针对无轴承异步电机传统矢量控制中存在电流畸变的问题,提出一种基于电流误差限定的模型预测电流控制(model predictive current control,MPCC)策略。在建立无轴承异步电机离散数学模型的基础上,根据定子电流和定子磁链观测值,预测下一...针对无轴承异步电机传统矢量控制中存在电流畸变的问题,提出一种基于电流误差限定的模型预测电流控制(model predictive current control,MPCC)策略。在建立无轴承异步电机离散数学模型的基础上,根据定子电流和定子磁链观测值,预测下一时刻的定子磁链和定子电流。运用电流误差限定策略对每个电压矢量下的电流进行筛选,选取最优电压矢量对应的开关状态作为逆变器的输出状态,从而有效降低开关频率。同时,引入全阶观测器,提高参数观测值的精确度,加快电机的收敛速度。由于系统存在滞后性,对系统进行延时补偿,进一步提高了电机的控制性能。仿真和实验结果均表明,采用所提MPCC策略的无轴承异步电机控制系统,电流畸变有效改善,能实现稳定悬浮,具有良好的静态特性和动态响应特性。展开更多
采用贝叶斯深度神经网络对液滴模型进行优化改进,并运用KL(Kullback-Leibler)散度与变分推断的方法使得模型便于实现.以最新的原子核数据(AME2020)中2457个有精确值的原子核(Z≥8和N≥8)作为总数据集,随机选取其中80%的数据为训练集用...采用贝叶斯深度神经网络对液滴模型进行优化改进,并运用KL(Kullback-Leibler)散度与变分推断的方法使得模型便于实现.以最新的原子核数据(AME2020)中2457个有精确值的原子核(Z≥8和N≥8)作为总数据集,随机选取其中80%的数据为训练集用于模型训练,通过预测余下的20%进行模型验证.最终两个数据集的误差均方根(RMS)基本相等,而且全部数据的RMS从2.9894 Me V降到0.5695 Me V,下降了80%,呈现出较好的结果.此模型进行了输入参数上的改进(区域限定策略),使得未知核(Z=118—126)可以被限定在一个固定的区域内,从而提高了预测的准确性.为了验证这一性质,对实验数据(Z=100—117)进行了预测计算,结果也与实验值符合得很好.最后使用该方案对未知元素Z=118—126进行了预测,为以后寻找新元素提供了新思路.展开更多
Evolutionary game dynamics in finite size populations can be described by a fitness-dependent Wright- Fisher process. We consider symmetric 2×2 games in a well-mixed population. In our model, two parameters to de...Evolutionary game dynamics in finite size populations can be described by a fitness-dependent Wright- Fisher process. We consider symmetric 2×2 games in a well-mixed population. In our model, two parameters to describe the level of player＇s rationality and noise intensity in environment are introduced. In contrast with the fixation probability method that used in a noiseless case, the introducing of the noise intensity parameter makes the process an ergodic Markov process and based on the limit distribution of the process, we can analysis the evolutionary stable strategy （ESS） of the games. We illustrate the effects of the two parameters on the ESS of games using the Prisoner＇s dilemma games （PDG） and the snowdrift games （SG）. We also compare the ESS of our model with that of the replicator dynamics in infinite size populations. The results are determined by simulation experiments.展开更多
文摘针对无轴承异步电机传统矢量控制中存在电流畸变的问题,提出一种基于电流误差限定的模型预测电流控制(model predictive current control,MPCC)策略。在建立无轴承异步电机离散数学模型的基础上,根据定子电流和定子磁链观测值,预测下一时刻的定子磁链和定子电流。运用电流误差限定策略对每个电压矢量下的电流进行筛选,选取最优电压矢量对应的开关状态作为逆变器的输出状态,从而有效降低开关频率。同时,引入全阶观测器,提高参数观测值的精确度,加快电机的收敛速度。由于系统存在滞后性,对系统进行延时补偿,进一步提高了电机的控制性能。仿真和实验结果均表明,采用所提MPCC策略的无轴承异步电机控制系统,电流畸变有效改善,能实现稳定悬浮,具有良好的静态特性和动态响应特性。
文摘采用贝叶斯深度神经网络对液滴模型进行优化改进,并运用KL(Kullback-Leibler)散度与变分推断的方法使得模型便于实现.以最新的原子核数据(AME2020)中2457个有精确值的原子核(Z≥8和N≥8)作为总数据集,随机选取其中80%的数据为训练集用于模型训练,通过预测余下的20%进行模型验证.最终两个数据集的误差均方根(RMS)基本相等,而且全部数据的RMS从2.9894 Me V降到0.5695 Me V,下降了80%,呈现出较好的结果.此模型进行了输入参数上的改进(区域限定策略),使得未知核(Z=118—126)可以被限定在一个固定的区域内,从而提高了预测的准确性.为了验证这一性质,对实验数据(Z=100—117)进行了预测计算,结果也与实验值符合得很好.最后使用该方案对未知元素Z=118—126进行了预测,为以后寻找新元素提供了新思路.
基金Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos. 71071119 and 60574071
文摘Evolutionary game dynamics in finite size populations can be described by a fitness-dependent Wright- Fisher process. We consider symmetric 2×2 games in a well-mixed population. In our model, two parameters to describe the level of player＇s rationality and noise intensity in environment are introduced. In contrast with the fixation probability method that used in a noiseless case, the introducing of the noise intensity parameter makes the process an ergodic Markov process and based on the limit distribution of the process, we can analysis the evolutionary stable strategy （ESS） of the games. We illustrate the effects of the two parameters on the ESS of games using the Prisoner＇s dilemma games （PDG） and the snowdrift games （SG）. We also compare the ESS of our model with that of the replicator dynamics in infinite size populations. The results are determined by simulation experiments.
