基于RBF的VSG转动惯量和阻尼系数自适应控制策略

虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)通过控制策略使电力电子变换器具备同步发电机的转动惯量和阻尼系数,但这两个参数在调节过程中与频率为非线性关系,传统方法都将其作为线性关系来设计控制策略。该类控制策略只能粗略调整两个参数,且调节频率过高。针对这一问题,文章提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的VSG转动惯量和阻尼系数协同控制策略,通过人工智能算法改进传统控制策略。从VSG数学模型、输出特性和小信号模型三个角度对转动惯量和阻尼系数控制方法进行了分析,给出了对应参数的取值范围;并针对VSG特有的非线性关系建立了双输入双输出的RBF神经网络控制策略;最后,通过MATLAB/Simulink仿真比较传统策略与文章提出的控制策略的瞬态响应,验证所提控制策略的有效性。     

液相外延p型碲镉汞表面区与腐蚀凹坑的不同扫描隧道谱特征

利用超高真空扫描隧道显微镜对经过溴甲醇溶液腐蚀处理的液相外延碲镉汞材料进行了表征.发现经过腐蚀处理(3%浓度,2.5 min)的样品表面出现高密度的凹坑结构,凹坑深度约几十纳米,横向尺度在几十到几百纳米之间.扫描隧道谱测量表明,腐蚀样品表面平坦区呈现较大表观带隙,需考虑针尖诱导的能带弯曲效应,而凹坑区在零偏压区的扫描隧道谱线则近似为线性变化,说明该区域包含较高的带隙态并直接参与隧穿,从而掩盖了带隙信息.     

基于RBF的VSG转动惯量和阻尼系数自适应控制策略

虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)通过控制策略使电力电子变换器具备同步发电机的转动惯量和阻尼系数,但这两个参数在调节过程中与频率为非线性关系,传统方法都将其作为线性关系来设计控制策略。该类控制策略只能粗略调整两个参数,且调节频率过高。针对这一问题,文章提出了一种基于径向基函数(radial basis function, RBF)神经网络的VSG转动惯量和阻尼系数协同控制策略,通过人工智能算法改进传统控制策略。从VSG数学模型、输出特性和小信号模型三个角度对转动惯量和阻尼系数控制方法进行了分析,给出了对应参数的取值范围;并针对VSG特有的非线性关系建立了双输入双输出的RBF神经网络控制策略;最后,通过MATLAB/Simulink仿真比较传统策略与文章提出的控制策略的瞬态响应,验证所提控制策略的有效性。     

基于RBF神经网络的电压外环滑模控制的Vienna整流器

以Vienna整流器为研究对象,针对其传统电压外环滑模变结构控制不变性和对系统参数扰动敏感的问题,分析了以逼近率为基础的滑模变结构控制算法,提出了一种基于RBF神经网络的自适应电压外环滑模控制算法。该控制算法通过将RBF神经网络与滑模控制算法有效结合,同时将中点电位平衡控制加入到RBF神经网络自适应电压外环滑模控制算法的设计中,使用RBF神经网络对电压外环非线性系统进行自适应逼近,能够有效降低切换增益,削弱抖振,增强系统的抗干扰能力。最后,通过仿真分析与实验测试验证所提控制算法的有效性。将所提出的控制算法与传统滑模控制算法、PI控制算法进行比较,结果表明采用这种电压外环控制算法能够对直流输出电压目标值进行快速跟踪,平衡中点电位,改善了系统的动静态性能,提升了其抗干扰能力。     

NDMANET中基于内容优先级的缓存策略研究

多数NDMANET缓存策略研究未考虑内容的优先级,从而降低了重要内容在节点移动环境下的可用性。针对该问题,提出一种基于内容优先级的缓存替换策略PFC。根据节点内容对可用性的不同需求划分内容优先级,将其作为缓存替换的参考因子进行缓存替换决策,以提高重要内容的命中率和可用性。在ndnSIM仿真平台上的测试结果表明,相比LRU和FIFO策略,PFC策略在不影响全局命中率和响应时延的情况下,可以明显提高重要内容的缓存占比与可用性。