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在分析空间电压矢量脉宽调制(SVPWM)原理的基础上,提出了一种基于人工神经网络(ANN)的SVPWM新算法。为了解决SVPWM控制技术中复杂的计算问题,设计的网络系统包括多个具有不同训练策略的前向子网络,从而把任务分散化,并充分地利用ANN的快速并行处理能力、学习能力,缩短了计算时间,降低了谐波成分。在dSPACE平台上对该算法进行了实现,仿真及实验结果表明了该方法的可行性、有效性。 相似文献
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有源电力滤波器降低容量控制策略研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对有源电力滤波器(APF)能量流进行分析,得出决定APF容量的基本要素.针对复杂电源环境下APF的补偿目标,提出一种基于电源电流基波正弦化的降低容量控制策略,获取负载电流中的基波有功功率及基波无功功率,并获得补偿参考电流.为实现控制策略,提出适用于电源电压畸变情况下的三相电压基波正序检测的改进方法,减小APF变流电路总电流和自身损耗,提高了APF的效率.仿真和实验结果验证了该控制策略的正确性和有效性,对并联型APF的小型化及电力系统滤波改造具有实用的参考价值. 相似文献
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现有基于控制信号编码的信息物理系统重放攻击检测方法主要是通过判断检测函数值的大小是否超出给定阈值来实现检测,这类方法普遍存在检测率与系统控制性能损失之间的矛盾.鉴于此,提出一种基于伪周期控制信号编码的检测方法.首先,在控制信号中加入预先设计的伪周期随机编码信号,并构造与之对应的伪周期测量值补偿信号,验证当系统矩阵稳定时,补偿信号的周期性;然后,对接收到的测量值信号,利用不同补偿信号进行补偿,获得检测函数最小时对应的补偿信号在周期中的位置;最后,通过比较该补偿信号与实际控制量水印信号在周期中的位置实现对重放攻击的检测.仿真实验结果表明,采用所提出方法,只需比较采用不同补偿信号下检测函数值的相对大小,便能够在有效地检测重放攻击的同时,降低控制编码信号的方差并减小系统控制性能损失. 相似文献
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针对现有的电压暂降检测方法进行了分析研究,提出了基于改进αβ变换和数学形态学的电压暂降检测方法。首先利用单相电压移相一个大小可调的角度来构造新的αβ两相电压;然后经过dq变换将电压的基波分量转换成直流分量;最后通过数学形态学滤波器对非直流量进行滤波,得到相应的暂降幅值和相位跳变。改进的方法不仅抑制了电压暂降起止时刻可能出现的"异动"现象,而且利用形态学滤波器代替传统低通滤波器,有效地提高了检测速度和精度。仿真结果证明了改进方法的有效性。 相似文献
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通常在目标跟踪任务中需要跟踪的目标物体具有任意性,同时目标周围可能有相似的干扰物体,这常常导致预训练网络提取的目标特征并不完全适用于当前需要跟踪的目标物体.针对以上问题,在Siamese孪生网络目标跟踪框架下,提出一种新型的基于梯度导向的通道选择目标跟踪算法.首先从预训练网络提取待跟踪目标特征,利用提出的开关-惩罚损失... 相似文献
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