高频信号注入的PMSM无传感器低速运行优化控制

在无位置传感器永磁同步电机(PMSM)的零低速运行控制中,多采用高频信号注入法跟踪位置信息,这将造成转矩波动和时滞问题.结合滑模速度控制和高频方波信号注入,提出一种无滤波器的转子位置辨识方法.通过将方波信号频率提升至逆变器开关频率,利用基波信号周期远小于高频注入信号周期的特点,在单次高频信号注入周期内,通过两次电流采样,避免了使用传统高频信号注入中的信号分离,同时去掉滤波器,有效提高系统收敛速度.仿真结果表明,与传统的高频信号注入法相比,该方法能实现PMSM无位置传感器控制下高精度的低速运行,且具有良好的稳态特性和动态性能.     

基于高频电压信号注入法的电梯门机无位置传感器控制策略

针对永磁同步电梯门机系统,本文结合永磁同步电机无位置传感器控制技术的最新研究成果,提出一种基于旋转高频电压信号注入法的无位置传感器控制策略,在分析旋转高频电压信号注入法估计转子位置原理的基础上,设计了归一化锁相环转子位置观测器,给出一种根据控制系统对转子位置观测器带宽的期望指标设计锁相环参数的方法,阐述了锁相环带宽与转速环带宽的匹配关系.最后在永磁同步电梯门机平台上进行了实验,验证了该控制策略的有效性和可行性.     

基于高频信号注入的无传感器新型DTC系统

针对传统的直接转矩控制方法中存在的转矩脉动大、开关频率不恒定等问题,在分析永磁同步电机定子磁链坐标系中电压和磁链方程的基础上,提出了一种新型的基于空间电压矢量调制的直接转矩控制方法,并采用注入高频信号的方法来估计电机的转速和位置。通过Matlab仿真软件建立了该控制方法的仿真模型。仿真结果表明,该控制方法能有效地减小电机的磁链和转矩脉动,高频信号注入法可以准确估计出电机的转速和位置,系统具有良好的动态和静态性能。     

基于卡尔曼滤波和高频信号注入法的永磁同步电机转子位置自检测

永磁同步电机的运动控制是一个强耦合的非线性动态控制系统,而且在控制过程中测量数据带有噪声,采用传统的线性控制理论很难达到系统要求.提出一种非线性系统的随机观测器--卡尔曼位置观测器,它用于高频信号注入法下的转子位置检测.利用脉动高频信号注入法进行永磁同步电机转子位置自检测,将产生的高频载波电流解调后,送入设计的卡尔曼位置观测器,可有效去除干扰噪声,准确观测出转子位置.仿真实验结果表明,在有系统噪声和测量噪声的情况下,基于卡尔曼位置观测器的脉动高频信号注入法能够精确地跟踪转子位置.     

改进高频信号注入法的IPMSM转子位置检测研究

高频信号注入法是利用永磁同步电机的凸极效应,在静止坐标系上注入高频旋转电压,利用滤波器对高频响应电流进行信号处理,最终分析得到转子位置信息。常规滤波方式中使用的带通滤波器和带阻滤波器带来较大的相移和幅度衰减等问题,文章基于高通滤波器可以完全滤除直流量的特点,用同步轴系滤波环节代替带通滤波器和带阻滤波器。仿真研究表明,这种转子位置检测方法既能在低速时准确地观测出转子的空间位置,也能保证高速运行时较快的动态响应。     

永磁同步电机无速度传感器高频注入方法研究

针对永磁同步正弦波电机（PMSM）的无速度传感器在低速以及零速附近运行时利用反电势进行难以估算位转子位置的问题,提出引用高频注入（HFI）方法进行估算.在电机模型的基础上,通过对静止坐标上的电压旋转注入和旋转坐标上的d轴电压注入方式这两种信号注入方式比较,得出两种注入各自的特点,且在两种方式中PMSM的无速度传感器电流谐波效应均存在一个周期性的干扰.     

一种新型的基于高频电压注入的永磁同步电机转子位置观测方法

提出了一种简单但有效的永磁同步电机转子位置观测的新方法.该方法通过在电机定子绕组中注入高频电压,利用电机的凸极效应,通过对电机绕组端电流的处理计算,准确地估算出电机的转子位置.还提出了在电机静止状态下检测转子初始位置的新方法.仿真结果显示了所用方法的有效性和可行性.     

永磁同步电机宽速域无位置传感器控制

基于采用改进型模型参考自适应法及脉振高频电压信号注入法对电机转子转速和位置进行辨识的原理与性能的分析,提出了一种宽速域内适用的无位置传感器复合控制法。通过滞环加权切换法实现了2种方法的平滑切换,克服了改进型模型参考自适应法在零速与低速时误差大,以及脉振高频电压注入法在高速时有稳态位置误差的缺点。经实验验证,复合控制法能在宽速域内准确地辨识出转子的转速与位置,系统动态响应快,鲁棒性好,对于宽速域内永磁同步电机无位置传感器研究具有重要的理论和现实意义。     

一种新型的永磁电机转子位置估计方法

利用脉振高频电压信号注入法来估计永磁电机（PMSM）转子位置时,由于无法辨识转子N/S极,就存在着位置估算可能相反的问题。本文利用电机磁场的饱和效应,提出了一种新型转子位置辨识方法。通过分析包含转子位置误差信息的二次高频电流分量,完成转子永磁体极性的判别,从而准确辨识出转子位置。在凸极式永磁电机实验平台上进行了转子位置估计实验,实验结果验证了该方法的有效性。     

采用瞬时值反馈及谐波注入的UPS逆变器分析

分析了瞬时值反馈控制对ＰＷＭ调制信号波形的影响，给出了在瞬时值反馈ＰＷＭ逆变器电路中注入三次谐波以提高电压利用率的一种改进方法。计算机仿真结果表明所提出的方法是有效的和可行的。此方法用于４０ｋＶＡ ＩＧＢＴ逆变器，实验结果令人满意。     

支持向量机在数字信号调制识别系统中的应用

在非合作通信系统中，需要在非理想化的信道特性下对接收信号进行调制样式的自动识别．使用了一种以支持向量机作为分类器的方法进行数字信号调制样式的识别．实验结果表明，该调制识别方法在小样本下具有较高的识别率，可以应用在数字信号的调制识别系统中．     

利用ICA的局域波分解及其在机械故障诊断中应用

局域波分解算法的自身局限使得分解分量之间的正交性不能得到保证,分解分量存在信息冗余,从而影响了分解质量.针对这个问题,将独立分量分析(ICA)引入局域波分解过程中,以消除分解分量的信息冗余,使得局域波分解得到的基本模式分量之间相互正交独立,改善局域波分解算法的局限性,准确地进行局域波分解.应用该方法对转子早期碰摩振动信号进行了分析,并对分解得到的高频基本模式分量进行Hilbert包络解调分析,准确提取了转子碰摩故障特征.试验数据的分析结果证明了方法的准确性和有效性.     

面向智能物联的双路径机器学习调制模式识别技术研究

分析了一种面向智能物联的双路径机器学习调制模式识别方法 .以元学习网络为基础,将模糊分类和精确分类相结合,在低信噪比环境下,能扩增识别信号类型,同时保持较高的识别精度,有效地降低了恶劣环境对信号带来的影响.用理论分析和仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于小波变换和灰度-梯度共生矩阵的局部放电特征提取及识别

为了能够充分利用局部放电(Partial Discharge, PD)信号中包含的特征信息，提高变压器内部局部放电类型的识别率，文中提出了一种基于小波变换(Wavelet Transform)和灰度-梯度共生矩阵(Gray-GradientCo-occurrence Matrix,GGCM)算法的局部放电类型识别方法。结合变压器内部结构特点，设计四种局部放电缺陷类型，在实验室搭建变压器局部放电实验检测平台，通过脉冲电流法采集局部放电高频电流信号。运用小波变换对非平稳信号处理时的灵活性对局部放电信号脉冲构建时频谱图；然后结合GGCM算法提取时频谱图的15维纹理特征组成特征向量；将特征向量输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行模式识别。结果表明，小波变换和GGCM算法结合的识别方法能够有效地对不同局部放电缺陷类型进行识别。     

基于粒子群优化-支持向量机的睡眠呼吸暂停检测

睡眠呼吸暂停（sleep apnea,SA）是一种睡眠障碍疾病,严重影响睡眠质量和身体健康。为降低睡眠呼吸障碍检测的复杂度并提高准确率,提出了一种粒子群优化支持向量机（particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM）方法,通过心电信号实现对SA的准确检测。首先,将心电信号分段,并从中提取心率变异性;其次,实现特征提取与选择,包含心电信号RR间期的均值、标准差、均值标准差、差值均方的平方、心率变异性的信号总功率、低频段功率、高频段功率、瞬时中位频率、边际谱熵和能量谱熵等;最后通过PSO-SVM分类算法进行睡眠呼吸暂停检测。结果表明,本方法筛选10个特征对SA检测,利用Apnea-ECG数据库通过PSO-SVM检测准确率为94.0%,提升了现有方法的检测性能。     

Estimation of the Direction of Arrival Using Virtual Matrix Method for HF Ground Wave Radar

According to the characteristic of the echo of highfrequency ground wave radar（HF GWR）, which is one-dimensional narrow band signal, a virtual direction of arrival（DOA） matrix is constructed at first, then the DOA of target evaluation is achieved by the method of resolving equations for two-dimensional DOA matrix. And this method bases on the redundancy information of a linear two-row array of antennae. Both the simulation process and the treatment results of measured data （in the case of low SNR echoes and short data series） are given at the end of this paper. By comparing with GPS data of the targets, the validity and practical applicability of the method in this paper is verified.     

一种有效改善整流电路输入电流波形的方法

针对常规单相不可控桥式整流电路输入电流存在死区、呈尖顶波的特点，提出一种采用高频软开关环节进行续流，使输入电流接近于正弦波的控制方法，给出了采用高频软开关技术来解决输入电流不连续的电路设计方法，通过工作过程分析和适当选取参数，使输入电流接近正弦波变化规律．将该技术实际应用于粮情监测系统中，有效地提高了供电电源的稳定性。     

基于小波神经网络的数字信号调制方式识别

针对当前数字信号调制方式识别方法易受噪声影响、 识别误差较大等问题, 设计一种基于小波神经网络的数字信号调制方式识别方法. 首先采集数字信号, 并从信号中提取调制识别特征, 作为数字信号调制方式分类依据; 然后采用小波神经网络建立数字信号调制方式识别的分类器, 并选择粒子群优化算法确定神经网络的参数, 实现数字信号调制方式识别; 最后在MATLAB[KG*6]2016平台上实现数字信号调制方式识别的仿真测试. 测试结果表明, 即使数字信号的信噪比较低时, 小波神经网络仍可获得较理想的数字信号调制方式识别结果, 且数字信号调制方式识别率高于对比方法, 从而提高了数字信号调制方式识别性能.