基于无源性的感应电机最小磁场能量的效率优化控制

借鉴互联和阻尼分配的基于无源性控制器设计的基本思想和设计方法,依据最小磁场能量原则,设计了一种新的效率优化的感应电机转矩跟踪控制器.由于只针对分解后得到的电气子系统进行最小磁场能量优化和转矩跟踪控制器设计,得到的磁通优化律不受转子电阻的影响,且控制器不需要观测转子侧的状态变量,因此系统具有更强的参数鲁棒性.控制器方程是全局定义的,不存在发散奇点,能够跟踪快速变化的转矩和磁通给定,从而保证了系统的动静态性能.仿真实验结果证实,该控制器在保证系统具有良好的动、静态性能的同时,能有效地提高感应电机轻载时功率因数,并取得良好的节能效果.     

基于无源性的定子磁场定向感应电机控制器

根据无源性控制的基本思想,并借鉴定子磁场定向控制理论,以定子磁场定向同步坐标系下的定子电流和定子磁通作为系统的状态变量,构建了一种新的电压源型混合控制器,并给出了系统的稳定条件.在理论分析的基础上,证明了在互联与阻尼分配的基于无源性的感应电机控制器设计方法中,将模型表达为欧拉方程的形式是不必要的,且动态解耦条件的数学描述约束过于严格.仿真和实验结果验证了该混合控制器的稳定性、有效性以及良好的静动态性能,同时提出的结论也由此得到了证明.     

前馈神经网络的二阶学习算法

前馈神经网络是神经网络中应用最广的一种。但由于神经网络采用Ｂ－Ｐ算法，收敛速度慢。在分析了神经网络算法原理的基础上，提出了一种基于变质量法的优化训练算法。仿真证明，这种算法能够大大提高神经网络的收敛速度。     

神经网络在脉宽调制谐波消去法中的应用

从理论上论述了运用神经网络来实现谐波消去法脉宽调制的产生，并给出仿真结果及用神经网络硬件实现的原理图，使用该方法能够方便，快速，准确地实现谐波消去法，并能大大减少单片机的工作量。