【摘 要】
：
在高性能的船舶电力推进系统中,通常依靠机械式传感器为推进电机提供准确的转子位置和速度等信息。但受舱室内恶劣环境的影响,传感器的精度可能会下降甚至将信号完全丢失,此时可将无位置/速度传感器控制算法得到的转子相关信息作为备用,从而提高整个控制系统的可靠性。本文以基于矢量控制的永磁同步电机为研究对象,对各种主流的无传感器控制方案的原理、特点和最新发展情况进行了介绍和总结,并对转子初始位置定位和全速范围复合控制等关键问题进行了简要分析。
论文部分内容阅读
在高性能的船舶电力推进系统中,通常依靠机械式传感器为推进电机提供准确的转子位置和速度等信息。但受舱室内恶劣环境的影响,传感器的精度可能会下降甚至将信号完全丢失,此时可将无位置/速度传感器控制算法得到的转子相关信息作为备用,从而提高整个控制系统的可靠性。本文以基于矢量控制的永磁同步电机为研究对象,对各种主流的无传感器控制方案的原理、特点和最新发展情况进行了介绍和总结,并对转子初始位置定位和全速范围复合控制等关键问题进行了简要分析。
其他文献
针对噪声干扰条件下传统的扩展卡尔曼滤波方法在电力系统频率和谐波估计精度问题,本文提出了基于复数无迹卡尔曼滤波的频率和谐波估计方法。利用欧拉公式,对电力系统信号进行适当变换,获得电力系统信号复数状态空间模型,实现了系统信号频率和谐波估计。为了验证噪声干扰条件下本文方法参数估计有效性,通过在系统信号中增加不同信噪比噪声干扰,分别利用本文方法和通用扩展卡尔曼滤波方法对参数进行估计。结果表明,在噪声干扰条件下,本文方法的估计精度优于通用扩展卡尔曼滤波方法,这表明本文方法更适于强噪声干扰条件下的系统信号频率和谐波估
针对无线能量传输中超材料工作在单一频点的特性,提出过孔调节的方式来改变超材料的谐振频点,在15 MHz~35 MHz频段实现超材料的三个频点响应。将过孔调节的超材料引入两线圈的磁耦合谐振式无线能量传输(Magnetic Resonance-Coupled Wireless Power Transfer,MRC-WPT)系统中,根据超材料的多频点响应,调节发射端和接收端的补偿电容,多频点超材料在谐振系统的不同距离处选择不同频点响应实现能量的最大传输。超材料过孔调节方式简单易操作,仿真和实验的结果表明,超材料
为准确把握自动驾驶环境下出行方式选择规律,引入面板数据Mixed logit模型分析在自动驾驶环境下表征出行者个体社会经济属性的年龄、收入、受教育程度等变量和表征出行方式特性的出行成本、等待时间、在途时间等变量对出行方式选择行为影响作用机理。利用新加坡自动驾驶出行意愿调研获得150位受访者在7个不同情景的1050个选择意愿有效样本数据,构建自动驾驶环境下出行选择行为模型。结果显示:模型卡方检验p值小于0.000说明模型具有较好的适用性;参数估计结果显示人群中不同个体对出行成本、等待时间、出行时间存在较强异
轨道交通客流的分析中,数据季节性特征对客流预测的有效性存在显著影响。通过分析轨道交通客流曲线,发现轨道交通客流呈现出季节性特征;针对这种特征,提出基于季节分类模型的轨道交通客流预测方法。根据客流季节特征建立季节分类模板和季节时间序列;采用乘法季节自回归差分滑动平均模型建立客流季节分类模型;使用季节分类模型预测对应类型日期的客流。实验表明:季节分类模型既能有效预测轨道交通客流,又能较好地避免预测误差波动性问题。
基于Flex技术制备了一种大位移传感器,可用于土体内部大位移的实时监测,研究中的Flex大位移传感器,具有体积小、耐腐蚀、成本低、线性度好、量程大等优点。Flex大位移传感器主要由Flex传感器和铰链弯曲结构组成。通过标定试验可知,在0～60°的测量范围内Flex大位移传感器信号与弯曲角度呈现良好的线性关系,其分辨率可达到0.5°～0.7°。在室内模型箱试验中,对Flex位移传感器与灵敏度较高的F
反向组合高斯-牛顿算法提高了数字图像相关的计算效率,但是此算法的应用局限于两幅图像之间的配准。在不牺牲配准精度的前提下,提出了一种基于双立方插值系数缓存表和海森矩阵缓存表的反向组合高斯-牛顿算法算法,从而加速了连续全场数字图像相关计算效率。实验结果表明,使用3种不同尺寸子区域的人工模拟散斑图像配准时,本算法的计算效率提高了11.35%、14.95%和18.93%。当使用CCD采集的真实散斑图像时,
针对传统的人工特征选取需要耗费大量时间和精力的问题,本文在传统卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)模型的基础上,提出了一种基于多尺度卷积核CNN的特征提取与分类方法,并在脑电情绪识别分类上进行了验证。本文首先进行了通道选择方面的研究,其次使用多尺度卷积核CNN模型对提取了微分熵(differential entropy feature,DE)特征的脑电数据进行情绪三分类实验,相比于传统的CNN模型,多尺度卷积核CNN模型在卷积层中采用多个尺度的卷积核,同时从高
为适合现场快速检测,开发了适用于安卓操作系统的智能手机的重离子检测应用系统。自制的光路系统降低采集环境变化的影响,并提高便携性。提出了测前和测后的补偿算法,进一步消除了采集环境变化对测试精度的影响;梯度定位算法改善测试对象浓度定位的精确性,并开发了基于智能手机的应用软件,实现铜离子浓度的数字化测量。采用水体中Cu~(2+)浓度作为实验对象,验证算法的正确性,结果表明,在0～20 mg/dL线性范围
针对加权质心定位算法中,需要的固定锚节点数目较多导致定位成本较高,且定位误差较大等问题,将无人机作为移动锚节点,提出了一种基于信号强度比值并结合指数函数作为权值的加权质心定位算法(ERR-WCL)。该算法采用无人机沿着既定的航迹在室内空间中飞行,在规定的航迹点上广播数据包;未知节点根据接收的信号强度(RSSI)确定权值,从而估算未知节点自身的坐标位置。仿真结果表明,该算法有效地降低了定位误差,同时
X波段雷达可用于观测折射波浪场并捕获如波峰等海面特征。该X波段雷达安装在面向太平洋且呈直线的海岸上,以小时为单位收集大约5公里长的海岸表面数据。本文对2005年7月26日台风BANYAN发生中的9个小时的折射波浪场进行分析,通过傅里叶变换过滤图像得到各方向的波数,并计算出了波向,水深和沿岸流速。该研究为理解沿岸流的特性有一定的指导意义。