三相稀疏矩阵变换器仿真研究

介绍了三相稀疏矩阵变换器的仿真研究的基本原理、控制策略、零电流变换方法,最后给出了基于SIMULINK的仿真波形.

超稀疏矩阵变换器窄脉冲抑制

受开关器件性能的限制,超稀疏矩阵变换器(Ultra Sparse Matrix Converter,USMC)传统空间矢量调制策略中含有大量窄脉冲,从而引起输出波形发生非线性畸变。针对这种情况,本文分析了窄脉冲产生的原因,通过对传统调制策略进行改进,提出了一种窄脉冲抑制策略。该策略通过比较整流级各矢量占空比的大小,重新排列各矢量的工作顺序,避免了有效矢量的丢失;同时,在逆变级调制中适当插入零矢量来增大脉冲宽度,进而减少了窄脉冲的数量。该策略不仅有效抑制了窄脉冲引起的波形畸变,优化了USMC的输入-输出性能,而且简单易实现,无需增加额外硬件。实验结果证明了所提方案的可行性和有效性。

一种含Boost电路的新型超稀疏矩阵变换器及其特性研究

针对超稀疏矩阵变换器(USMC)电压传输比较低的问题,提出一种含Boost升压电路的USMC新型拓扑结构。首先,在USMC的直流环节增加Boost电路,提高直流环节的输出电压,使得逆变级能够输出更高电压,从而拓宽电压传输比范围。然后,结合SVPWM调制策略,推导出新型USMC拓扑结构的电压传输比以及输出功率因数范围,为USMC的应用奠定理论基础。最后,Matlab/Simulink仿真结果验证该拓扑结构的可行性和有效性。

超稀疏矩阵变换器的控制策略及其仿真分析

超稀疏矩阵变换器(USMC)相较于双级矩阵变换器(TSMC)具有开关数量少,控制简单等优点,近年来引起广泛关注。常见的TSMC直驱风力发电系统中,其开关数量多且控制复杂。采用USMC取代TSMC,则控制更加简单,且能量单向流通满足直驱风力发电系统的要求。通过对USMC的控制策略进行研究,并将SVPWM控制策略应用到USMC中,实现对USMC的调制,简化控制策略。同时,推导出SVPWM调制策略时输出功率因数角取值范围,最后用MATLAB软件对其进行仿真,仿真结果验证了控制策略的可行性,为USMC直驱风力发电系统的实现奠定了理论基础。

基于超稀疏矩阵变换器的直驱风力发电系统控制研究

超稀疏矩阵变换器(Ultra-Sparse Matrix Converter, USMC)相较于双级矩阵变换器(Two-Stage Matrix Converter,TSMC)来说具有开关数量少、控制简单等优点,近年来引起广泛关注。常见的TSMC直驱风力发电系统中,其开关数量多且控制复杂,而采用USMC取代TSMC,则控制更加简单,且能量单向流通满足直驱风力发电系统的要求。针对这种情况,分析推导了USMC整流侧和逆变侧的SVPWM控制策略,给出其开关调制序列,并建立了USMC直驱风力发电系统各个部分的数学模型。最后利用Matlab/Simulink软件搭建了系统整体仿真模型。仿真结果验证了控制策略和模型的可行性,为USMC直驱风力发电系统的实现奠定了理论基础。

稀疏矩阵变换器及其调制

针对传统的矩阵变换器(CMC)换流方法、调制算法比较复杂等问题,介绍了一种稀疏矩阵变换器SMC(sparse matrix converter)。首先给出稀疏矩阵变换器的拓扑结构;然后对稀疏矩阵变换器的换流、调制策略进行了详细分析;最后,利用Matlab软件对稀疏矩阵变换器进行建模仿真。仿真结果表明稀疏矩阵变换器拓扑结构正确、可行;调制、换流策略相对简单有效。

基于稀疏矩阵变换降维的高光谱图像目标探测算法

目标探测是高光谱遥感中的一个非常重要的问题,针对高光谱图像数据量大和维度高的问题,提出了基于稀疏矩阵变换(Sparse Matrix Transform,SMT)降维的探测算法。首先基于协方差的约束最大似然估计,对高光谱数据进行稀疏矩阵变换,对降低维度后的数据结合经典的点目标检测算法,实现高光谱数据中的目标探测。在真实测试数据上,对算法进行了测试,可达到提高检测速度和检测效率的目的。

Z-源稀疏矩阵变换器励磁的双馈风力发电系统

针对矩阵变换器电压传输比低和其励磁的双馈风力发电系统(DFIG)易受非正常输入波动影响的不足,提出了一种适用于DFIG励磁的Z-源稀疏矩阵变换器系统。利用Z-源的升压特性来提高电压传输比,检测电容电压实现对直通因子的自动调节,从而实现对网侧波动的自动抑制。建立了系统数学模型,推导了DFIG系统定子磁场定向矢量控制策略表达式,搭建试验样机对所提方案进行试验验证,在亚同步、同步、超同步三种发电状态下的波形和并网试验结果验证了方案的可行和有效性。

基于Boost电路的矩阵变换器特性研究

此处提出了一种内嵌式Boost电路的超稀疏矩阵变换器(USMC)拓扑结构,用于解决USMC电压传输比较低的问题。这种内嵌式Boost电路的工作原理在于在USMC的直流环节增加Boost电路,结合空间矢量脉宽调制(SVPWM)策略,推导出新型USMC拓扑结构的电压传输比及输出功率因数范围。相比于普通USMC拓扑结构,能够提高直流环节的输出电压,使逆变级输出更高的线电压,从而拓宽输出电压传输比范围,而且能降低输出电流的谐波畸变率。最后通过仿真和实验结果验证了该理论的正确性和可行性。

矩阵变换器电路拓扑结构研究综述

矩阵变换器作为一种新型的电力变换装置,具有诸多的优良性能,越来越引起人们的关注。但最初提出的单级矩阵变换器存在开关器件数目多、换流过程复杂等缺点,为了解决这些问题,提高矩阵变换器的性能,国内外学者一直对其电路拓扑结构进行研究和改进。对各种矩阵变换器的电路拓扑结构进行了概述与对比,重点对双级矩阵变换器、稀疏矩阵变换器和高频链矩阵变换器进行了描述。

矩阵变换器在风力发电系统中的应用

近年来,超稀疏矩阵变换器(USMC)逐渐走进人们的视野。常见的TSMC直驱风力发电系统中,其开关数量较多不易于控制,采用超稀疏矩阵变换器(USMC)取代双级矩阵式变换器(TSMC),在能量单向流通满足直驱风力发电系统的同时,也可以有效的优化控制。研究对USMC整流级和逆变级的SVPWM控制策略进行了分析,建立了USMC直驱风力发电系统各个部分的数学模型,并利用Matlab/Simulink软件建立系统整体仿真模型,验证了该方案的正确性与可实施性,为实现超稀疏矩阵变换器的应用提供了理论依据,同时也为将来USMC直驱风力发电系统的实现打下了坚实基础。

USMC控制的采煤机HHT-PCA-MRVM煤岩辨识算法

针对井下无人、自动作业的新型采煤战略目标,提高对煤岩的辨识是至关重要的。在对采煤机截割电机控制的基础上,基于稀疏矩阵变换器理论,提出对于截割电机输入电流信号渐变的分析。通过HHT-PCAMRVM对煤岩进行识别,从而实时对井下采煤机姿态进行调节来满足复杂的开采需求。该方法在某煤矿的开采实验平台上进行了良好的实验验证。实验表明:截割电机在USMC控制下,在煤岩突变时波动较为明显,能够很好地为MRVM煤岩识别提供分类界限。煤岩识别率为95%,对于综采自动化有较好的作用。

压缩感知SAR成像方法及抗相干干扰性分析

对合成孔径雷达(SAR)的干扰与抗干扰技术,目前已受到广泛的关注和研究。文中在分析了传统SAR成像及其相干干扰原理的基础上,利用压缩感知理论,探讨了一种压缩感知SAR成像方法,并分析了其抗相干干扰性。该方法通过构造满足RIP性质的观测矩阵和稀疏变换矩阵,在假设场景目标稀疏的条件下,准确重构出场景目标高分辨像,克服了由于SAR系统收到回波信号的脉内频率和脉间相位关系被破坏而无法利用传统二维匹配滤波成像方法获得准确场景目标高分辨像的问题,具有很好的抗相干干扰特性。最后给出了相关的仿真实验结果。

高分五号高光谱影像的关联对齐域适应与分类

高分五号(GF-5)搭载的高光谱传感器兼顾宽覆盖和高分辨率的特性,但在实际应用中宽覆盖范围内各种地物类别的标注十分困难。当标记样本很少甚至没有标记样本时,遥感图像分类异常困难。此时,可以采用域适应方法,借助已标记的历史数据(源域)实现对未标记数据(目标域)的分类。本文提出了一种基于稀疏矩阵变换的关联对齐域适应分类算法。首先,利用稀疏矩阵变换估计源域和目标域的协方差矩阵;然后,运用协方差关联对齐方法估计源域到目标域的变换矩阵;接着,运用估计得到的变换矩阵将源域数据进行变换,使得其与目标域对齐;最后,在变换后的源域数据上建立分类器,实现对目标域数据的分类。本文的算法在两个真实的GF-5高光谱数据集上进行了验证。实验结果表明,本文算法要优于常用的子空间对齐算法和关联对齐算法。特别地,在黄河口GF-5数据上,本文算法比原始关联对齐方法的最近邻分类准确率提升了3.5%,支持向量机分类准确率提升了2.3%。