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线性调制状态下的逆变器,存在不能充分利用直流母线电压的问题,为了获得尽可能大的输出电压,一般对逆变器进行过调制控制.由于过调制的非线性,计算复杂,提出新的基于神经网络的SVPWM逆变器,采用线性调制和过调制2种模式,通过限定轨迹双调制模式法,实现在整个调制范围内线性控制.采用资源分配法确定径向基函数的网络结构和参数,设计出较精简的网络实现SVPWM;并将这种逆变器应用于异步电动机控制系统中.最后在Matlab环境下建立基于神经网络的SVPWM逆变器供电的异步电机控制系统仿真模型, 仿真结果表明,该方法简单、高效、控制效果良好,能提高直流母线电压利用率,降低输出电流谐波含量和电机转矩脉动. 相似文献
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基于Hash函数的RFID系统防碰撞算法的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
防碰撞算法是RFID系统的关键技术之一;针对动态帧时隙ALOHA算法(EDFSA)的局限性,提出了一种基于Hash函数的防碰撞算法;在算法中,标签通过Hash函数选择时隙发送信息,阅读器通过精确的标签数目估计方法来动态改变帧长度,从而提高了系统识别效率;文中详细介绍了算法设计流程,通过建立数学模型对算法进行分析,证明了系统识别效率期望值突破了36.8%的限制,仿真实验进一步证明了该算法在识别大量标签时效率明显优于动态帧时隙ALOHA算法. 相似文献
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