基于SPWM和SVPWM的变频电源仿真分析

文中介绍了正弦脉宽调制（SPWM）与空间电压矢量脉宽调制（SVPWM）实现变频电源的基本原理及其异同。用MATLAB／SIMULINK工具箱对两种控制方法分别建立仿真模型。比较分析了在载波频率相同和开关次数相同两种情况下的输出电流波形。结果表明,SVPWM具有直流电压利用率高,开关损耗小,输出电流谐波小的优点。     

基于SVPWM的变频系统分析设计

介绍了空间电压矢量脉宽调制(SVPWM)变频的基本原理及实现方法.详细分析了电压矢鼍与磁链矢昔之间的内在联系.利用MATLAB/Simulink实现了对该系统的仿真.仿真结果表明,该系统具有直流电压利用率高,开关损耗小,转矩脉动小等优点.最后介绍了以TMS320LF2407为控制核心的硬件实现方法.     

基于极点配置的400Hz逆变电源系统设计

针对单相400Hz逆变电源系统的控制特点,引入输出电压瞬时值外环和电感电流内环的双环反馈控制,采用极点配置与PI控制相结合的方法对系统进行了设计,并根据状态空间理论建立了系统数学模型。仿真结果表明,该方案动态响应快、稳态精度高、THD小、带负载能力强。     

谐波补偿重复控制及其在逆变器控制中的应用

提出了一种nl±m次谐波补偿重复控制,以增强重复控制对谐波补偿的选择性。在传统重复控制的基础上对内模加以改进,使得重复控制仅对nl±m次谐波进行补偿,从而无需在实际系统中进行不必要的谐波补偿。该重复控制可以针对不同场合的需求给n和m赋以不同的数值,从而实现对特定谐波的高精度补偿。与传统的重复控制相比,该重复控制具有占用内存数目更少,动态响应更快,误差收敛时间更短的优点,并且提供了一种通用的表达式。最后,将该谐波补偿重复控制应用于单相PWM逆变器的波形控制中,通过仿真实验证明了其正确性和有效性。     

小波包在异步电机转子断条故障检测中的应用

在异步电机转子断条故障检测中,将原信号最优小波包分解,经自适应滤波后再信号重构.先计算出每个子频带代价,选择相应频率空间构成最优小波包.再定义最优小波包选择的代价函数,并保留自相关函数和最大频率空间.对得到的频率空间上原信号分量进行自适应滤波,最后将滤波后原信号所保留的频率空间经同样的小波包重构,由此完成对频率分量的剔除.     

基于SVPWH的变频系统研究

介绍了空间电压矢量脉宽调制（SVPwM）变频的基本原理及其实现方法。详细分析了电压矢量与磁链矢量之间的内在联系。利用MATLAB／SIMULlNK实现了对该系统的仿真。最后以TMS320LF2407为控制核心进行了硬件实现。结果表明,该系统具有直流电压利用率高,开关损耗小,转矩脉动小的优点。     

电气设备运行状态监测及智能诊断系统

在充分分析电气故障产生特点的基础上,采用嵌入式ＰＣ／１０４工业ＰＣ系列模块,运用红外技术,非接触在线检测电气设备运行温度,并对温度数据进行故障分析,提出了一种框 和产生式规则相结合的智能专家系统模型。实际应用表明,该系统为高速、高温、高电压条件下设备温度的在线监测提供了一种新的途径。     

基于极点配置的逆变器双环控制方案

介绍一种基于极点配置的逆变器瞬时电压电流PI控制器的设计方法,建立系统模型,为了提高逆变器输出波形的精度,提出了一种基于极点配置的PI双环和重复控制的复合控制方案。该复合控制方案克服了PI双闭环控制方案带整流性负载时输出电压质量不高的缺点,也解决了嵌入式重复控制方案应用在逆变系统中对逆变器谐振峰值不可控的问题。仿真表明,所设计的复合控制方案提高了逆变电源带整流性负载时的输出电压质量,该方案既保持了重复控制良好的稳态特性,也明显改善了系统的动态性能。     

10kV直配线路单相接地故障测距的新算法

提出了10kV直配线路的单相接地故障测距的新算法,该算法利用故障时接地倒相开关将另一非故障相进行一次瞬时接地所构成的零序故障回路,将单相接地故障转化为两点异相接地故障,从而实现对单相接地故障的准确测距。该方法成功解决了中性点不接地系统单相接地故障时,由于没有故障电流回路而造成测距困难的问题。理论分析和仿真结果证明本文提出的算法原理完善,概念清楚,具有很高的测距精度,而且不受过渡电阻和负荷电流的影响,具有很好的实用性。     

基于JSM和MLP改进发音错误检测的方法

针对发音错误检测的发音字典生成提出基于联合序列多阶模型(Joint-sequence multi-gram, JSM)和多层神经感知(Multi-layer perception, MLP)的方法. 首先使用JSM模型对发音错误进行建模, 将标准发音和错误发音组合为发音对, 表示它们之间的对应关系, 再使用N元文法来统计各发音对之间的关系, 描述错误发音对上下文关系的依赖. 最后使用MLP对发音对之间的关系进行重新建模, 以学习到在相似的上下文条件下发生的相似的错误. 实验证明使用MLP对高阶模型进行概率重估能有效的平滑概率空间, 提高了发音错误检测的性能.