基于递归神经网络定子磁链观测器的凸极同步电动机直接转矩控制系统

针对传统的凸极同步电动机直接转矩控制系统定子磁链观测器存在积分器漂移等问题,提出了一种基于递归神经网络定子磁链观测器的凸极同步电动机直接转矩控制系统的设计方案。该方案将三相电压与三相电流经3S/2S变换后得到的两相电压与电流送到已经训练好的基于递归神经网络的定子磁链观测器中,观测器的输出是定子磁链的α、β分量,即Ψsα、Ψsβ;Ψsα、Ψsβ经矢量分析器处理后得到定子磁链的幅值以及定子磁链的空间位置角,从而可准确得到定子磁链所在的扇区。仿真结果表明,与基于传统的U-I模型的凸级同步电动机直接转矩控制系统相比,该系统具有优良的动、静态性能。     

电气信息类本科专业课程体系的改革与实践

课程体系是高校人才培养的核心,课程体系改革是高等学校教学改革落到实处的基石。本文以培养高素质人才为目标,充分体现“加强基础、拓宽面向、注重复合、突出特色”的教育教学思想,提出了电气信息类本科专业课程体系构建模式,从确立专业基础平台课程、专业方向模块课程、实践课程体系的确定等方面对电气信息类本科专业的课程体系进行了改革与实践。     

基于无线传感器网络的煤矿瓦斯监测系统的设计

监测瓦斯浓度是预防瓦斯爆炸的有效手段之一。提出在井下设置传感器节点,利用射频芯片构建无线传感器网络,对煤矿瓦斯浓度进行实时监测的方法。与传统的有线监测系统相比存在着布线困难,高成本的问题,此设计解决了传统方法中出现的问题,对预防煤炭安全事故有着重要的意义。     

基于光谱稳定LED光源的长光程DOAS的大气NO2探测

针对LED光谱容易产生漂移从而影响差分光学吸 收谱(DOAS)系统的测量性能,研究了温度和驱动电流对蓝光LED(LZ1-00B205)光谱产生漂移 的影响,发现LZ1-00B205中心波长随温度和电流的变化分别为+0.025nm/℃ 和－0.003nm/mA。通过对LZ1-00B205进行恒温控制(误差约为±0.1℃)和恒流驱动(电流波动<1%),有效 抑制了LED光谱的波长漂移和光强波动。使用改进后的LZ1-00B205作 为长光程DOAS系统光源,对大气NO₂进行了 监测。当光程为760m时,系统的探测限为4×10－9。实验结果表明,光谱稳定后的LED适于做DOAS系统的测量 光源。通过稳定LED光谱改善DOAS反演结果,这种方法不需要反复测量参考光谱,简化了DOA S系统的操作过程,同时提高了测量精度。     

基于二维最大相关准则的图像阈值分割

提出了基于二维最大相关准则的自动阈值图像分割算法．该方法根据图像的二维直方图中目标和背景分布的相关量最大来选择阈值,能够实现比传统最大相关准则更强的抗噪声能力．同时将遗传算法用于对二维最大相关准则阈值分割的优化,试验结果表明该算法可以实现快速、准确图像分割．     

基于模糊RBF神经网络的PID及其应用

针对传统的PID控制器参数固定而导致在控制中效果差的问题,提出一种基于模糊RBF神经网络智能PID控制器的设计方法。该方法结合了模糊控制的推理能力强与神经网络学习能力强的特点,将模糊控制与RBF神经网络相结合以在线调整PID控制器参数,整定出一组适合于控制对象的kp, ki, kd参数。将算法运用到电机控制系统的PID参数寻优中,仿真结果表明基于此算法设计的PID控制器改善了电机控制系统的动态性能和稳定性。