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基于离散时间无差拍的无轴承异步电动机SVM-DTC系统 被引量:1
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作者 刘贤兴 陈虎 +1 位作者 周进伟 杨泽斌 《轴承》 北大核心 2012年第3期1-5,共5页
针对无轴承异步电动机多变量、非线性和强耦合的特点,提出了一种基于离散时间无差拍的SVM-DTC控制方法。该方法基于定子磁场定向的同步旋转坐标系,通过离散时间无差拍算法得到转矩和磁链的控制电压分量,实现转矩与磁链的动态解耦,解决... 针对无轴承异步电动机多变量、非线性和强耦合的特点,提出了一种基于离散时间无差拍的SVM-DTC控制方法。该方法基于定子磁场定向的同步旋转坐标系,通过离散时间无差拍算法得到转矩和磁链的控制电压分量,实现转矩与磁链的动态解耦,解决了转矩环与磁链环的耦合问题。并对离散时间无差拍的SVM-DTC和传统DTC控制系统进行了仿真,结果表明:与传统DTC方法相比,基于离散时间无差拍的SVM-DTC方法可以更好地抑制无轴承异步电动机的转矩、磁链和转子径向位移的脉动,提高了无轴承异步电动机的悬浮性能。最后,采用数字信号处理器TMS320F2812DSP作为控制器对提出的控制方法进行试验研究,结果表明基于离散时间无差拍的SVM-DTC方法可以实现无轴承异步电动机的稳定悬浮。 展开更多
关键词 无轴承异步电动机 直接转矩控制 离散时间无 空间矢量脉宽调制
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沿特征线向后差商离散的广义差分法
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作者 穆祖元 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第1期59-63,共5页
构造了沿特征线向后差商离散的广义差分格式它的优点是可使用较大的时间步长和相对于有限元来说比较小的计算工作量.在理论上。
关键词 特征线 广义分法 向后离散
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基于无差拍控制的无轴承异步电机DTC系统 被引量:1
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作者 刘贤兴 周进伟 《电测与仪表》 北大核心 2011年第8期33-37,41,共6页
针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,提出一种基于离散时间无差拍的SVM-DTC控制方法。在定子磁场定向的同步旋转坐标系下,通过离散时间无差拍(DTDB)算法得到转矩和磁链的控制电压分量,实现转矩与磁链控制的动态解耦,解决... 针对无轴承异步电机多变量、非线性、强耦合等特点,提出一种基于离散时间无差拍的SVM-DTC控制方法。在定子磁场定向的同步旋转坐标系下,通过离散时间无差拍(DTDB)算法得到转矩和磁链的控制电压分量,实现转矩与磁链控制的动态解耦,解决了转矩环与磁链环的干扰。由定子磁链减去定子漏磁得到悬浮绕组控制所需气隙磁链,简化了悬浮部分磁链观测器,有利于悬浮部分的控制。仿真和实验结果表明,这种改进的DTC算法与传统的DTC算法相比,可以更好地抑制无轴承异步电机的转矩,磁链和转子径向位移的脉动,从而提高了电机的悬浮性能。 展开更多
关键词 无轴承异步电机 直接转矩控制 离散时间无
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基于离散程度分析的雷达系统测试性试验方案设计方法 被引量:1
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作者 张艺琼 刘萌萌 宋成军 《测控技术》 2020年第11期13-17,22,共6页
随着装备测试性验证的开展,雷达系统的测试性指标验证越来越受到重视。相较简单产品,雷达系统的故障样本空间具有两大特点:故障模式数量庞大和天线部分的故障模式重复性强。庞大的故障模式数量大,极大地延长了实施周期,试验费效比极低... 随着装备测试性验证的开展,雷达系统的测试性指标验证越来越受到重视。相较简单产品,雷达系统的故障样本空间具有两大特点:故障模式数量庞大和天线部分的故障模式重复性强。庞大的故障模式数量大,极大地延长了实施周期,试验费效比极低。是否可以减少试验方案中样本数量和如何降低试验样本数量变成雷达系统测试性试验方案设计亟待解决的问题。为此,以离散程度(极差)分析为基础,基于蒙特卡罗模拟和低差异性序列算法,论证大样本小抽样的可行性与合理性,并详细仿真分析截尾数的制定方法,实现试验样本量的缩小,同时保证评估结果精度。最终形成雷达系统测试性试验方案设计方法,为雷达系统测试性指标验证提供依据。 展开更多
关键词 雷达系统 测试性试验 故障模式数量庞大 重复性强 离散程度(极) 大样本小抽样
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小波分析在GPS动态监测数据粗差探测中的应用 被引量:2
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作者 陈向阳 《南通航运职业技术学院学报》 2013年第3期47-50,共4页
文章分析了GPS监测数据序列中粗差的不确定性,提出了采用小波分析检测成片粗差,并通过实例进行应用分析,在此基础上进而对原变形数据序列中包含大量粗差的情况进行探测。实例分析表明,合理选择小波函数进行分析可以准确探测出粗差所在位... 文章分析了GPS监测数据序列中粗差的不确定性,提出了采用小波分析检测成片粗差,并通过实例进行应用分析,在此基础上进而对原变形数据序列中包含大量粗差的情况进行探测。实例分析表明,合理选择小波函数进行分析可以准确探测出粗差所在位置,解决了传统方法每次只能探测单个粗差的不足。 展开更多
关键词 数据奇异点 小波分析 离散态粗 区域态粗 探测
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基于改进的核化聚类判别分析的故障识别 被引量:2
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作者 李天恩 何桢 《管理工程学报》 CSSCI 北大核心 2012年第3期34-41,39-41,共8页
针对一类虽然满足线性判别分析算法(LDA)的三种假设,但仍然导致LDA失效的特殊故障模式,提出运用基于高斯核函数和核化离散差判别分析的一种核化聚类判别分析方法 (KSCDA),通过模拟12种不同样本,证明KSCDA能有效解决该问题,故障识别率最... 针对一类虽然满足线性判别分析算法(LDA)的三种假设,但仍然导致LDA失效的特殊故障模式,提出运用基于高斯核函数和核化离散差判别分析的一种核化聚类判别分析方法 (KSCDA),通过模拟12种不同样本,证明KSCDA能有效解决该问题,故障识别率最大提升从62.5%到100%。且KSCDA优于KSLDA。该问题的解决对实践有一定指导意义。 展开更多
关键词 LDA失效 高斯核函数 核化离散差判别分析 核化聚类判别分析 核化线性判别分析
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疲劳寿命实验曲线拟合方法选择研究 被引量:5
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作者 肖军 邱绍宇 +1 位作者 陈勇 熊茹 《核动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期129-132,共4页
疲劳寿命的分散性影响其实验曲线拟合方法的选择,通过引入极差离散系数CR,根据实验所取的不同应变水平或者应力水平下对应的CR最大值的大小,确定曲线拟合采用的最优拟合方式,并采用该原则对疲劳寿命实验数据进行曲线拟合。拟合结果表明... 疲劳寿命的分散性影响其实验曲线拟合方法的选择,通过引入极差离散系数CR,根据实验所取的不同应变水平或者应力水平下对应的CR最大值的大小,确定曲线拟合采用的最优拟合方式,并采用该原则对疲劳寿命实验数据进行曲线拟合。拟合结果表明,拟合方法选取原则有利于优化疲劳寿命实验曲线拟合。 展开更多
关键词 疲劳寿命分散性 离散系数CR 疲劳寿命实验曲线拟合方法
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宁波市1:500地形图高程改化方案的设计与探讨
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作者 许国安 喻国强 《浙江测绘》 2005年第3期20-21,共2页
本文探讨了宁波城市中心区1:500地形图的高程改化方案,对1:1000、1:2000及中、小比例尺地形图的高程改化工作也提出了建议。
关键词 高程改化 系统 离散差 二次曲面拟合
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高性能金属膜片评价方法研究 被引量:1
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作者 顾远之 李昊 +1 位作者 唐杰 王春林 《上海航天》 2016年第B05期140-144,共5页
为保证并联式金属膜片贮箱膜片翻转的一致性,对设计分析中采用的基于修正Riks方法的非线性几何大挠度求解技术进行了分析,介绍了基于多因素加权评估的金属膜片评价方法,实现了对由工艺原因引起的存在加工偏差的不同金属膜片之间的排放... 为保证并联式金属膜片贮箱膜片翻转的一致性,对设计分析中采用的基于修正Riks方法的非线性几何大挠度求解技术进行了分析,介绍了基于多因素加权评估的金属膜片评价方法,实现了对由工艺原因引起的存在加工偏差的不同金属膜片之间的排放性能差异的量化评价,作为设计选配膜片的依据。通过翻转试验测试系统对评价选取的膜片进行翻转特性测试,试验结果满足设计预期,排放全过程膜片翻转偏差均小于10kPa,较好地实现了翻转一致性。 展开更多
关键词 金属膜片 评价 排放性能 多因素加权 离散 加工偏 高性能 选配
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基于运动特征的HEVC快速帧间预测编码研究 被引量:3
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作者 冯磊 戴明 +1 位作者 赵春蕾 熊晶莹 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期91-99,共9页
为了降低高效视频编码(HEVC,high efficiency video coding)的帧间预测复杂度,提出了一种基于运动特征的HEVC快速帧间预测新方法。首先利用视频相邻帧的时域相关性,通过计算每个待编码单元(CU)及其子块的帧差离散度(FDD)确定该CU的最佳... 为了降低高效视频编码(HEVC,high efficiency video coding)的帧间预测复杂度,提出了一种基于运动特征的HEVC快速帧间预测新方法。首先利用视频相邻帧的时域相关性,通过计算每个待编码单元(CU)及其子块的帧差离散度(FDD)确定该CU的最佳编码深度d;再依据该深度下CU的区域运动特征(RMFd)将待编码CU划分为3类运动区域,进而确定该CU的候选帧间预测模式,减少不必要的帧间预测模式遍历过程。试验结果表明,本算法可以在保证编码性能损失不大的前提下显著提高编码效率;与标准算法相比,在低延时和随机访问两种编码结构下,同等客观质量下码率(BDBR)分别增加0.89%和0.83%,同时节省了51.6%和48.5%的编码时间。 展开更多
关键词 高效视频编码(HEVC high efficiency video coding) 帧间预测 离散度(FDD) 区域运动特征(RMF)
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