基于SIMULINK的迭代学习励磁控制器的设计

该文将迭代学习控制理论应用于同步发电机励磁控制器的设计中,采用混合型迭代学习控制律对其进行控制。在两机系统中使用SIMULINK软件对励磁控制系统的稳定性和动态性能等进行分析,设计出满足系统要求的励磁控制器。仿真结果表明该方法的有效性和一般性,改善了控制性能,具有很强的维持机端电压的能力,与常规的PID控制器相比较,收敛速度得到很大提高,有利于提高电力系统稳定性。     

迭代学习控制在电力系统中的应用进展

根据迭代学习控制基本原理及其特性,归纳迭代学习控制在电力系统中的各种应用,对迭代学习控制的最新进展进行详尽的叙述,讨论迭代学习控制在电力系统中应用存在的问题,并对其发展进行展望.     

迭代学习控制在飞机全电刹车系统中的应用

飞机全电刹车系统具有传统的液压刹车系统不可比拟的优势,是未来飞机刹车系统的发展方向。针对现有液压刹车系统控制律的不足和全电刹车系统的特点,建立了以飞机纵向速度、滑移率为状态变量,滑移率为输出变量的刹车系统非线性状态方程。根据滑移率与结合系数的关系,在线辨识不同路面条件下的最大结合系数和最佳滑移率,提出了在常规PI控制器的基础上,施加一D型迭代学习前馈控制器的控制策略,以提高系统的快速跟随性,并将最佳滑移率作为迭代学习控制的期望输出。经过对干跑道状态下的仿真验证,表明加入迭代学习控制律后,可以满足飞机全电刹车系统的技术性能,在刹停时间、刹停距离及刹车效率等方面得到了改善,具有良好的收敛速度、稳定性和跟踪性。     

吸油烟机上置风机平台降噪技术研究

为了进一步降低吸油烟机的噪声,提升用户满意度,系统分析了吸油烟机气动噪声产生机理,进行了有针对性的结构优化与吸声降噪设计,并经过试验测试验证了多个技术方案。试验结果显示：标称最大风量下,箱体高度由400 mm增加到500 mm时,降噪0.6 dB(A);蜗壳型线优化,降噪0.7 dB(A);叶轮偏心135°,降噪0.2 dB(A);出风口座优化,降噪0.3 dB(A)。增加吸声设计组件后,箱体高度增加80 mm,降噪幅度达到最优;孔径4 mm以下的穿孔板配合吸声材料,对中低频吸声效果较好,吸声设计降噪达4 dB(A)。通过对风机平台关键风道部件的优化,配合吸声降噪技术,实现了整机多维度耦合降噪。     

基于直接转矩控制的永磁同步电机研究

通过对永磁同步电机(PMSM)数学模型的分析,得出了基于直接转矩控制(DTC)理论的转矩表达式,阐明了如何正确选择开关表来选择空间电压矢量控制逆变器,并通过MATLAB/SIMULINK建立仿真模型。仿真结果表明:该方法具有较高的精度,提高了系统的控制性能。     

一种SVM不平衡分类方法及在故障诊断的应用

针对支持向量机不平衡样本分类倾斜性问题,提出一种欠采样支持向量机分类器。构建包含少类样本的最小封闭超球体,计算各个多类样本到包含少类样本最小封闭超球体球心的距离,利用该距离对多类样本进行欠采样,产生新的训练集,实现训练集的平衡。该方法和其他不平衡分类方法在基准数据集的分类结果表明该方法在识别率和分类速度方面的有效性。将该方法应用于永磁同步电机驱动电路功率开关管开路故障诊断中,结果表明该方法缩短故障分类器的训练时间,提高了故障分类器的泛化能力和诊断速度。     

交流电机控制系统的控制算法综述

简要介绍目前交流电机控制系统中应用较多的几种控制算法,分析各控制算法的优缺点.重点讨论各个控制算法的特点和不足,其中主要问题是如何抑制系统参数不确定或时变以及外部扰动对控制系统的影响,最后展望交流电机控制算法的发展趋势.     

一类非线性相似大系统的鲁棒变结构跟踪控制

利用分析法,几何方法并与变结构理论相结合,对于由结构相同的指数最小相位系统互联而成的非线性相似组合大系统,设计了一种变结构鲁棒控制器,给出了其输出跟踪问题可解的充分条件。     

飞机轮胎压力监控系统研究

飞机在跑道上降落瞬间由于受到较大冲击可能爆胎;针对这一问题,研究了飞机轮胎压力监控系统的总体结构,并分别阐述了系统各个模块的组成原理、具体功能;该系统采用传感器直接测量轮胎压力的方法,将压力信息编码调制,以设定的超高频(UHF)用无线的形式发送出去,压力信息最终显示在驾驶舱显示仪表上;系统可随时测定飞机上每个轮胎内部的实际压力,并可由机组人员给定放气指令在飞机降落前将压力泄放到一个合适的值;测试结果表明,该系统可以对轮胎压力进行精确控制,从而可以有效避免飞机降落爆胎事故的发生,提高飞机安全性.     

森林树种高光谱波段的选择

高光谱是遥感技术发展的一个重要方向，也是地物识别的重要手段。本研究利用地物光谱仪对杉木、雪松、小叶樟树和桂花树4个树种进行高光谱数据测量，探索不同树种在不同波段上的识别能力。研究采用了逐步判别分析法和分层聚类法对实验数据进行数据分析。结果表明：逐步判别分析法选择的波段主要位于红、绿、蓝、和近红外区；分层聚类法选择的波段除了红、绿、蓝、和近红外波段外，还增加了蓝-绿边缘、绿-红边缘和红边区的波段。所选择的波段比原始波段在树种识别时具有更高的精度，最高识别精度达96．77％；边缘区波段对树种的识别有重要作用；用对数-微分变换处理较其他方法处理对树种识别有更好的效果。