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一種新型的單相逆變器并聯(lián)控制方法[電源技術(shù)][汽車電子]

在并聯(lián)系統(tǒng)中，逆變器輸出電壓幅值、頻率或相位的微小差異都會產(chǎn)生環(huán)流，造成系統(tǒng)無法正常工作。引用三相VSG的控制原理，分析了單相逆變器并聯(lián)系統(tǒng)均流控制方法。用同步發(fā)電機轉(zhuǎn)子運動方程對其調(diào)速性能進行模擬，消除了無功功率和線路阻抗之間的耦合關(guān)系，更好地實現(xiàn)均流。加入虛擬阻抗后，使系統(tǒng)呈現(xiàn)近似感性，減小線路阻抗對整個系統(tǒng)的影響。仿真結(jié)果表明：并聯(lián)系統(tǒng)環(huán)流得到有效抑制，減小到0.008 A左右，孤島運行時輸出電流諧波含量在0.8%，系統(tǒng)的頻率能較好地穩(wěn)定在50 Hz?；赩SG的控制方法能夠為單相并聯(lián)逆變系統(tǒng)輸出電壓提供頻率、相位和和電壓支撐。

發(fā)表于：9/19/2017 2:36:00 PM

一種單開關(guān)多路均流輸出LED驅(qū)動電路的分析與設(shè)計[電源技術(shù)][汽車電子]

針對現(xiàn)有多通道LED均流技術(shù)的結(jié)構(gòu)和控制邏輯較復(fù)雜的問題，提出一種基于諧振電容的單開關(guān)多路輸出LED驅(qū)動電路。與傳統(tǒng)的有源和無源均流方法相比，該驅(qū)動電路只使用一個半導(dǎo)體開關(guān)管和一個磁性元件，如電感或變壓器，而且可以驅(qū)動奇數(shù)或偶數(shù)通道的LED負(fù)載，因此該電路具有體積小、成本低、性能高等優(yōu)點。另外，該驅(qū)動電路只需通過控制一條支路的電流便可實現(xiàn)各通道的電流平衡，控制電路和控制邏輯均較為簡單。對該驅(qū)動電路的均流原理進行了分析，并通過PSIM仿真軟件和實驗樣機對分析結(jié)果進行了驗證。

發(fā)表于：9/18/2017 1:27:00 PM

基于優(yōu)化求導(dǎo)經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸夥ǖ闹C波檢測方法[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為準(zhǔn)確實時監(jiān)測抑制電力系統(tǒng)諧波，提出優(yōu)化求導(dǎo)經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸猓―EMD）算法的諧波電流檢測法。該法將電流信號分解成內(nèi)在模式函數(shù)（IMF），精確捕捉信號中非線性和不穩(wěn)定的諧波分量；該法用端點的一階導(dǎo)數(shù)為參數(shù)用埃爾米特多項式得到上下包絡(luò)線，以此解決端點效應(yīng)問題。使用該法設(shè)計了諧波檢測器并進行仿真實驗，結(jié)果表明：該法可精確地分解信號的基波和諧波分量，余量與原信號的趨勢分量相關(guān)系數(shù)（CORR）為0.998，相對均方根誤差(RRMSE)僅0.0191，抑制了端點效應(yīng)；且該法能夠?qū)崟r跟蹤檢測非平穩(wěn)信號，基波與原信號延時僅為4 μs，滿足有源電力濾波器（APF）需要。

發(fā)表于：9/18/2017 1:11:00 PM

滑?？刂乒夥嚵凶畲蠊β庶c的研究[電源技術(shù)][汽車電子]

光伏陣列中最大功率點跟蹤廣泛地采用基于滑?？刂品绞剑嬖诮Y(jié)構(gòu)復(fù)雜、響應(yīng)速度慢等缺點?；诖耍岢鲆环N擾動觀察法與滑?？刂品ㄏ嘟Y(jié)合控制最大功率點跟蹤方法。該方案滑模面需要一條直線滑動線，該滑動線與光伏特性曲線在最大功率點處彼此交叉時，可以對其位置進行調(diào)整。升壓斬波電路的切換模式受該直線滑動線直接影響，迫使光伏陣列工作點沿著光伏特性曲線和滑動線交叉點移動，從而光伏陣列將會產(chǎn)生最大功率。實驗結(jié)果表明：該方法與已有的滑?？刂葡啾容^，具有設(shè)計結(jié)構(gòu)簡單、能夠快速跟蹤最大功率的特點。

發(fā)表于：9/15/2017 4:16:00 PM

單相PWM整流器DQ變換控制的模擬電路設(shè)計[電源技術(shù)][汽車電子]

PWM整流器控制中常通過引入坐標(biāo)變換實現(xiàn)系統(tǒng)有功無功解耦，以簡化控制器設(shè)計。為此，提出了一種基于全通濾波器方式的坐標(biāo)變換模擬電路設(shè)計方案，應(yīng)用所提坐標(biāo)變換方案并結(jié)合單相PWM整流器給出了虛擬DQ變換的雙環(huán)控制結(jié)構(gòu)，同時基于系統(tǒng)模型分析分別給出了電壓環(huán)和電流環(huán)補償器的參數(shù)設(shè)計結(jié)果，進一步構(gòu)建出系統(tǒng)的具體模擬控制電路，最后通過實驗驗證了所提坐標(biāo)變換電路與補償器參數(shù)設(shè)計的有效性。

發(fā)表于：9/15/2017 3:59:00 PM

結(jié)合改進編輯距離與SVM的圖像分類方法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

提出了一種圖像分類方法，結(jié)合圖像的多尺度字符串表示以及改進的編輯距離和SVM分類器進行圖像分類。首先，對圖像進行多尺度分塊，提取各個歸一化圖像子塊上的方向梯度直方圖特征，并將生成的多尺度特征向量用多個字符串進行表示；然后，提出融合編輯操作，改進字符串的編輯距離，通過計算兩幅圖像對應(yīng)的兩組字符串之間的改進編輯距離來測量兩幅圖像的相似度；最后，采用改進的編輯距離計算徑向基函數(shù)，進行改進的SVM分類。實驗結(jié)果表明，該方法的分類正確率高，且平均分類耗時少。

發(fā)表于：9/14/2017 11:33:00 AM

基于KELM決策融合的語音情感識別[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

針對語音情感信號的復(fù)雜性和單一分類器識別的局限性，提出一種核函數(shù)極限學(xué)習(xí)機（KELM）決策融合的方法用于語音情感識別。首先對語音信號提取不同的特征，并訓(xùn)練相應(yīng)的基分類器，同時將輸出轉(zhuǎn)化為概率型輸出；然后利用測試集在基分類器的輸出概率值計算自適應(yīng)動態(tài)權(quán)值；最后對各基分類器的輸出進行線性加權(quán)融合得到最終的分類結(jié)果。利用該方法對柏林語音庫中4種情感進行識別，實驗結(jié)果表明，提出的融合KELM方法優(yōu)于常用的單分類器以及多分類器融合方法，有效地提高了語音情感識別系統(tǒng)的性能。

發(fā)表于：9/14/2017 11:23:00 AM

基于改進的遺傳算法的MANET最優(yōu)路由生成方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為解決移動自組織網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)負(fù)載均衡問題，提出了一種基于遺傳算法的最優(yōu)路由生成方法。首先，將移動自組織網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點集合看作一個種群，將各節(jié)點看作基因，將節(jié)點的排列組合看作染色體。然后，依據(jù)節(jié)點的能量和距離來構(gòu)建遺傳算法的適應(yīng)度函數(shù)，并結(jié)合記憶強化和精英移民機制解決移動自組織網(wǎng)絡(luò)中的動態(tài)負(fù)載均衡問題。最終通過選擇、交叉和變異操作求解最優(yōu)路由。實驗結(jié)果表明，該方法在保證高報文送達(dá)率和低端到端平均延時的前提下，可以大幅提高網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。

發(fā)表于：9/13/2017 2:54:00 PM

基于基元自相關(guān)圖和結(jié)構(gòu)元直方圖的圖像檢索[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

發(fā)表于：9/13/2017 1:23:00 PM

基于因子圖拉伸的SC-FDE聯(lián)合信道估計接收機[通信與網(wǎng)絡(luò)][其他]

提出了一種基于因子圖-消息傳遞算法的聯(lián)合信道估計單載波頻域均衡(SC-FDE)接收機。針對現(xiàn)有聯(lián)合信道估計接收機中存在的復(fù)雜度和性能之間的矛盾，利用因子圖拉伸方法對現(xiàn)有模型進行拉伸變換。變換之后的因子圖模型可以將現(xiàn)有模型中的觀測節(jié)點分割為幾個節(jié)點的組合，并依據(jù)分割后節(jié)點的自身特點采用更合適的消息傳遞規(guī)則，進而避免了各種消息傳遞規(guī)則的固有缺陷。仿真結(jié)果表明，相比已有聯(lián)合接收機算法，所提出的基于因子圖拉伸和聯(lián)合期望傳播-平均場(BP-MF)算法在提升性能的情況下能夠顯著降低復(fù)雜度。

發(fā)表于：9/12/2017 3:35:00 PM