SCC＋DDC控制系统中的信息处理

讨论了工业过程控制计算机系统中信息通讯的基本方式，从硬件、软件方面分析研究了异步通讯在ＳＣＣ_＋ＤＤＣ（监督级上位机与直接数字控制计算机组成的二级控制系统）控制系统中的应用，并介绍了实际控制系统中的成功实例．     

基于最小二乘滞环电流控制的光伏并网逆变器研究

提出一种用于光伏并网逆变器的最小二乘法定频算法,它在每一开关周期到来之前,通过对前一周期的相关参数值进行采样,确定当前周期内开关触发的时间来实现开关频率稳定和滞环电流跟踪.与其他控制方法相比,该方法能有效降低对工频电网的谐波注入,使电流误差平均值控制在最小范围内,减少稳态误差,还可实现数字化控制.最后,利用MATLAB进行双环系统建模,外环通过曲线拟合法进行最大功率跟踪,内环采用最小二乘法定频算法和滞环电流控制,仿真结果证明了该方法的有效性.     

非平衡时矩阵变换器动态调制策略的仿真实现

介绍了输入非平衡情况下矩阵式变换器的工作原理，对输入电流偏置角动态调整的控制策略进行了研究，并利用MATLAB建立了相应的仿真模型。通过参数设定、输入电压相位计算、控制算法实现和开关接口等环节设计，实现了输入电流偏置角动态调整的控制策略。仿真结果证明，输入电流偏置角动态调制法能有效减少高次谐波。     

基于ANN的光伏并网逆变器SVPWM研究

通过分析空间矢量脉宽调制的工作原理,提出基于人工神经网络的SWPWM调制策略这种基于ANN的光伏并网逆变器覆盖了SVPWM的欠调制和过调制两种模式,能实现从线性调制到六步模式非线性调制的平滑过渡由于神经网络具有很强的并行处理能力以及容错能力, ANN SVPWM控制器运行速度快,能有效提高逆变器功率开关的开关频率采用监督模式,通过固定权值分别对欠调制子网络和过调制子网络进行训练在MATLAB仿真平台上搭建光伏并网逆变器仿真模型,由神经网络工具箱实现ANN控制器,仿真结果表明：在 SVPWM过调制区用ANN控制方法简单、高效、控制效果良好     

神经-模糊控制软测量研究

在软测量技术中融汇人类知识，研究一种基于神经网络的模糊控制软测量技术，构建软测量估计器，这样可提高整个应用系统的学习能力和表达能力。     

基于ANN的光伏并网逆变器SVPWM研究

通过分析空间矢量脉宽调制的工作原理,提出基于人工神经网络的SWPWM调制策略.这种基于ANN的光伏并网逆变器覆盖了SVPWM的欠调制和过调制两种模式,能实现从线性调制到六步模式非线性调制的平滑过渡.由于神经网络具有很强的并行处理能力以及容错能力, ANN SVPWM控制器运行速度快,能有效提高逆变器功率开关的开关频率.采用监督模式,通过固定权值分别对欠调制子网络和过调制子网络进行训练.在MATLAB仿真平台上搭建光伏并网逆变器仿真模型,由神经网络工具箱实现ANN控制器,仿真结果表明:在 SVPWM过调制区用ANN控制方法简单、高效、控制效果良好.