实时电感辨识的模型预测并网逆变器控制方法 / 四六文摘

摘要针对无差拍控制跟踪精度低.抗扰动性差等问题,提出将重复控制与无差拍控制结合,形成嵌入式复合控制结构,改善控制器的稳态精度和对电感参数变化的鲁棒性.根据四桥臂逆变器的数学模型,推导用于电流控制的无 ...

随着城市建设的不断推进,城轨,地铁等便捷.无拥堵的交通工具正在公共交通系统中扮演着越来越重要的角色[1].超级电容储能式城轨作为一种新兴的城市轨道交通设备,利用了超级电容功率密度大,充放电速度快,寿命 ...

由于体积小.效率高.功率密度高等优点,永磁同步电机在高性能伺服场合获得了广泛应用[1-2].电流环处于永磁同步电机控制系统的最内环,其控制性能的优劣严重影响控制系统的整体性能,具有优良动静态性能的电流 ...

国网浙江海盐县供电公司.国网江苏省电力公司职业技能训练基地的研究人员陈宁宁.宋子豪,在2017年第4期<电气技术>杂志上撰文,基于两级式三相并网逆变器的数学模型和模型预测控制的基本原理,提 ...

2021年04月30日 14:58 201 次阅读稿源:cnBeta.COM 据外媒报道,通过芬兰阿尔托大学和赫尔辛基大学的研究人员开发的一种人工智能(AI)方法,研究人员现在可以将免疫细胞与它们 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=22511 标准的ARIMA(移动平均自回归模型)模型允许只根据预测变量的过去值进行预测.该模型假定一个变量的未来的值线性地取决于其过去的值,以及过去 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21773 本文学习创建时间序列预测的步骤,关注Dickey-Fuller检验和EWMA,ARIMA(自回归移动平均)模型从理论上学习这些概念以及它 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=11387 尽管线性模型是最简单的机器学习技术之一,但它们仍然是进行预测的强大工具.这尤其是由于线性模型特别容易解释这一事实.在这里,我将讨论使用空气 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21773 视频: 在Python和R语言中建立EWMA,ARIMA模型预测时间序列概述学习创建时间序列预测的步骤关注Dickey-Fuller ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=21573 介绍 ARIMA模型是时间序列预测中一种常用的统计方法.指数平滑和ARIMA模型是时间序列预测中应用最为广泛的两种方法,它们是解决这一问题 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=2831 "预测非常困难,特别是关于未来".丹麦物理学家尼尔斯·波尔(Neils Bohr) 很多人都会看到这句名言.预测是这篇博 ...

基于机器学习对神经影像数据进行分析可以准确预测健康人的年龄.预测年龄与健康大脑的年龄的偏差被证明与认知障碍和疾病有关.在这里,我们基于深度学习的预测建模方法,特别是卷积神经网络(CNN),进一步测试了 ...

实时电感辨识的模型预测并网逆变器控制方法