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张细政
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- 所属机构:湖南工程学院
- 所在地区:湖南省 湘潭市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 张细政王耀南杨民生
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- 在采用矢量控制的电动车用感应电机驱动系统中,温升等因素会导致绕组电阻发生变化。提出一种新的状态滑模观测器,对电阻进行实时的跟踪与辨识。该观测器以定子电流和转子磁链为状态变量,包括状态观测部分和滑模观测部分,并基于李亚普诺夫方法给出了电阻的自适应调节律和系统的稳定性证明。由于滑模部分的引入,该观测器比常规状态观测器在处理大范围参数变化时具有更强的鲁棒性,能提供更高的辨识精度;同时,滑模部分的待调节参数比常规滑模观测器的要少,结构简单、计算量小。仿真与实验结果证明了该方法的有效性和正确性。
- 张细政王耀南杨民生
- 关键词：状态观测器滑模观测器电阻辨识
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- 基于滑模变结构技术提出一种新的滑模电流与磁链观测策略,用于感应电机的高精度转速估计.以定子电流与转子磁链为状态变量,采用非线性系统分析方法建立了误差状态方程,设计了合理的滑模流形面,根据Lyapunov稳定性条件,推导出定子电流和转子磁链观测方程,分析得到观测器的收敛条件,证明了其稳定性,进而得到转速和转子时间常数估计表达式.该策略能对转速和转子时间常数进行高精度的在线估计,并能克服电机参数变化与负载扰动而引起的性能下降问题,具有估计精度高、收敛速度快、鲁棒性强等优点.
- 张细政王耀南
- 关键词：无速度传感器控制感应电机滑模观测器
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- 针对CDMA系统中的多用户检测问题,提出了一种应用恒模性质的新算法.分析了衰落信道下的等效离散接收信号模型,给出其矩阵表达式,进而推导出了接收端均衡器的权系数与等效扩频码矩阵间的关系.计算机仿真表明该算法理论正确,可以获得较好的收敛特性.
- 刘琤张细政
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- 风力发电机齿轮箱的故障诊断对于双馈风力发电机组的维修和检测具有重要作用和意义.BP神经网络等算法被应用在齿轮箱的故障诊断中,但是这类算法预测精度不高,易陷入局部极值,只是在一定的程度上适用于齿轮箱的故障诊断,与现实情况相差较大.鉴于遗传算法的可扩展能力强,搜索过程简单且具有强大的全局搜索能力,为了获得更好的诊断性能,利用优势互补原则,本文将遗传算法与神经网络算法相结合,形成混合算法.通过混合算法对风机齿轮箱常见的轴承外圈有剥落坑,输入轴弯曲,轴强烈抖动,轴承内圈划伤,齿轮崩齿等故障进行了测试验证.仿真结果显示,混合算法对减小风机齿轮箱故障诊断误差具有明显的效果,有效地提高了预测精度.
- 张细政郑亮刘志华
- 关键词：齿轮箱故障诊断BP神经网络遗传算法
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- 提出基于滑模变结构技术的新型风力发电系统简单、实用控制方法,构建基于发电机转速和发电转矩二维平面上的滑模函数,分别设计滑模控制器的等效控制和切换控制量.将其用于定桨变速DFIG系统,使系统稳定在发电机转矩、转速的最佳工作点领域,实现转矩转速的优化控制及稳定跟踪.仿真结果表明,该方法控制性能良好,能实现风能的最大捕获,具有更好的风能利用效率,验证了所提模型的正确性和控制方法的有效性.
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