基于LCL滤波的PWM整流器控制策略研究

介绍了准PR调制器的原理,在此基础上,详细分析了PWM整流器在α-β静止坐标系下电流内环和电压外环的设计方法,并基于Matlab/Simulink仿真平台搭建两电平PWM整流器仿真模型,对本文分析的设计方法进行了仿真研究,仿真结果验证了本文分析的基于PR控制器设计的电流环和电压环的正确性和有效性。     

基于模型预测控制的PWM整流器控制

对于传统的整流器控制,均采用基于矢量控制、滞环控制抑或直接功率控制等控制方法进行研究的,在精度上和响应速度上均受到较大的限制。本文针对模型预测控制在PWM整流器上的应用进行了详细的阐述,详细解析了基于功率模型的整流器预测控制策略,从理论分析上验证了该策略的有效性。该策略克服了传统控制策略下整流器控制精度低,响应速度慢等特点。表现出良好的优越性。     

三相PWM整流器控制策略研究

三相PWM整流器具有很多优势,包括可获得单位功率因数、电流正弦性好、能量可实现双向流动等,为了提高电能利用率,就需要对其进行合理的控制。在次基础上,详细分析三相PWM整流器的矢量控制方式、直接功率控制方式,同时对三相PWM整流器控制方式的发展进行展望、分析。通过本文的研究,其目的就是充分发挥三相PWM整流器的价值,解决电路中存在的问题,以期为相关人员提供参考。     

三相电压型PWM整流器设计

本文在对比了电压型和电流型PWM整流器的基础上,采用模块化设计思想设计了一种具有工程实用性的三相电压型PWM整流器,包括主电路、驱动电路、检测电路及保护电路的设计,并利用MATLAB进行相关仿真,仿真结果表明本方案达到提高功率因素的目的。     

基于BP神经网络的中国人口预测

本文基于中国统计年鉴1990—2010年中国人口数据,通过建立BP神经网络模型,对中国人口进行了预测。结果表明,神经网络预测数据相对误差不到0.01%,比传统预测方法精确很多,根据该模型预测,中国人口将在2050年达到峰值14.5亿左右。     

基于BP神经网络的变压器故障诊断

针对变压器故障征兆和故障类型的非线性特征,结合油中气体分析法,研究应用BP神经网络对变压器进行故障诊断。设计了一个基于BP神经网络的变压器故障诊断模型,通过仿真实验证明BP神经网络可以有效的运用到变压器故障诊断中。     

基于BP神经网络的地震预测

地震预测是地理问题研究领域中的一个重要课题.由于引起地震的相关性因素很多,很难建立物理理论模型.神经网络在预测和构造未知时象模型方面具有独特的优势,因而在预测控制领域得到广泛的应用,本文探讨将BP神经网络应用到地震预测中的一种方法.     

基于BP神经网络的科技人才需求预测

采用BP神经网络模型解决科技人才需求预测问题。首先介绍BP神经网络结构和学习算法,其次确定科技人才需求预测影响因素指标,作为BP神经网络输入,最后以Matlab为运行平台实现BP神经网络模型,并以河南省科技人才为例进行案例分析,应用BP神经网络模型预测河南省2008-2010年科技人才需求量。     

基于粗糙集的BP神经网络设计

传统的神经网络对于简单、具有明确分类界限的数据,可以有较好的计算结果,但是在输入属性集合较大、分类界限不明确的情况下,会出现收敛效率和分类准确率较低,甚至会出现不收敛状态。本文利用Rough集的理论,对输入数据不停地进行样本检测,对输入特征不停地进行筛检,以此达到删减输入特征数的目的,从而提高对输入数据的拟合。通过对采集到的脑电信号进行验证,达到删减特征数和提高分类准确度的目的。     

基于DSP控制的三相电压型PWM整流器的研究

本研究以数字信号处理器TMS320LF2407为核心控制器,分析了采用直接功率控制策略的三相电压型PWM整流器实验平台的设计,介绍了主电路及其辅助电路的设计,电感、电容等硬件电路和软件程序的设计。实验结果表明,采用直接功率控制的三相PWM整流器具有高功率因数,高效率,谐波含量低等优点。     

基于空间矢量控制的三相PWM整流器设计与仿真

本文主要设计了三相PWM整流器及其控制电路的主要参数,并对三相PWM整流电路进行仿真.着重对基于空间电压矢量的PWM整流电路电流解耦控制策略进行研究.通过仿真验证PWM整流器可以实现单位功率因数,且直流电压稳定,动态响应较快.     

基于BP神经网络反演云顶高度

精确估计云顶高度可以在数值天气预报以及气候模型领域中起到举足轻重的作用。云顶高度首先影响着加受油机对接,影响着飞机通讯质量,其次降低对目标的识别,还会破坏电磁干扰与抗干扰。因此,获取更精确的云高信息,不仅节约了时间,还避免了错误估计而造成不必要的损失。本文以训练样本集中日本葵花8静止气象卫星光谱通道数据为输入,以美国CALIPSO卫星的结果为输出,通过构建神经网络模型方法,利用BP神经网络,针对葵花8静止气象卫星,建立葵花8卫星云顶高反演模型,使用检验样本集,对反演模型取得的云顶高反演结果进行检验与分析,研究模型的云顶高反演能力、特性和效果。     

基于BP神经网络的工程造价预控研究

针对BP神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力等优点,根据BP神经网络原理,对某井筒工程特征进行分析,确定工程特征类目作为神经网络的输入向量。建立基于神经网络的工程造价快速估算模型,该模型能更好的满足实际工程投资估算和设计概算的需要,对项目工程造价快速估算有指导意义。     

基于BP神经网络的教学质量评价研究

本文针对教学质量评价的特点,设计了一种基于BP(反向传播)神经网络的教学质量评价模型。在总结前人研究和实践的基础上,总结了包含3个一级指标、10个二级指标的评价指标体系。基于这个指标体系和神经网络教学质量评价模型进行了实验,实验结果表明该模型是有效的。     

基于BP神经网络的教学质量评估研究

根据高校质量评估指标,有效地利用BP神经网络的算法,建立了BP三层网络结构的数学模型,在matlab下编程结果验证了该模型能够准确地根据各评价指标来确定教学质量效果。     

浅谈PWM整流器应用中的控制特性

文章主要针对三相电压型整流器中的PWM整流器进行了研究,以其工作原理作为基础,对整流器运行中,四象限运行的状态进行了有效研究,并提出了整流器电源呈现受控转改,并且电流以及公因数均为可控性因素,这一特征增加了整流器的灵活性,能够随意在任何状态下进行切换。并提出了相关电流控制策略。     

基于BP神经网络的品牌延伸决策模型

通过分析品牌延伸决策方面现有研究的不足,探讨了消费者品牌延伸评价因素,建立了品牌延伸决策指标体系;结合品牌延伸决策问题具有的非线性和机理不明确等特征,基于品牌延伸决策指标体系,利用BP神经网络建立了品牌延伸决策模型;最后进行了模型应用。     

基于BP神经网络的机场能见度预测

人们对高质量生活品质的追求,使得人们对于出行的需求与日俱增,而机场终端区的大雾会使跑道视程和能见度降低,直接影响航空安全和航班运行效率,也降低了空中交通流量和空域利用率。为了在不降低机场最低运行标准的前提下,低能见度时仍然正常起降航班,构建了基于BP神经网络算法的低能见度预测模型。将与能见度相关的4种主要气象因子作为输入参数,对普洱思茅机场早晨07:00～07:25能见度进行预测及精度分析。分别得到训练集的拟合效果图,样本集的预测结果图和波动分析图,以及大样本长时间的预测图和精度分析图,使BP神经网络模型的预测总误差的方差为0.1392,决定系数R2达到0.97043,可见该网络具有良好的预测效果,较高的精度和较好的泛化能力。     

基于BP神经网络反馈控制器的设计

主要研究了BP神经网络反馈控制器的结构,分析了BP神经网络的学习算法。通过自适应学习速率在线调整网络权值以逼近对象的逆动态模型,并利用Lyapunov方法给出了该算法的收敛的条件。     

基于改进BP神经网络的图像识别算法

为提高图像识别的准确率和速度,结合遗传算法和BP神经网络设计了一种改进图像识别算法。由于传统BP神经网络本身存在结构参数不确定、收敛速率低、容易陷入局部最小值等问题。本文首先提取图像的颜色和纹理特征,利用BP神经网络实现特征的初步识别同时基于遗传算法在线优化BP神经网络结构参数。在此基础上,给出了图像识别流程。最后,根据证据理论实现图像识别结果融合以获得完整图像信息。仿真结果表明:所述算法具有较高的识别率和收敛速度;在少量训练样本条件下,改进BP神经网络依旧具有较好的泛化能力。