阻感负载整流电路的功率因数和谐波分析

阻感负载整流电路是电力电子装置的输入端电路之一，是电力系统中的主要谐波源．从工程实际出发，分析了忽略换相过程和直流侧电流脉动时，阻感负载单相桥式、三相桥式可控整流电路以及多相整流电路的功率因数和谐波情况，并针对半控桥式整流电路作了谐波分析，所得到的一些结论对阻感负载整流电路的工程实际应用具有理论指导意义．     

一种基于EMD-BLS的三相整流电路故障诊断方法

针对三相整流电路的故障诊断,提出了一种基于经验模式分解和宽度学习系统相结合的三相整流电路故障诊断方法.首先利用经验模式分解方法对故障信号进行分解,提取基本模式分量的能量作为特征信号;然后再利用时间复杂度、低分类高精度的宽度学习系统建立故障诊断的分类模型,有效地完成三相整流电路的故障分类.实验结果表明,经验模式分解特征提...     

基于RBF网络的三相桥式全控整流电路的故障诊断

在分析三相桥式全控整流电路晶闸管各类故障的基础上,通过MATLAB/Simulink仿真发现对于同一类型故障,不同管子损坏时对应输出电压峰值在同一周期的时间不同.基于此,设计采用无局部极小值问题且分类特性好的径向基函数RBF网络来识别不同晶闸管的故障.MATLAB仿真结果显示,该算法在三相桥式全控整流电路故障诊断中取得了预期的效果,提高了三相整流电路故障诊断的可靠性和准确性,同时还可推广到其他变流电路的故障诊断中.     

基于RB-IGBT的双级矩阵变换器整流级电路

为了减少双级矩阵变换器使用器件的数目,降低系统功耗,采用RB-IGBT构成整流级电路的双向开关,该文提出了一种基于虚拟电压的整流级电路脉宽调制(PWM)算法;设计了一种新颖的RB-IGBT驱动保护电路,采用检测集-射极电压的方法,结合驱动集成芯片EXB841自身的短路保护功能,加快短路保护动作响应;研制了10kW基于RB-IGBT的双级矩阵变换器样机。驱动和硬开关故障保护实验验证了提出的驱动保护电路具有良好的驱动和保护性能。整流级电路实验结果表明,提出的PWM调制方法有效降低了双级矩阵变换器输入电流谐波含量,提高了波形质量。     

基于RB-IGBT的双级矩阵变换器整流级电路

为了减少双级矩阵变换器使用器件的数目,降低系统功耗,采用RB-IGBT构成整流级电路的双向开关,该文提出了一种基于虚拟电压的整流级电路PWM调制算法;设计了一种新颖的RB-IGBT驱动保护电路,采用检测集-射极电压的方法,结合驱动集成芯片EXB841自身的短路保护功能,加快短路保护动作响应;研制了10kW基于RB-IGBT的双级矩阵变换器样机。驱动和硬开关故障保护实验验证了提出的驱动保护电路具有良好的驱动和保护性能。整流级电路实验结果表明,提出的PWM调制方法有效降低了双级矩阵变换器输入电流谐波含量,提高了波形质量。     

基于PCA-BLS的三相整流装置故障诊断

针对三相整流装置突发故障时,检测复杂及诊断困难的问题,以三相桥式全控整流电路为研究对象,提出一种基于主元分析和宽度学习系统的故障诊断方法.提取负载输出电压为特征向量,经主元分析,对特征矩阵降维,消除数据相关性,保留数据基本特征;选择合适的初始参数,输入到宽度学习系统的网络中,构建故障诊断模型,对故障进行诊断.对比实验表...     

改进的自组织特征映射网络及应用

在自组织特征映射网络研究的基础上,对其网络结构进行了改进,利用改进后的自组织特征映射网络算法进行油气检测.根据已知井位的油气属性,验证了该方法的有效性,并将其运用于未知井位的油气属性的预测.     

一种3D空间中的两级力导引可视化算法

可视化是研究复杂网络的重要方法,目前2D平面可视化研究十分成熟,而3D可视化研究相对较少.为解决目前3D可视化布局结果不能真实展示复杂网络结构特征的问题,提出了一种两级力导引3D可视化算法.该算法基于复杂网络的特征分析,通过对网络聚类得到多个子网络及建立抽象网络,然后分两步依次对抽象网络和子网络进行力导引布局,从而得到最终布局.真实数据的实验分析表明,该算法的可视化布局结果能够真实展示复杂网络结构特征,同时具有较低的时间复杂度和较好美观度、清晰度.     

不对称倍压整流电路的S域分析

利用倍压整流电路的S域模型设计一种算法,详细推导不对称倍压整流电路的充电过程,导出定量计算电容器电压的数学表达式,利用所得表达式对对称,非对称倍压整流电路进行讨论,绘出了电容器电压充电曲线,并证明达到倍压目的所经历的充电周期数。     

基于支持向量机的模糊小波神经网络

针对高维输入小波网络的初始参数和网络结构非常复杂且计算量大的问题,提出用支持向量机(SVM)确定小波网络的初始参数和网络结构的方法。首先,使用有监督模糊聚类算法从聚类中抽取模糊规则,然后对每一个规则的后件使用支持向量机方法确定小波网络的结构和初始参数,最后采用梯度下降方法调节模糊小波网络中的参数,使得模糊小波网络输出与期望输出之间的误差较小。仿真结果表明:该算法与传统的模糊神经网络(FNN)相比显著提高了分类精度。     

基于人工智能的电力电子电路故障诊断

采用基于波形直接分析的神经网络故障诊断方法实现电力电子电路在线故障诊断。以三相整流电路为例,对电路发生故障时输出的波形进行分析,用故障波形的采样数据制作的样本对神经网络进行训练,将训练好的神经网络用于故障诊断。仿真实验表明该方法是有效的。     

机床主轴动态特性优化设计的遗传算法实现

机床主轴的动态特性设计可归结为特征值反问题的求解。研究了基于神经网络和遗传算法机床主轴动态特性结构优化设计的求解方法。计算结果及分析表明它是求解一切特征值反问题的有效方法。     

人工智能在电力电子电路故障诊断中的应用

提出一种基于波形分析的神经网络对电力电子线路进行故障诊断 .以三相整流电路为例 ,首先对整流电路的输出波形采样 ,然后建立神经网络的输出与故障元之间的对应关系 ,实现了智能故障诊断 .仿真实验表明 ,这种方法是准确可靠的 .     

基于神经网络的交叉口多相位模糊控制

根据城市交叉口交通流的特点,给出了一种交叉口多相位自适应控制算法,综合考虑相邻车道上的车队长度,利用多层BP神经网络实现了道路交叉口多相位模糊控制．仿真结果表明,文中所设计的模糊神经网络控制器能有效地减少单交叉口平均车辆延误,具有较强的学习和泛化能力,是实现交通系统智能控制的一条新途径．     

交叉口多相位神经网络智能控制

针对城市交叉口交通流的特点和普遍存在的拥挤问题,以F-B配时理论为基础,提出了一种基于神经网络的交叉口多相位智能控制,并以镇江市大市口为例,在调查了大量的交通流数据的基础上,描述了建立网络的方法,给出了学习算法,仿真结果表明,该神经网络控制器具有良好的学习和泛化能力,实时性良好．     

基于神经网络的PWM整流器矢量控制研究

建立电压型PWM整流器的一般数学模型,运用坐标变换技术得到其在两相旋转dq坐标系下的数学模型,并采用SVPWM整流器的双闭环控制系统。针对PI控制器参数整定困难的问题,利用神经网络的自学习功能,设计一种基于BP神经网络的PI控制器,实现PI控制器的参数自整定。最后利用MATLAB提供的电力系统工具箱构建PWM整流器的滞环控制系统和矢量控制系统的仿真模型进行仿真实验对比。仿真结果表明,基于BP神经网络的矢量控制系统超调量被抑制,系统鲁棒性增强。     

基于WPD-PSO算法的整流电路故障诊断

针对电力电子电路故障类型多、诊断正确率低的问题，提出基于小波包分解和粒子群算法优化概率神经网络的方法。建立三相桥式全控整流电路仿真模型，利用小波包分解技术对故障电压信号进行三层小波包分解与重构，提取特征值，并对数据进行归一化处理；用粒子群算法优化概率神经网络寻找合适的平滑因子，对数据进行训练和诊断；将该方法与未优化的概率神经网络作对比。仿真结果表明，该方法在训练效果和诊断正确率上都要优于未优化的概率神经网络。     

基于神经网络的三相全控桥整流电路故障诊断

电力电子电路的诊断具有相当的复杂性,主要原因之一是由于功率器件的损坏造成主电路结构的改变.而晶闸管是整流装置中最容易损坏的器件,因此,晶闸管的故障诊断成为电力电子电路故障诊断的首要重点.提出一种用前向神经网络来诊断三相全控桥整流电路晶闸管故障的方法.对电路发生故障时输出的波形进行分析,用故障波形的采样数据制作的样本对神经网络进行训练,将训练好的神经网络用于故障诊断.仿真和实验表明该方法是有效的.     

基于神经网络的三相Vienna整流器全局快速终端滑模控制

针对Vienna整流器采用传统PI控制输出电压超调大,功率因数低,当系统参数发生变化时难以收敛,对交流侧输入电流干扰大等问题,提出一种基于神经网络的全局快速终端滑模控制策略。针对系统参数在实际环境中发生摄动和受到外界扰动,重新建立系统的不确定模型,将不确定项合并为总扰动并利用所建立自适应神经网络对其进行估计,并运用Lyapunov定理证明该非线性控制系统在系统参数摄动及外界扰动中可实现有界稳定。仿真结果表明:利用该方法提高了Vienna整流器功率因数,有效优化了输出电压超调高的问题并且有效降低了系统的谐波污染。最后搭建了实物样机,实验结果验证了上述结论的正确性。采用文中方法电压未出现超调,并且稳态响应时间减少了69%,切换负载电压波动减少了87%,动态响应时间减少了84%,谐波含量减少了68%。     

基于虚拟仪器和神经网络的电力电子电路故障诊断

电力电子电路中晶闸管开路和短路故障最为常见，为实现故障的在线自动诊断，以三相整流电路为例，利用虚拟仪器进行数据采集、分析及特征信号提取，特征信号作为神经网络的输入进行电力电子电路在线故障诊断，通过实验验证，该方法误诊率极低，达到了较为理想的效果。