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21.
对具有死区的非光滑饱和工业过程的稳态优化进程施加迭代学习控制,给出加权开环PD型迭代学习控制算法。算法基于前次迭代的输出动态信息和事先给定的理想轨张,修正工业过程控制系统的阶跃输入,以期改善控制系统的动态品质。给出了理想轨线的选取方法,提出了理想轨线的δ可达性和迭代学习算法的ε收敛性的概念。利用Bellman-Gronwall不等式和λ范数理论,论证了算法的ε收敛性。数字仿真表明,迭代学习控制能有效改善工业过程稳态优化进程中控制系统的动态品质,如减少超调,加快动态响应速度,缩短过渡时间等,显示了算法对工业过程控制系统的有效性。  相似文献   
22.
借助美国航空航天局的“斯皮策”红外太空望远镜,天文学家发现遥远的风车星系最外圈一个环带中没有任何有机物,存在生命形式的概率为零。这种“死区”在星系中极为罕见。而在美国航空航天局日前发布的“斯皮策”望远镜最新红外观测图像显示,风车星系中心大范围区域像蓝色漩涡,而环绕星系的外圈却呈现出奇特的珊瑚红色。天文学家分析了风车星系为什么有一红色外圈凸显。这一外圈中缺少正常情况下遍布整个星系的有机分子一多环芳香烃,  相似文献   
23.
抑制共模电压的不对称NZPWM技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
为了抑制共模电压,消除死区效应导致的共模电压尖峰,提出一种可通过软件实现的不对称无零矢量脉宽调制技术。在对已有技术进行分析的基础上,调整了开关次序,并对有效矢量的作用时间作了限制。利用不对称的矢量合成算法,弥补最小作用时间限制导致的电压畸变。实验结果表明:该算法可以完全消除死区效应导致的异常脉冲尖峰,从而将共模电压幅值抑制到普通算法的1/3。因此,该方法具有较好的有效性和实用性。  相似文献   
24.
减小死区影响的准单极性PWM调制方法   总被引:12,自引:3,他引:12  
通常在脉宽调制(PWM)信号中需要插入“死区”时间以防逆变器上下桥臂“直通”,但这也导致了输出性能的恶化。为此,该文提出了一种准单极性PWM调制方法。文中首先分析了逆变器带异步电机负载时的开关导通规律,然后根据电流的极性,在一个半波周期内封锁上下管驱动脉冲中的其中一路,使逆变器工作在“半控”状态下,因而可以消除死区。针对电流过零点极性检测问题和保证电机顺利启动的需要,文中也提出了相应措施。所述方法可以改善电流波形,提高电压利用率。仿真和试验表明该方法简单有效,有一定实用性。  相似文献   
25.
为减少由于死区时间所产生的附加谐波含量,建立了包含死区的单相并联有源滤波器(APF)混杂动态模型.根据脉宽调制原理(PWM)与精确离散化方法,将混杂动态模型转换为等效离散时间系统(EDTS)模型,并将EDTS模型在平衡流形邻域近似线性化,得到以脉宽偏差为输入函数的线性等效离散系统(LEDTS)模型.依据LEDTS模型,以PWM信号的脉宽作为控制量,设计了满足一定性能指标的切换线性二次最优控制器.仿真实验验证了所提建模和控制策略的有效性与可行性.  相似文献   
26.
介绍了利用复杂可编程逻辑器件(CPLD)来设计SPWM多重化(MSPWM)逆变器死区时间的控制电路。给出了一套具体的电路实现方法,并附上仿真与实验结果示意图。  相似文献   
27.
为克服逆变器死区时间及开关的导通压降等非线性特性对永磁同步电机(PMSM)无传感器控制系统检测精度的影响,提出一种将扰动电压观测器与线性补偿策略相结合的新型死区补偿方法,对逆变器死区效应带来的不良影响进行抵消.搭建基于脉振高频电压注入算法的PMSM无传感器控制系统模型,分别加入新型死区补偿方法与普通线性死区补偿方法,并进行Simulink仿真分析.实验结果表明:加入新型死区补偿后,系统电流钳位现象得到缓解,转速估计误差减小20%左右,转子位置估计更为准确,证实了新型死区补偿方法的有效性.  相似文献   
28.
29.
在文献「1」研究的基础上,又对PWM逆变器的“死区效应”进行了分析,认为误差脉电压和定子电阻都是影响异步电动机稳定运行的原因,为此,设计了一种控制电路,通过实验,证实了分析和正确性。  相似文献   
30.
LLC谐振变换器已经在开关电源领域得到了广泛应用,但现有的关于变换器软开关实现条件及死区时间设计的研究还存在明显不足.为此,本文以LLC谐振变换器软开关工作特性为研究对象,建立了死区时间内变换器的精确等效模型,并在此基础上提出了变换器的软开关边界理论.该理论根据死区时间内电荷供给量与需求量的平衡关系,以及死区时间与谐振电流回零时间的大小关系,将变换器工作区域分为一个软开关工作区域和三个非软开关工作区域,并归纳得到了软开关边界曲线.分析了变换器在最差工况下也能实现软开关的最小死区,并推导得到了最小死区的数学表达式.最后,结合一款300W的样机进行了实例验证,理论设计与实验结果的吻合验证了理论分析的准确性.  相似文献   
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