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  • 专利名称:一种基于动态权重的新型定频模型预测电流控制方法      申请号:2019100224170     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词: 电流控制   相似专利 发布日:2023/09/14  
    摘要: 本发明属于功率变换器控制领域,涉及一种动态变权重新型定频模型预测电流控制方法,该方法根据三重化变流器等效开关电路以及集成控制理论,对系统进行控制。传统定频模型预测电流控制根据系统离散化数学模型,精确计算下一时刻所需电压矢量,因此在动态过程中具有响应迅速的特点,因受三重化变流器系统中直流母线电压二倍频波动影响,在稳态过程中不具有良好控制性能,而在稳态过程中比例谐振(Proportional Resonant,简称PR)控制算法可以实现交流信号无静差跟踪,但PR控制算法在动态过程中存在控制调节滞后的缺点。因此,本发明结合两种控制算法的优点,将PR控制算法作为模型预测电流控制的补偿环节,构建动态变权重新型定频模型预测电流控制,以d轴电流误差值作为判断依据,根据钟型曲线中高斯分布函数,设计时变权重函数m。根据m函数的变化规律能够实现两种算法平滑转换,进而削弱了直流侧母线电压中二倍频波动对控制系统性能的影响,保证了控制系统在动、稳态过程中均具有良好的性能。
  • 专利名称:一种空气压力控制式电流控制器      申请号:2021105216498     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词: 电流控制   相似专利 发布日:2024/04/11  
    摘要: 本发明公开了一种空气压力控制式电流控制器,包括主体外壳。本发明直接与需要控制空气气压设备的气体储存空间连通,然后,该装置的接线柱和控制设备气压的空压机的其中一导线连接,当设备内部气压较低时,该装置能够实现电流的接通工作,使得空压机工作,对设备内部进行空气压缩,当压力达到该装置控制的最高值时,能够实现自主切断空气机电流,此时,空气设备的气体储存压力会维持在合适的范围之内,由于空气的外泄或者空气的消耗,只有当气压值再次达到该装置控制的最小压力值时,才能够使得空压机继续工作,所以,该装置对于空气机会发生一种范围式的保护作用,不会使得空压机停机和开机频率过于频繁。
  • 专利名称:引入趋近律的多变量二阶非奇异终端滑模电流控制方法      申请号:2019105767046     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词: 电流控制   相似专利 发布日:2023/09/20  
    摘要: 本发明公开的一种引入趋近律的多变量二阶终端滑模电流控制方法,解决了当永磁同步直线电机发生参数摄动或有外部干扰时,系统滑模面偏离难以快速恢复的问题,扰动控制律的增加使得系统从初始状态在有限的时间内快速地运动到滑模面上,并能克服系统参数摄动和外部干扰的影响,使偏离的系统快速回到滑模面上。趋近律本身的变指数部分在系统状态轨迹远离平衡点时趋近速度较快,引入变终端吸引趋近方式在状态轨迹接近平衡点时趋近速度较快,实现了全局快速收敛,使系统从初始状态在有限的时间内、快速地到达滑模面,并最终运动到稳态平衡点,实现电流的准确跟踪。
  • 专利名称:一种基于电阻加载的复合天线及电流控制方法      申请号:2019105126386     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:通信 电阻 电流控制   相似专利 发布日:2022/07/14  
    摘要: 本发明公开了一种基于电阻加载的复合天线及电流控制方法,复合天线包括:空心圆柱体介质基板;分别设置于空心圆柱体介质基板上表面和下表面第一阿基米德平面螺旋天线和第二阿基米德平面螺旋天线;设置于所述空心圆柱体介质基板侧表面立体螺旋天线;设置于所述第一阿基米德平面螺旋天线中心用于为天线提供激励信号的馈电端口;设置于第二阿基米德平面螺旋天线中心用于所述复合天线进行阻抗匹配的电阻。本发明通过将两个阿基米德平面螺旋天线和一个立体螺旋天线进行组合,在不增大阿基米德平面螺旋天线半径情况下,使工作频带向低频方向延伸并且拓宽了轴比带宽,工作频段内具有平缓的阻抗值和圆极化性能,有效提升了阿基米德平面螺旋天线的增益。
  • 专利名称:基于递归神经网络的并网逆变器电流控制方法      申请号:201810878593X     转让价格:面议  收藏
    法律状态:已下证   类型:发明   关键词:网络传输 电流控制   相似专利 发布日:2024/06/28  
    摘要: 本发明提供了基于递归神经网络的并网逆变器电流控制方法,基于递归神经网络的并网逆变器电流控制方法,采用离散域状态空间方程建立并网逆变器系统的数学模型,采用Levenberg‑Marquardt(LM)+Forward Accumulation Through Time(FATT)优化方法训练递归神经网络控制器,离线获得的权值矩阵作为神经网络初始化权值,再结合神经网络的误差反向传播方法,替换传统PI控制器来实现并网逆变器的电流控制。本发明的有益效果是:本发明提供的技术方案可以加快并网逆变器神经网络控制器的收敛速度,提高系统的动态响应能力和抗干扰能力,解决并网逆变器的非线性和参数耦合问题。
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