考虑关节摩擦的机械臂系统变结构自适应控制

针对机械臂关节非线性摩擦因素影响,结合滑模变结构控制方法,提出一种考虑关节摩擦作用的机器臂系统变结构自适应控制方法。通过定义Lyapunov函数,获得了参数自适应律。在回归矩阵计算中,利用期望轨迹及速度替代关节实际轨迹及速度,有效节约了回归矩阵计算时间。仿真结果表明,该方法对系统不确定性和非线性关节摩擦等干扰具有很好的鲁棒性。     

基于Householder变换的复参数递推最小二乘估计方法

提出了一种基于Householder变换的复参数递推最小二乘参数估计方法.利用基本复Householder变换方法,研究了基于复Householder变换的递推复矩阵上三角化变换算法,针对上三角矩阵增加一行新数据后的复矩阵,提出了按列递推复矩阵上三角化变换算法,并给出了相应的算法证明.算例仿真结果验证了基于复Householder变换的复数最小二乘估计算法的有效性和可靠性.     

基于小波包和支持向量机的逆变器故障诊断

针对逆变器功率元件经常出现的开路故障,提出一种基于小波包分解和支持向量机的故障诊断方法。利用小波包对逆变器输入电流进行分解,获得电流信号的各层细节系数、能量以及偏移量。对分解得来的参数进行相应的归一化处理,得到逆变器功率开关元件不同故障状态下的故障特征。将其各自作为多分类支持向量机的输入量来训练多分类支持向量机。通过模拟实验证明,该方法在诊断和定位故障上具有较高精度和效率。     

复参数最小二乘估计方法

提出了基于复数U-D分解的复参数最小二乘估计方法。在传统的加权遗忘因子法的递推算法中,方差矩阵P(k)由于衰减很快而极易失去正定性.为了保证参数估计的收敛性,利用复数U-D分解,将方差矩阵P(k)进行U-D分解,将P(k)矩阵的递推计算已转化为U(k)和D(k)的递推计算问题,保证了数值计算的稳定性.     

基于复数卡尔曼滤波的电力系统对称分量估计

针对实数域对称分量估计实时处理效率低的问题,提出了一种基于复数Kalman滤波的电力系统正序谐波对称分量估计算法。利用对称分量理论获得了三相电力系统正序瞬时值对称分量,通过相应变换获得复数数字信号模型,根据需要估计的正序谐波对称分量,获得相应的状态方程和观测方程,利用复数Kalman滤波算法实现了正序谐波对称分量估计。仿真实验结果表明,该算法可实时在线实现正序谐波对称分量估计。     

浅谈突发性环境污染事故应急监测支持系统的组成与功能

说明了建设突发性环境污染事故应急监测支持系统的必要性,介绍了该系统的整体结构,从基础信息、组织协调、技术支持和地理信息系统4方面阐述了该系统的组成及其功能。     

基于傅立叶变换的逆变器故障检测新方法

利用加窗傅立叶变换对逆变器输出的正序分量进行了分析,获得了输出信号的正序对称分量,提出了基本谱残差的概念.定义了故障决策函数,利用仿真或实验确定故障阈值,通过基本谱残差与阈值的对比可实现逆变器的故障检测,仿真结果表明了本文方法的有效性.     

基于三分类支持向量机的船用逆变器故障诊断

针对电力推进船舶逆变器存在的开关器件开路故障诊断问题,提出一种基于三分类支持向量机的故障诊断方法。利用对称分量分析方法获得逆变器输出正序瞬时值分量,通过对信号进行小波包分解,得到不同开关元件故障下的小波能量,规范化后作为对应开关器件故障特征。根据开关器件位置和逆变器输出波形特点对开关器件进行分组,利用三分类支持向量机实现故障分类。仿真分析结果表明,该三分类支持向量机故障分类正确率94.29%,诊断方法有效。     

逆变器供电的电动机驱动系统对称谐波分量估计

针对逆变器供电的电动机驱动系统信号处理中存在的复参数估计问题,研究复参数最小二乘估计算法,提出一种加权遗忘因子的复参数最小二乘估计方法(WFCRLS)。利用对称分量理论,对驱动系统信号进行分析,获得由多阶正序对称谐波分量构成的驱动系统信号数学模型,利用WFCRLS,实现了驱动系统输出信号的谱估计。通过与加窗快速傅里叶变换谱分析结果对比,证明本文方法谱估计结果的有效性。     

基于PCA-BLS的逆变器故障诊断

为了确保电气设备的安全可靠运行,提出基于主成分分析法与宽度学习系统的逆变器故障诊断方法。利用主成分分析法对逆变器输出的电流信号进行处理,提取信号特征;构建宽度学习系统,并编写不同故障模式下的故障编码;利用不同故障模式下的信号特征对宽度学习系统进行训练,利用网络输出编码实现故障分类。仿真结果表明,该研究方法在诊断准确率及训练时间方面优于传统的神经网络故障诊断方法。