PIλ 电流内环控制器实现的链式APF在外超导磁体中的应用

稳态强磁场超导磁体电源采用双反星型可控硅整流技术方案,是一种典型的非线性负载,运行时会带来较大的无功冲击及谐波污染。针对科学装置的链式高压有源电力滤波方案规划,结合有源滤波系统的非线性特性,提出一种采用分数阶PI控制器代替普通PI控制器实现的电流内环解耦方法,基于改进的Oustaloup算法,实现分数阶微积分的求解。通过仿真与实验对比分析了分数阶PI与常规PI控制器的运行效果。经仿真与实验表明,采用的分数阶PI电流内环控制器是正确的,且具有一定的参考价值。     

锁相环频率跟踪技术在等离子电源中的应用研究

近期PM2.5细颗粒雾霾造成了严峻的大气环境污染,引起了社会广泛的关注。针对此问题,研究一种新型高频高压等离子体电源去除雾霾装置,通过打断有害物质化学键的方式,从根本上起到净化空气的作用。对等离子电源负载端的稳定性进行研究,基于DSP的锁相环设计,实现对负载频率的有效跟踪,使电源工作于功率因数约为1的准谐振状态,从而大大提高系统的动态性能和稳定性能。     

PIλ电流内环控制器实现的链式APF在外超导磁体中的应用

稳态强磁场超导磁体电源采用双反星型可控硅整流技术方案,是一种典型的非线性负载,运行时会带来较大的无功冲击及谐波污染。针对科学装置的链式高压有源电力滤波方案规划,结合有源滤波系统的非线性特性,提出一种采用分数阶PI控制器代替普通PI控制器实现的电流内环解耦方法,基于改进的Oustaloup算法,实现分数阶微积分的求解。通过仿真与实验对比分析了分数阶PI与常规PI控制器的运行效果。经仿真与实验表明,采用的分数阶PI电流内环控制器是正确的,且具有一定的参考价值。     

基于PSO优化的RBF网络液压泵故障诊断研究

提出了以小包分解和粒子群优化的径向基神经网络(RBFNN)为基础的液压泵故障诊断方法。通过小波包分解对振动信号做降噪处理并提取相应的故障信号的特征能量值,将此特征能量值作为神经网络的输入,再采用粒子群算法对神经网络的数据中心和宽度、输出权值和阈值进行优化,并将其分别与基于传统神经网络和基于遗传算法优化的故障诊断方法进行对比分析。对比结果表明,该方法具有很好的诊断效果。