一种改进的近似支持向量机算法

标准近似支持向量机受类别差异影响和噪声、野值数据干扰较重,使得分类能力不高.提出一种改进的近似支持向量机算法——加权近似支持向量机,通过为不同类别设定不同的惩罚参数和为每个样本引入模糊隶属值,有效补偿类别差异带来的倾向性并去除噪声和野值数据的影响.模糊隶属函数的选取采用样本与类中心的距离和样本紧密度的加权平均值计算,以有效去除噪声和野值数据的干扰.经过分析,改进后的算法可近似归结为一种岭回归模型.实验表明,与标准近似支持向量机相比,该算法有更好的分类能力.      

三相VIENNA整流器矢量控制策略的研究

针对三电平VIENNA整流器存在中点电位波动、控制复杂的问题,将直流侧中点电压偏差引入到电压定向电流解耦的双环控制中,通过调整矢量作用时间来达到直流侧中点电压平衡控制,并探究了一种三电平空间矢量平面简化到两电平矢量平面的简化空间矢量脉宽调制算法。最后通过MATLAB/Simulink搭建VIENNA整流器矢量控制仿真模型,通过仿真分析证实了该控制策略简单可行,且具有良好的动态性能和静态性能。     

一种基于开关次数最小的含零电压矢量永磁同步电机直接转矩控制开关表

介绍了永磁同步电机(PMSM)直接转矩控制(DTC)理论,研究了零电压矢量的作用。基于开关次数最小提出了选择零电压矢量的策略,给出了一种新型含零电压矢量开关表。仿真结果表明使用新型开关表PMSM DTC系统能正常驱动。与传统开关表相比,使用新型开关表DTC系统开关次数降低了近56%,进而降低了开关损耗。     

高速精密轧辊磨头主轴电机SVM-DTC系统的无速度传感器控制

针对一种主轴砂轮线速度在80 m/s以上的高速精密轧辊磨床,以主轴异步电机YVF160L2和逆变器的数学模型为基础,采用空间电压矢量调制(SVM)与直接转矩控制(DTC)相结合的SVMDTC方案,减少轧辊磨头砂轮主轴运行时的转矩脉动;并利用模型参考自适应器建立了速度观测器,实现高速精密轧辊磨头主轴电机无速度传感的闭环控制。仿真结果表明,基于辨识速度的SVMDTC系统能有效改善主轴电机运行时定子磁链和输出轴转矩的波动,控制性能得到明显提升。     

转子磁链角在线校正的异步电机矢量控制系统研究与实现

为保证转子磁链定向准确,提出了一种在线校正转子磁链角的方法。通过检测空间电压矢量PWM中的零电压矢量期间相电流的变化量,计算得到转子磁链的准确角度,经调节器在线调节转差角频率大小,从而校正转子磁链角,达到了提高电机控制性能的目的。通过试验验证了理论的正确性和方法的有效性。     

基于非对称SVPWM的电动汽车五相永磁无刷电机容错控制

针对电动汽车用五相永磁无刷电机单相开路故障,提出了一种基于非对称空间矢量脉宽调制策略的故障容错控制方案。新型故障容错控制的设计分为两个部分,对五相永磁无刷电机驱动系统开路故障下的电压矢量关系进行了分析,然后对空间矢量调制算法进行改进,即在一个扇区中选择构成不对称波形的开关状态作为输出。该非对称空间矢量调制可以降低非故障相的电流谐波和降低转矩脉动。基于试验平台开展了试验研究,试验结果验证了新型容错控制可实现系统故障期间的低转矩脉动,且保持较好的动态性能。     

基于顶点分类的曲面三角网格模型自适应光顺研究

逆向工程中由测量数据得到的三角网格模型往往含有大量的噪声、扰动及不规则三角片，需对其进行光顺处理，以满足后续处理的使用要求。本文首先提出了一种新的网格模型顶点法矢计算公式，该公式采用网格模型中三角片面积与顶角角度综合加权，可同时反映三角片面积与顶角角度对顶点法矢的影响。在此基础上，对网格模型顶点进行了分类处理，提出了能够反映网格顶点特征性质的顶点势概念。势为1的点为特征点，势为0的点为普通点。最后，提出了一种新的自适应曲面三角网格模型光顺方法，综合了普通拉普拉斯光顺法与平均曲率法的优点。在该方法中，顶点调整方向为拉普拉斯光顺矢量在被调整顶点切平面上的分量与该点法矢的加权合成；顶点调整幅度根据顶点类别的不同而不同，特征点的调整幅度小，普通点的调整幅度大，从而可保护原有特征。实例表明，与现有方法相比，该方法在有效去除噪声，匀化三角片的同时，充分保留了初始网格模型上的特征。     

OPTIMIZED STRAPDOWN CONING CORRECTION ALGORITHM

Traditional coning algorithms are based on the first-order coning correction reference model. Usually they reduce the algorithm error of coning axis （z） by increasing the sample numbers in one iteration interval. But the increase of sample numbers requires the faster output rates of sensors. Therefore, the algorithms are often lim- ited in practical use. Moreover, the noncommutivity error of rotation usually exists on all three axes and the in- crease of sample numbers has little positive effect on reducing the algorithm errors of orthogonal axes （x, y）. Considering the errors of orthogonal axes cannot be neglected in the high-precision applications, a coning algorithm with an additional second-order coning correction term is developed to further improve the performance of coning algorithm. Compared with the traditional algorithms, the new second-order coning algorithm can effectively reduce the algorithm error without increasing the sample numbers. Theoretical analyses validate that in a coning environ- ment with low frequency, the new algorithm has the better performance than the traditional time-series and fre- quency-series coning algorithms, while in a maneuver environment the new algorithm has the same order accuracy as the traditional time-series and frequency-series algorithms. Finally, the practical feasibility of the new coning al- gorithm is demonstrated by digital simulations and practical turntable tests     

基于小波分析和LSSVM的高压直流电源故障诊断

针对该电源故障样本少、专家经验不足和模式辨识困难的特点,提出了一种基于改进型最小二乘支持向量机的诊断方法,综合利用小波变换和最小二乘支持向量机在时频分析和小样本辨识领域的优点,很好地解决了高压直流电源的故障诊断问题。     

一种基于GA优化小波LS-SVR的实时寿命预测方法

针对性能非线性退化的产品,从研究退化轨迹相似性的角度出发,提出一种基于遗传算法(GA)优化小波最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的实时退化轨迹建模和寿命预测方法。该方法根据特定个体与同类产品的Euclid距离确定隶属度权值,加权小波LS-SVR建立的同类产品退化模型得到特定个体的退化轨迹模型,结合实测数据更新模型并进行实时寿命预测。实例分析验证了所提方法的有效性。