简介:直线电机驱动的H型数控平台系统在加工零件时,负载扰动、外部干扰和两电机安装的差异与机械耦合会影响单轴的跟踪精度且会产生同步误差。针对此问题,本文首先用拉格朗日方法给H型平台建模,然后提出一种改进的非奇异终端滑模控制(NTSMC)来进行位置控制器的设计,在不失滑模控制鲁棒性的情况下,有效地削弱了该控制所产生的抖振问题,提高了单轴的跟踪精度。在两轴间采用Sugeno型模糊神经网络(SFNN)补偿控制器来动态补偿H型平台的同步误差。通过模糊神经网络以任意精度逼近非线性系统的能力使同步误差在有限时间内趋近于零,以满足H型平台数控系统的高精度加工要求。仿真结果表明,所设计的控制系统能够有效提高系统的同步控制精度和鲁棒性。
简介:针对传统被动式孤岛检测法存在检测时间长、盲区(NDZ)大,而主动式孤岛检测法影响电能质量的缺点,提出一种新的基于小波包对数能量熵(WPLEE)与BP神经网络的孤岛检测方法。该方法首先采集公共耦合点(PCC)处的电压信号,再将该电压信号分别进行小波包变换,然后通过对数能量熵进行算法处理来获取适合于孤岛检测的特征向量,该特征向量通过BP神经网络进行模式识别来判断系统是否发生孤岛现象,特别在逆变器输出功率和本地负载功率匹配时。实验和仿真结果表明,该方法均能准确、有效地判断出是否存在孤岛状态,同时与传统的被动式孤岛检测方法相比检测速度快,检测盲区小,不会对电能质量产生不良影响。
简介:最大功率点跟踪(MPPT)控制可以使光伏模块最大程度地输出功率,因此成为增强光伏发电系统输出功率的一个研究热点。本文提出一种基于二进制蚁群模糊神经网络的光伏系统最大功率点跟踪控制策略,利用模糊神经网络代替传统的BP神经网络对最大功率点进行预测,解决了恒压控制法误差较大的问题;利用二进制蚁群算法对模糊神经网络权值进行优化,克服了其搜索速度慢、易陷入局部极小值的缺点;将得到的最大功率点电压输入恒电压控制算法中,然后通过恒压法对最大功率点进行跟踪。在所构建的仿真模型中模拟了不同光照强度和环境温度的仿真环境,结果表明所提出的MPPT控制策略准确性高、适应性强。
简介:随着国内网络技术应用的普及以及用电环境的特殊性,尤其在中小城市与偏远小城镇,市电供应不能满足中小企业与SOHO用户对高质量用电的要求。基于此点,UPS供应商——艾默生网络能源有限公司(EMERSON),专门针对国内中小企业与SOHO用户开发出一款基于PC机、工作站和服务器等网络设备的1-10kVA小功率UPS产品iTrust1-10kVAUPS,其先进的DSP全数字控制技术,双变换真在线设计,便捷的智能电池管理系统、超强网络管理功能和针对中国电网环境的专业设计,深得行业人士与广大用户的认可,被誉为“小功率UPS领域中的超级装甲车”。