一种模糊PI无差拍DTC系统研究与实现

针对传统直接转矩控制(DTC)脉动较大的问题,将无差拍控制运用到DTC系统中.与以往算法不同,该算法在定子磁链定向两相旋转坐标系下,计算出电压控制规律,并通过空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法得到控制信号.为提高系统鲁棒性,将模糊PI算法引入到无差拍控制的速度环.实验结果表明,该算法有效地降低了转矩脉动,加快了动态响应,有较强的实用性.     

基于量测数据相关性的电力系统不良数据检测和辨识新方法

电力系统量测数据的质量是影响电力系统状态估计效率和结果的重要因素,而量测数据中客观地存在少量不良数据,检测和辨识这些不良数据是电力系统状态估计的重要组成部分。文章分析了量测数据协方差矩阵中的元素值在量测数据中含有白噪声、突变量和不良数据时的变化规律,提出了通过量测数据协方差矩阵中元素的变化规律检测和辨识不良数据的新方法,在IEEE14节点系统上的仿真试验验证了该方法的正确性。     

网络控制系统的最优通信和控制的协同设计

本文研究网络控制系统的最优化通信和控制的协同设计问题．在传感器存取通信媒质的p–to–w通信序列和执行器存取通信媒质的m–to–w通信序列下,网络控制系统的被控对象是一个周期时变的系统．采用提升技术将线性周期时变的系统变换为线性时不变系统,将线性周期时变系统的线性二次型性能指标变换为线性时不变系统的线性二次型性能指标．给出了通信和控制协同设计的网络控制系统的最优状态反馈控制律和最优输出反馈控制律．     

一种新型神经网络广义逆系统

提出一种新型带有反馈环节的广义逆系统方法,并给出了其存在性的证明．该方法首先利用神经网络构造被控对象的α 阶逆系统,通过改变反馈环节参数可随时任意配置复合系统极点,无需重新构造广义逆系统．分别对ＳＩＳＯ 和ＭＩＭＯ 非线性系统进行仿真研究．仿真结果表明,在配置极点变换时,利用该方法构造的广义逆系统仍可对原系统实现有效的线性化和解耦．

     

输入多采样率数字控制系统的同时极点配置

在利用提升(lifting)技术所构造出来的多采样率数字控制系统的线性时不变状态空间模型的基础上, 讨论l个被控对象通过输入多采样率数字控制系统的同时极点配置问题. 分别引入了解决这一问题的状态空间方法和多项式矩阵插值方法. 通过适当的变换, 将同时极点配置问题归结为一系列线性方程组的求解问题. 指出, 当系统的输入采样率满足一定条件时, 可以利用输入多采样率的输出静态反馈控制系统, 实现对l个被控对象的同时极点配置.     

考虑双目竞争视觉现象的非对称失真立体图像质量评价方法

目的 现有方法存在特征提取时间过长、非对称失真图像预测准确性不高的问题,同时少有工作对非对称失真与对称失真立体图像的分类进行研究,为此提出了基于双目竞争的非对称失真立体图像质量评价方法。方法 依据双目竞争的视觉现象,利用非对称失真立体图像两个视点的图像质量衰减程度的不同,生成单目图像特征的融合系数,融合从左右视点图像中提取的灰度空间特征与HSV （hue-saturation-value）彩色空间特征。同时,量化两个视点图像在结构、信息量和质量衰减程度等多方面的差异,获得双目差异特征。并且将双目融合特征与双目差异特征级联为一个描述能力更强的立体图像质量感知特征向量,训练基于支持向量回归的特征—质量映射模型。此外,还利用双目差异特征训练基于支持向量分类模型的对称失真与非对称失真立体图像分类模型。结果 本文提出的质量预测模型在4个数据库上的SROCC （Spearman rank order correlation coefficient）和PLCC （Pearson linear correlation coefficient）均达到0.95以上,在3个非对称失真数据库上的均方根误差（root of mean square error,RMSE）取值均优于对比算法。在LIVE-II（LIVE 3D image quality database phase II）、IVC-I（Waterloo-IVC 3D image qualityassessment database phase I）和IVC-II （Waterloo-IVC 3D image quality assessment database phase II）这3个非对称失真立体图像测试数据库上的失真类型分类测试中,对称失真立体图像的分类准确率分别为89.91%、94.76%和98.97%,非对称失真立体图像的分类准确率分别为95.46%,92.64%和96.22%。结论 本文方法依据双目竞争的视觉现象融合左右视点图像的质量感知特征用于立体图像质量预测,能够提升非对称失真立体图像的评价准确性和鲁棒性。所提取双目差异性特征还能够用于将对称失真与非对称失真立体图像进行有效分类,分类准确性高。     

关于模糊系统辨识近年来的研究与发展

为了实现理想的模糊控制，基于对象的模糊系统辨识研究具有非常重要的理论与实际应用价值．本文主要从模糊系统结构辨识和参数辨识两方面讨论了近年来在该领域的一些研究内容和方法，分析了它们的主要优缺点并探讨了这一研究领域目前存在的问题和研究趋势．     

最小二乘法在距离保护中的应用初探

电压和电流信号中存在的非周期分量和高次谐波分量会影响到距离保护测量阻抗的真实性。通过滤除非工频信号而获得的基波阻抗值,可以确保距离保护动作的正确性。基于最小二乘原理的参数估计是应用相当普及的方法,将最小二乘法应用于距离保护中,构建了基于微分方程的系统模型,提出通过测量电感参数获得测量电抗,为解决基于微分方程测量电阻参数估计模型误差大的问题,提出基于有功功率概念构建的测量电阻参数估计模型,并就所提出方法进行了仿真验证,表明通过最小二乘法进行的测量阻抗参数估计是可以应用于距离保护的。     

利用小波分析和云模型实现机车优化粘着控制*

分析了电力机车粘着控制系统的基本原理,建立了包含粘着特性的机车牵引力传递模型;利用小波分析消除车轮速度信号中干扰噪声,提高机车空转趋势识别的可靠性。云模型将模糊性和随机性有机地结合在一起,实现定性概念和定量表示间的转换;针对机车牵引系统的强非线性和不确定性,设计了云模型粘着控制器。通过与传统的粘着控制方法对比表明,小波分析和云模型粘着控制方法不但可以有效抑制空转,同时可以实现优化粘着控制。     

关联模糊大系统的保性能控制器设计:LMI方法

考虑具有参数不确定性的连续时间关联模糊大系统的保性能控制问题.基于LMI方法,给出了该不确定性模糊大系统分散状态反馈保性能控制器的设计方案.所设计的分散状态反馈保性能控制器,不但使得该不确定性模糊大系统闭环渐近稳定,而且使其二次型性能指标的上界最小.