永磁同步电机转矩角闭环控制策略研究

车用内嵌式永磁同步电机运行性能受到电机参数及控制器输出能力的限制.为了提高永磁同步电机单位电流输出转矩的能力以及对电机参数的鲁棒性,该文提出了一种转矩角闭环的最大转矩电流比控制策略.该策略通过永磁同步电机的数学模型推导出在同步dq轴系下以定子电压、电流为变量的电磁转矩方程,并以此为依据构建出满足最大转矩电流比的转矩角β的闭环控制系统,摆脱了永磁同步电机最大转矩电流比控制对电机参数的依赖,提高了控制准确性.仿真和实验结果验证了所提控制策略的可行性和有效性.     

基于联合神经网络的用户窃电行为识别模型

针对窃电行为识别准确率低的问题,提出了基于联合神经网络的窃电行为识别模型。首先,对获取的用户用电数据进行处理,利用格拉姆角场方法对用户用电数据进行二维化处理。然后,针对不同维度的用电数据,提出了基于联合神经网络的用户窃电行为识别模型,利用卷积神经网络（CNN）和双向长短期记忆（BiLSTM）神经网络提取一维用电数据和二维用电数据特征。通过实例分析表明,提出的联合神经网络模型对窃电行为识别准确率达到90%以上,证明所建立的评估模型为解决窃电问题提供了一种切实可行的方案。