数优化支持向量机的LIBS燃煤热值定量分析

热值是煤质特性的重要参数之一,很大程度上影响着燃煤锅炉的运行。为了克服传统检测方法所存在的问题,将激光诱导击穿光谱(LIBS)应用于燃煤热值的定量分析。煤的结构复杂,所含的元素种类众多,包括了主量元素、次量元素和痕量元素,致使煤的LIBS光谱信息复杂。如何有效提取LIBS光谱信息,实现准确的定量化测量是LIBS在煤特性检测中发挥作用的前提和基础。近年来,随着人工智能技术的发展,相关的分析技术也开始应用于煤的工业指标分析和热值预测中。为实现煤样品中LIBS光谱信息的有效提取,同时为克服常规的分析方法易出现的过渡拟合、收敛性不好等问题,提出采用结合K-fold Cross Validation(K-CV)参数优化的支持向量机(SVM)回归方法,实现LIBS定量分析煤中的热值。SVM方法是结构风险最小化的近似实现,可用于模式分类和非线性回归。为了得到有效的LIBS分析模型,实验选用44种电厂常用的热值含量不同的煤样作为实验对象,选择其中33个作为训练集,剩余11个为测试集。利用搭建的LIBS实验系统获取所选煤样品的等离子体发射光谱数据,首先分析了SVM热值回归模型的参数-惩罚因子C、核函数参数g与模型精度的关联,确定C和g最佳取值范围,然后分别建立了基于LIBS全谱和某些元素(非金属元素和金属元素)特征光谱的SVM回归模型。利用训练集光谱数据,结合K-CV法得到热值SVM回归模型的最优参数C和g的值,建立基于SVM最优参数的煤热值定量分析模型。然后将测试集的光谱数据作为输入量用于测试所建立模型的可靠性,得到分别采用全谱、非金属元素特征光谱、非金属与金属元素特征谱相结合的热值定量分析模型,其决定系数R^2均达到0.99以上,均方误差分别为0.12,0.17和0.06(MJ·kg^-1)^2,预测平均相对偏差分别为1.2%,1.23%和0.69%。结果表明:基于K-CV参数优化SVM回归方法可用于LIBS技术实现燃煤热值的定量分析,且可得到较高的分析精确度和准确度;同时通过对比选用不同的光谱特征的定量分析模型可知,采用非金属与金属元素的特征光谱所建立的基于K-CV参数优化SVM的热值定量模型,能够有效提高LIBS应用于快速检测煤热值的精度和准确度,实现煤热值的准确预测。

基于CV-SVM方法的手术时间估计

手术时间估计是进行科学手术排程的前提和依据,为了能够准确地估计手术时间从而为手术排程提供有效信息,采用交叉验证(CV)方法优化支持向量机(SVM)参数,构建基于交叉验证的支持向量机模型对手术时间进行估计。为了验证模型的性能,将CV-SVM模型与径向基(RBF)神经网络模型相对比,通过某医院眼科角膜移植手术时间估计进行实例验证。结果表明,相比RBF模型,基于CV-SVM模型的手术时间估计结果平均绝对百分误差在11%以内,相对误差在23%以内,验证了模型的有效性,为手术时间估计提供了一种有效的方法。

基于I-DCV的人脸识别方法

在人脸识别的过程中,利用独立成分分析(ICA)方法得到的特征能够很好的描述原始图像,但是不具备很好的判别分类能力。判别共同矢量(DCV)是一种在类内散布矩阵的零空间中求取投影矩阵的方法,相比线性鉴别分析(LDA)方法,可以得到更具鉴别能力的特征。因此本文提出一种新的特征提取算法,简称I-DCV,首先对预处理后的人脸图像应用独立成分分析算法去除二阶及高阶冗余信息,然后利用DCV对求取的独立特征向量作进一步的处理,最后依据欧式距离进行分类识别。实验结果表明,本文提出的方法具有很好的识别性能。

融合形状先验的向量CV模型图像分割算法

Chan等人提出的向量CV模型尽管解决了传统CV模型无法分割向量值图像的问题,但是向量CV模型对于含有噪声或遮挡物等复杂的图像,无法正确分割目标。针对此问题提出一种融合形状先验向量CV模型。其能量泛函主要包含形状先验项、图像区域信息项以及距离正则项。此能量函数使得主动轮廓和形状先验位置相近时停止演化。该模型所用形状模板可以与目标形状仿射不同,使得算法更加灵活。该模型对含噪以及目标遮挡的图像具有很好的分割效果。

基于核DCV算法的主动近红外人脸识别方法

针对人脸识别领域存在的受环境光照变化影响大的问题,分析了各种主动成像方法的特点以及人脸皮肤的光谱反射特性,提出了使用近红外LED灯作为主动光源,选用近红外滤光片配合CCD相机完成人脸图像采集,并综合运用可鉴别共同向量方法(DCV)和核投影方法进行人脸特征提取。该特征提取方法同时解决了核投影方法面临的大样本问题和可鉴别共同向量方法面临的样本维数较高问题,减少了计算复杂性,提高了特征提取的效率和准确度。仿真结果表明基于核DCV的主动近红外人脸识别方法有利于消除光照影响、提高识别效率。

ACV700交流变频调速装置在纸机传动中的应用

简述了ACV700全数字交流传动的系统结构和矢量控制原理在系统中的应用,并分析了张力传感器在系统中的应用。最后总结了一些实际使用中的经验参数。

CVE漏洞分类框架下的SVM学习模型构建

在CVE漏洞分类框架中,构建了基于支持向量机的学习模型,实现了根据不同的分类特征对CVE进行分类.

基于SVM的CVE漏洞分类框架构造

针对CVE字典缺少分类和归纳能力,无法为多重系统漏洞设计有效防御策略的局限,提出了CVE分类器的CVE漏洞分类框架.该CVE分类器根据不同的分类特征对CVE进行分类,在支持向量机的帮助下,CVE分类器自动地从相关的漏洞数据库(包括BID,X-Force和Secunia)中抽取训练数据,并基于该训练数据为分类特征建立学习模型.

基于共空间模式的脑电信号疲劳检测

因脑电信号更能直接反映大脑皮层疲劳状况,论文提出了一种基于共空间模式的脑电信号疲劳检测方法。该方法首先对数据集进行滤波等预处理操作,然后应用共空间模式提取特征,最后用支持向量机对提取到的有效空间特征二分类。此外,实验还采用了5折和10折交叉验证法进行评估;探索了脑电疲劳特征阶数相关系数m的取值;划分了脑区并对各区域疲劳识别准确率进行了比较。研究结果表明:论文方法的识别率高于基于样本熵、模糊熵等方法的识别率,疲劳检测准确率均值可达98.54%,全头皮疲劳识别率最高,额区疲劳识别率优于其他区域,可达92.54%。论文研究可为疲劳检测设备的研发提供更简单准确的检测方法,有助于促进可穿戴脑机接口在疲劳驾驶预警中的应用。

基于RTKLIB精密单点定位的时频应用研究

溯源比对装置具备基于导航卫星系统的远程时间溯源功能,将其部署于两地能够溯源至主站实验室展开时差的共视比对,从而构建起时频溯源比对体系,实现两地的高精度时间同步。溯源比对装置接收卫星信号并进行伪距测算时,受到电离层延迟等因素干扰,不利于溯源比对装置进行定位。为提升溯源比对能力,降低共视比对不确定度,需探究单站定时稳定度与定位精度间的相关性。对北京无线电计量测试研究所(BIRMM)连续三个月的共视文件进行解算,可得单站定时稳定度在0.6~1.6 ns范围波动;采用精密单点定位算法解算导航定位文件及精密星历,可得东北天方向定位精度。定位精度与单站定时稳定度曲线波动趋势呈现一致性,利用线性回归分析得到定位精度可解释5.7%的单站定时稳定度变化,表明二者具有弱相关性,即提升单点定位精度对降低共视比对不确定度具有正向影响。

电动共轴无人机驱动系统共模电压及抑制

针对大功率电推进无人机电磁兼容问题,本文以电动共轴双旋翼无人机电推进系统为研究对象,分析了动力系统永磁同步电机在不同矢量合成策略下的共模电压,对比三种无零矢量(AZSPWM、NSPWM和GAZSPWM)对共模电压的抑制效果和局限性,提出了一种结合无零矢量调制策略和逆变器输出端无源LC滤波器的方法。该方法可以在不增加屏蔽重量的同时,有效抑制无人机动力系统电磁干扰。通过仿真和试验对比在该无源滤波器下采用三种不同的无零矢量调制策略对共模电压的抑制效果。结果表明:GAZSPWM在结合LC滤波器后可以更好的抑制共模电压,且不影响既有的控制效果。该方法可为高电磁兼容性要求的大功率电推进无人机研究领域提供理论参考。

石油地震勘探OVT数据处理技术应用

宽方位代表了石油地球物理地震勘探的一个增长趋势。它不仅可以优化复杂地下结构的照明,还可以提取与方位各向异性相关速度信息。共偏移距矢量片(OVT)处理是一种方便进行方位各向异性分析的技术,是宽方位地震处理的一种有利于提高成像精度的方法。经验证明,OVT在提高中深层成像质量具有巨大潜力。通常存在方位各项异性严重的工区更适合采用OVT处理技术。本文将3D地震数据划分为OVT域,并进行了噪声消除、数据规则化和叠前深度偏移处理。与传统处理相比,结果表明OVT在提高成像精度方面具有显著优势。

基于动态开关表的TLDMC-PMSM零共模电压直接转矩控制

针对三电平直接矩阵变换器-永磁同步电机系统采用直接转矩控制(TLDMC-PMSM-DTC)时出现高共模电压的问题,提出基于动态开关表的TLDMC-PMSM零共模电压直接转矩控制方法。TLDMC的部分旋转矢量共模电压为零,该方法利用这部分旋转矢量去构建DTC的开关表,但是旋转矢量的分布随输入电压相位的变化而变化,这会导致控制结构的复杂度变高,因此此控制算法通过高维开关表来实现TLDMC-PMSM的零共模电压。但是由于所用旋转矢量数目少并且选择的矢量误差大,从而导致电机的转速和转矩脉动大,该文在此基础上,引入动态的旋转矢量和零矢量去构建动态开关表来解决脉动大的问题。仿真和实验结果表明,该方法在保证动态响应能力快、电机的转速和转矩脉动小的基础上,实现了TLDMC-PMSM系统的零共模电压和安全稳定运行。

一种结合GVF和CV模型的水平集图像分割方法

由于CV(Chan-Vese)模型是一个非凸性泛函,对该泛函求极值只能得到局部最优解,运用该模型进行图像分割时,很难在全局范围内得到理想的结果。鉴于此,提出一种结合梯度矢量流(gradient vector flow,GVF)和CV模型的水平集图像分割方法。该方法通过GVF将边缘梯度信息扩散至整幅图像,在保留CV模型基本优点的同时,融入GVF的全局性梯度信息,从而引导CV模型在全局范围内演化至准确的目标边缘。实验结果表明,该方法的分割效果和收敛速度均明显优于传统CV模型。

基于共模电压有效值的间接矩阵变换器调制策略对比分析

间接矩阵变换器(indirect matrix converter, IMC)是一种无中间直流环节的AC-AC变换器,具有正弦输入输出特性,且功率密度大、运行效率高,在风力发电、交流传动等领域应用前景广阔;但IMC在调制运行过程中不可避免会产生共模电压,对电机造成损坏,影响系统的可靠运行。为了提升IMC运行可靠性,抑制其输出共模电压,文章以逆变级相邻四有效电压矢量调制、逆变级相邻三有效电压矢量调制、整流级相邻三有效电流矢量调制、整流级120°两有效电流矢量加零电流矢量调制和整流级加权三有效电流矢量调制共5种经典抑制IMC共模电压峰值达42.3%的调制方法为研究对象,通过对其输出共模电压有效值进行建模,考虑电压传输比对共模电压有效值的影响,量化分析共模电压有效值的变化规律,比较不同调制方法对共模电压的抑制能力。从5种调制方法的共模电压有效值对比分析结果可知,采用逆变级相邻四有效电压矢量合成的空间矢量调制方法对IMC共模电压有效值的抑制效果最佳。仿真和实验结果验证了上述理论分析结果的正确性。