专辑类-电子基础类专辑-153册-2.20G 电子技术（电工学Ⅱ）典型题解析及自测试题-299页-3.2M.pdf
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专辑类-单片机专辑-258册-4.20G 自装单片微电脑快速入门-102页-2.2M.pdf
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专辑类-网络及电脑相关专辑-114册-4.31G 电脑局域网组网大全-304页-42.2M.pdf
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本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
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随着电力电子技术的飞速发展,越来越多的电力电子装置被广泛应用到各个领域,其中相当一部分负荷具有非线性或具有时变特性,使电网中暂态冲击、无功功率、高次谐波及三相不平衡问题日趋严重,给电网的供电质量造成严重的污染和损耗.因此,对电力系统进行谐波抑制和无功补偿,提高电网供电质量变得十分重要.电力有源滤波器(Active Power Filter,简称APF)与无源滤波器相比,APF具有高度可控制和快速响应特性,并且能跟踪补偿各次谐波、自动产生所需变化的无功功率和谐波功率,其特性不受系统影响,无谐波放大威胁.并联型电力有源滤波器(Shunt Active Power Filter,简称SAPF)更是得到了广泛的应用. 近年来,自适应算法中的递推最小二乘法(简称RLS)应用越来越广泛,该算法简单,收敛速度快.应用基于RLS自适应算法的滤波器(简称RLS滤波器),可以快速有效的滤除杂波,同时自动调整滤波器参数,不断改进滤波性能,最终得到所需的信号. 本文研究了基于平均功率和RLS自适应算法的并联型有源滤波器.它的参考电流是一个同电网相电压同相位的三相平衡的有功电流,它包含两个分量:一个是由实测的三相负载瞬时功率计算得到的,基于平均功率算法的电网应该为负载各相提供的有功电流瞬时参考值；另一个是为了维持有源滤波器中逆变器的直流母线电压基本恒定,主要通过RLS滤波器计算得出的电网各相应该提供的有功电流瞬时参考值.两个分量的计算共同构成了该有源滤波器参考电流的计算.补偿电流指令值与实际补偿电流比较生成控制逆变桥工作的PWM脉冲,生成补偿电流,达到补偿负载无功和抑制谐波的目的. 应用RLS滤波器得到维持直流母线电压恒定的直流侧有功系数A<,dc>,克服了传统PI控制中参数难以得到且由于参数过于敏感而导致补偿后电流纹波太大的问题.使得当稳态时SAPF自身的功率损耗和暂态负载变化时因为直流侧电容提供电网和负载之间的有功功率差而引起的电压的波动迅速反馈到指令电流的计算中.RLS算法收敛快,SAPF实时性大大提高.基于该方法的SAPF结构简单,无需锁相器. 根据本文的算法应用MATAB建立了仿真系统,仿真结果表明基于该算法的SAPF的可行性和实时性.
上传时间： 2013-04-24
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变电站自动化系统在我国应用发展十多年来，为保障电网安全经济运行发挥了重要作用。但目前也多少存在着二次接线复杂，自动化功能独立、堆砌，缺少集成应用和协同操作，数据缺乏有效利用等问题。这些问题大多是由变电站整体数字化水平不高、缺乏能够完备实现信息标准化和设备之间互操作的变电站通信标准造成的。 电力工业发展和市场化改革的深入对供电质量和电网安全经济运行的要求不断提高，作为输配电系统的信息源和执行终端，变电站数字化、信息化的要求越发迫切，数字化变电站成为变电站自动化系统的发展方向。电子式电流/电压互感器、智能开关等智能化一次设备的诞生使建设数字化变电站成为可能，高速、可靠和开放的通信网络以及完备的通信系统标准是数字化变电站实现的保障，特别是最新颁布的变电站通信网络与系统的国际标准-IEC 61850为建设数字化变电站提供了全面规范。本文以IEC 61850和基于IEC 61850的数字化变电站通信网络为研究对象，结合新架构的全网络化数字保护平台与试验系统研制的具体实践，展开专门研究，主要内容包括： ◇ IEC 61850的理论分析①揭示了IEC 61850与数字化变电站的内在关联。 ②总结了IEC 61850的内涵，通过分析说明IEC 61850不再是简单的通信协议，更多意味的是变电站自动化系统的功能建模方法。 ③归纳了IEC 61850的主要技术特征，包括功能分层的变电站、面向对象的信息模型、功能与通信的解耦、变电站配置语言和面向对象的数据自描述等。 ④从“类”的角度入手分析了IEC 61850信息模型，指出信息模型具备了类的共性和特性。以合并单元为例，对信息模型的属性和服务进行了具体分析。 ◇ IEC 61850的应用研究①从系统和设备两个层面总结了实践IEC 61850的一般步骤。 ②分析了采样值传输(SVC)和通用变电站事件(GSE)2类重要的通信服务。 ③研究了核心ACSI、GOOSE、SMV、GSE管理、GSSE，时间及时间同步等通信模型的特殊通信服务映射。 ④讨论了信息模型实体的构建方法，即如何让设备的实际功能、运行机制和数据能够准确和完备的实现设备对应信息模型的所有细节。IEC 61850没有对实现标准的具体方法作出规定，这给各厂商在技术实现上留出了足够的自由发挥空间。但同时我们注意到若仅在“形态”层面上实践IEC 61850，而不顾及IEC 61850的内涵和应用价值，则可能无法实现IEC 61850的预定目标或使IEC 61850的有益效果大打折扣。出于如此考虑，在提出3种可能的构建方案的基础上，经过分析从中选择出作者认为最优的方案，并给出了示例。 ◇基于IEC 61850的数字化变电站通信网络(CNDS)的研究①在分析以太网介质访问控制方法的基础上，针对标准以太网存在延时不确定的问题，总结了提高以太网实时性能的主要措施，并从中选择出适用于CNDS的措施。 ②分析了CNDS的特征，特别是与同样基于以太网的一般局域网的区别，针对CNDS在网络可靠性和安全性等方面的特殊要求，提出了应对措施和解决方案。 ③提出了过程子网和全站惟一网络2种组网方案。通过分析各自的特点与实现难度，指出过程子网目前较易实现，而全站惟一网络将凭借信息高度共享等优势成为CNDS的最终形态。阐述了VLAN、由交换机实现网络冗余等组网技术在SAS中的应用方法及IED自身通信冗余的实现方法。 ④归纳了CNDS数据流的类型和到达时间规律：建立了简单数据流模型为表征数据流、研究数据流业务特征和分析CNDS性能提供了有用工具；分析了TcP协议及其运行机制，提出了TcP应用于CNDS的优化方法。 ⑤利用OPNET网络仿真技术，建立了EMAC和TCP/IP仿真节点模型，对以太网、TCP和交换式以太网的基本特征等进行了仿真研究；依据CNDS实际承载的功能，建立了过程子网和站级网络的动态仿真模型，围绕网络延时和端到端延时等网络性能指标，对不同组网方式和应用功能下的网络性能进行了考察，得出了具有普遍适用性的结论和建议，为分析解决此类问题提供了通用方法。 ◇可接入CNDS的全网络化数字保护平台与试验系统的设计与实现①阐述了一种新架构的、能够无缝接入CNDS并具有多种运行方式的全网络化数字保护平台与试验系统的软硬设计和实现方法。提出了适用于数字保护的RTOS多任务划分方法。 ②以馈线保护测控装置为例，建立了平台的IEC 61850信息模型。以此为基础，在平台内部实现了利用SMV和GOOSE报文传输采样值和开入/开出信息，即实现了遵循IEC 61850的过程层通信，为平台接入IEC 61850系统和数字化变电站做好了准备。 ③进行了保护测量功能和过程层通信试验，验证了平台的可用性和过程层通信的可靠性，为类似设计方法在间隔层IED上的应用提供了可信依据。
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永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点，在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象，且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统，要实现高精度调速就需对其控制策略进行深入研究。 永磁同步电机调速系统中，位置传感器的存在使得系统成本增加、结构复杂、可靠性降低，所以永磁同步电机的无位置传感器控制成为一个新的研究热点。本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
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