基于定子磁场定向的永磁辅助同步磁阻电机无差拍直接转矩控制

针对永磁辅助同步磁阻电机(PMASynRM)直接转矩控制(DTC)转矩脉动较大的问题,研究了基于PMASynRM的无差拍直接转矩控制（DB-DTC）方案。该方案将有效磁链的概念引入PMASynRM,〖JP2〗提取转子位置信息应用于DB-DTC,提高了电机的运行性能;采用了基于定子磁场定向的无差拍转矩控制方法以简化计算和有效抑制转矩脉动。搭建基于定子磁场定向的无差拍直接转矩磁链控制（DB-DTFC）模型并在MATLAB/Simulink软件上进行仿真试验,验证了该算法可以有效减小磁链和转矩脉动,具有较好的动态和稳态性能。     

一种轴向风冷结构对高速永磁电机转子温升的抑制研究

在变频器驱动方式下,高速永磁电机具有较大的转子涡流损耗,由于其转子的散热能力较差,易使永磁体温升较高,而发生不可逆失磁现象。采用机壳水冷结构可以有效地带走电机定子侧的热量,但是对于高速永磁电机的转子部位,水冷结构的冷却效果有限。以一台15 kW、30 000 r/min的高速永磁电机为例,设计了一种风、水混合冷却结构,基于流固耦合的计算方法分析了水速、风向以及不同风道截面积对电机永磁体部位温升的影响,并得出了相对的最优值。与仅采用水冷结构相比,增加该风冷结构可使永磁体温升降低了18.1 K,该结构可对大功率高速永磁电机的冷却系统设计提供一定的参考。     

基于自适应积分滑模与扰动观测的多PMSM同步控制

为了克服多电机差速失步振荡及同步稳定性变差等问题,提出了基于新型自适应积分滑模和扰动观测的多 PMSM 同步控制方法。首先,构建了一种改进型偏差耦合同步控制结构。其次,设计了基于新型自适应积分滑模(new adaptive integral sliding mode control, NAISMC)的 PMSM 控制器。同时,利用滑模扰动观测器(sliding mode disturbance observer, SMDO)对电机负载扰动进行观测,并与改进的偏差耦合同步控制结构相结合,提出了基于NAISMC与SMDO的多 PMSM 的改进型偏差耦合同步控制方法。最后,进行了实验分析。其结果表明所提出的同步控制方法能有效地保证4个电机具有良好的同步性能,提高了其抗扰动的能力,确保了多电机同步的稳定性。     

直线永磁磁通切换电机推力脉动抑制方法分析

直线永磁磁通切换(LFSPM)电机功率密度高,定子结构简单可靠,在长行程直线牵引场合具有很大的应用潜力。然而很多应用场合在要求直线电机具有高推力密度的同时也能够呈现较低的推力脉动。因此研究推力脉动的产生机理以及抑制方法是提升LFSPM电机应用潜力的重要手段。利用有限元软件对抑制不同成因推力脉动的方法以及这些方法的组合效果进行仿真比较,比较过程中,给出了一种的步进(错齿)位移选择方法,基于该方法,各结构在减小推力脉动的同时可以有效兼顾电机的输出推力平均值。最后对比较结果进行了分析和总结,得出有价值的结论。     

计及开关频率分区优化的PMSM三电平模型预测控制

为降低传统三电平供电的永磁同步电机模型预测控制系统的开关频率,提出一种计及开关频率分区优化的PMSM三电平模型预测控制方法。首先,将空间电压矢量平面划分为12个扇区,并且根据上一时刻电压矢量所在位置,选择相邻扇区的电压矢量作为备选矢量。其次,加入对开关状态切换的限制,每个开关周期仅允许一相开关状态发生连续性跳变,减少备选矢量数量的同时能够有效降低开关频率。进一步,利用具有相同空间位置但对中点电位影响相反的正负冗余小矢量来平衡中点电位。最后,通过仿真和实验,验证该控制策略的有效性。     

基于DeepLabV3与GAN的雷达时频混叠多信号智能检测与分离

针对当前雷达信号智能检测研究中存在信号数量受限、样式单一、不便于后续处理等问题,本文提出了一种基于DeepLabV3与GAN的雷达时频混叠多信号智能检测与分离方法。首先对接收信号的时域数据通过时频变换得到二维的时频数据,利用DeepLabV3对多信号重叠的时频数据进行检测并且实现信号的分离,对于信号的重叠部分利用GAN对时域信号进行估计重构。实验结果表明,该方法在信噪比（SNR）为-3 dB时,检测平均交并比（mIoU）能够达到了85%以上,在SNR为6 dB时,分离后的信号与原信号相关系数高于0.85。      

基于改进的SSD监理目标检测研究

针对装饰装修工程中由人工验收带来的诸多问题,文中提出了一种改进的SSD算法并将其应用于监理工作来代替人工验收,推动智能监理的实现。由于SSD算法存在对同一目标复检以及小目标检测效果欠佳等问题,故文中利用DPN网络替换基础特征提取网络VGG16。DPN结合了Resnet和Densenet的优点,具有更好的特征提取能力。通过加权FPN融合特征图,突出不同层特征图的贡献,丰富用于预测的特征图语义。利用深度可分离卷积降低模型的参数量,提高算法的推理速度。实验对比发现,改进后模型的平均精度提升了3.47%,对小数目检测平均精度的提升可达15%,证明新模型在监理目标检测任务中效果良好。     

基于支持向量机的无人机定位信号分离算法研究

为了解决无人机(UAV)无源定位中难以从多径干扰严重的环境中提取无人机定位信号的问题,该文提出一种基于支持向量机(SVM)的无人机定位信号分离算法,在SVM模型训练时,通过计算无人机相邻数据集之间的欧氏距离获取信息熵,为SVM映射高维空间提供模型数据.在此基础上,加入映射函数阈值软边界,使模型具有参数自适应调整能力,来适应无人机运动灵活所导致的数据差异.最后构建了观测者操作特性曲线获取无人机定位信号分离结果.仿真结果表明所提算法能够有效分离无人机定位信号与噪声,在多径干扰严重的情况下具有较高的信号分离准确率.