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确定滤波器的参数和阶数是无限冲激响应(IIR)数字滤波器设计中的最重要问题。目前的IIR滤波器优化设计方法容易陷入局部极值,难以得到全局最优解,且阶数不易确定。针对IIR数字滤波器优化设计实质上是一个对参数优化的问题,引入了协调粒子群算法对IIR滤波器进行优化设计,将传统设计方法和优化设计方法相结合,根据传统设计方法确定滤波器的阶数,通过协调粒子群算法对参数进行优化,将最小均方误差函数作为适应度函数,将滤波器的性能要求作为算法终止条件,滤波器的稳定性作为约束条件。该方法解决了传统方法设计的结果不理想以及常用优化设计方法不收敛且阶数不易确定的问题。经过在实际系统中的应用,表明该方法是有效、实用的。 相似文献
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将永磁同步直线电机应用于高低向伺服控制,设计并构建了伺服实验台。建立了直线电机和伺服系统的数学模型,讨论了影响系统控制精度的各种非线性因素。这些非线性影响不易测量,从模型上很难补偿,由此设计了自抗扰控制器(ADRC),对外界扰动、噪声和模型中的非线性误差均视为扰动进行补偿。构建了基于xPC Target的半实物仿真试验系统,并对所设计的控制器进行了实验验证。 相似文献
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基于天气类型聚类识别的光伏系统短期无辐照度发电预测模型研究 总被引:14,自引:0,他引:14
现有光伏发电量预测模型大多以太阳辐照度作为必要的输入,然而,由于当前国内太阳辐射站点仍较稀少且预报能力较低,因此此类预报方法难于实施。利用距离分析方法分析光伏发电量与气象因素间的相关性,确定以气温和湿度作为预报输入因子,建立反传播(back propagation,BP)神经网络的无辐照度发电量短期预报模型。此外,为适应天气突变,采用自组织特征映射(self-organizing feature map,SOM)由云量预报信息对天气类型聚类识别,继而对各天气类型采用相应的预测网络,避免了单神经网络的过拟合问题。通过与含辐照度输入及无天气聚类识别的预测模型做交叉对比实验,预测结果表明,天气类型聚类识别能显著提高预测精度,无辐照度光伏发电量短期预测模型有较高的精度和50%湿度抗扰动性。 相似文献
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