最优PWM开关角的在线计算

最优PWM脉宽调制是逆变器控制的一种常用方案，但是由于最优PWM开关角计算的复杂性。一般都是离线计算最优开关角，用开关点预置的方法进行控制。十分不利于在线的电压调节。文中介绍了一种最优PWM开关角的在线计算方法。即利用神经网络的非线性逼近能力。对离线求解的最优PWM开关角样本点进行辨识拟合，从而得到最优PWM开关角对基波电压传输比的函数，用于实时计算。为利用最优PWM控制逆变器进行在线调压做好了准备。另外，还提出了一种简便的三相最优PWM开关角排序方法。解决了最优PWM开关角的在线排序问题。本算法在DSP实验平台上进行了实验验证，证明了算法的可行性。     

一种新型人工神经网络的实现与改进——概率逻辑神经网络

概率逻辑神经网络模型是一新兴的神经网络模型,它不仅具有较快的训练速度,而且具有“自退火”性能,并易于硬件实现,从而成功地克服了误差反向传播(BP)模型的训练时间长,易于陷于局部最小点的弱点。本文将给出概率逻辑神经网络(PLNN)的一般结构、学习算法及其模拟实现的情况。并由此推广到多层联想网络的实现与分析,最后给出了PLNN与BP的比较结果。     

多重保护的传感器用线性稳压电源设计

设计了一种适用于为传感器供电的线性稳压电源,可以兼容24 VDC和220 VAC供电,解决了传感器交、直流供电兼容性问题,同时具备输入过压保护、输出过压保护、输出限流保护等多重保护功能,很大程度上提高了传感器的通用性和安全性。从理论设计和仿真分析两方面阐述了电源各部分的工作原理,以及针对特定参数的优化、调整方法,最终通过试验验证了设计的合理性。