基于人工神经网络的电压电流互补模型转子磁链估计

为了准确对感应电机磁链进行实时估计,提出了一种基于人工神经网络(ANN)电压电流互补模型的估计方案。该方案利用基于ANN的电压与电流模型之间的磁链估计差值在线对电机参数进行更新,以减小因电机参数变化所引起的模型偏差,并最终通过电机频率范围决策转子磁链。实验结果表明,该方案对磁链估计有效,实时控制效果好。     

基于自举电路的开关磁阻电机初始位置估计方法

开关磁阻电机的转子必须与电机磁场保持同步才能保证电机的正常运行,因此对转子位置信息的准确检测非常重要。提出一种基于自举电路的开关磁阻电机初始位置估计方法,通过给自举电路中的电容充电,向各相绕组中注入诊断脉冲电流,根据各相诊断电流峰值和转子位置的关系,判断转子所在区间。该方法不依赖电机的具体电感模型,对控制系统带宽要求较低,无须电流闭环控制,检测过程不会造成电机转子的附加位移。阐述了利用自举电路检测开关磁阻电机初始位置的基本原理,给出了自举电路相关元件的选取原则,通过实验验证了所提出方法的有效性和实用性,并对引起误差的原因进行了分析。     

基于Moore-Penrose广义逆的模型修正方法

结构动力学有限元模型的修正对于结构动特性、动响应乃至动强度的计算都具有重要意义.用矩阵型方法进行模型修正时,由于测试模态数目较少,导致修正过程中的方程欠定,很难求解出满意的修正结果,为此提出了一种新的有限元模型刚度矩阵和质量矩阵的求解方法.从数学的角度出发,以待修正模型的质量矩阵和刚度矩阵作为修正矩阵的估计,同时利用质...     

非高斯噪声下基于CKMC-CKF的发电机动态状态估计

准确的动态状态估计对于电力系统实时运行状态的监测至关重要。针对同步发电机中非高斯噪声导致状态估计器性能下降的实际情况,提出一种基于基于柯西核最大相关熵(Cauchy kernel maximum correntropy, CKMC)的容积卡尔曼滤波(cubature KF,CKF)算法(简称CKMC-CKF算法)。首先,建立CKMC目标函数,采用2种加权局部相似度来更新噪声协方差矩阵,从而降低不良数据的权重;其次,利用线性化回归方程统一目标函数中的状态和测量误差,并通过定点迭代法获得最佳估计状态。最后,以IEEE 39节点系统为算例分析验证所提出方法的有效性。与CKF和最大熵CKF相比,CKMC-CKF在非高斯噪声环境下具有更好的估计精度和更强的鲁棒性。     

新型电动汽车动力电池SOC估计方法研究

利用支持向量回归算法(ε-SVR)非线性逼近能力强、收敛速度快、具有全局最优解的特性,对电动汽车动力电池的荷电状态(State of Charge,简称SOC)估计方法进行了研究,确立了动力电池的电压、电流、输入输出功率与SOC之间的非线性关系.通过对比BP神经网络算法进行了仿真实验.结果表明,利用ε-SVR算法能更准确地逼近实际SOC值,获得更好的估计效果.     

辨识网络拓扑错误的最小绝对值状态估计

采用最小绝对值状态估计算法辨识网络拓扑错误.在传统的最小二乘法状态估计模型中引进扩展变量和量测量,构成最小绝对值状态估计问题,进而转化为线性规划的标准形式求解.在一实际测验系统上进行了试算.     

一种改进的无刷直流电机转子位置估计方法研究

在分析无刷直流电机位置估计原理的基础上,提出了一种改进的基于反电动势过零检测的转子位置估计方法;通过检测电机断开相端电压获得反电动势的过零点,进而获取电机位置信息.其特点是无需重构电机中点,检测电路简单,适用于任何PWM占空比,且易于在数字信号处理器中实现.实验结果验证了方法的有效性.     

基于多波束系统的多目标高分辨定向新方法

本文提出一种高分辨方位估计新方法－波束最佳匹配法。利用波束输出来实现高分辨定向。该算法不受信号相干性影响,在估计角度的同时可获得对应方向的能量。该算法可作为多波束系统的一个附加模块和后继处理,不影响原系统的结构关系,估计出的结果可以与多波束系统的判决结果相互参考。仿真表明,这种方法具有较高的稳健性、较好的高分辨定向能力能力和应用前景。     

两级混合多传感器信息融合中的状态估计

在混合式多传感器信息融合中,一部分传感器通过处理它们的数据产生局部航迹,另一顺则只提供检测报告,这些航迹和检测报告传到融合中心完成航迹融合和组合滤波。本文提出适合于两级混合式多传感器系统的全局最优状态估计解,在这种经 融合中心首先需要融 来自Ｌ个传感器的局部估计,然后基于其它Ｎ－Ｌ个传感器的观测,利用Ｋａｌｍａｎ滤波技术更新已融合的航迹,本文还考虑了各传感器分布拓不同地理位置时的状态估计问题。     

用均匀圆阵实现宽频段来波信号频率和二维角估计

本文提出了一种在DFT波束空间实时估计入射到均匀圆阵(UCA)上宽频段(1～18GHz)信号的频率、方位角和仰角的方法。该方法可在时间欠采样条件下实现频率无模糊估计,在空间欠采样条件下,用整数搜索法实现方位角和仰角无模糊估计,且频率、方位角和仰角估计可自动配对。模拟频率间接估计算法的估计方差比直接估计算法的方差要小2～3个数量级。仿真实验表明了算法是有效的。