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永磁同步电机无参数三矢量模型预测电流控制

西北工业大学学报 2023年第5期41卷 860-870页

作者：张玉峰吴紫辉闫琪黄楠杜光辉贺虎成周勇西安科技大学电气与控制工程学院陕西西安710054 西北工业大学航空学院陕西西安710072

永磁同步电机多矢量模型预测控制能够有效改善传统单矢量模型预测控制存在的电流脉动大、控制精度有限等不足,但其控制性能更易受电机参数摄动的影响。为提升多矢量预测控制算法在电机参数摄动下的鲁棒性,提出一种永磁同步电机无参数三... 详细信息

永磁同步电机多矢量模型预测控制能够有效改善传统单矢量模型预测控制存在的电流脉动大、控制精度有限等不足,但其控制性能更易受电机参数摄动的影响。为提升多矢量预测控制算法在电机参数摄动下的鲁棒性,提出一种永磁同步电机无参数三矢量模型预测电流控制算法。通过构建基于永磁同步电机输入输出信号的超局部预测电流模型,避免了电流预测受电机本体参数的影响,同时设计了扰动观测器对超局部模型中未建模与扰动部分进行估计。此外,引入基于电流误差的矢量占空比直接计算法,抑制电机参数摄动对占空比计算环节的不确定性影响,进一步提高了系统鲁棒性。与传统有参数三矢量模型预测电流控制进行仿真和实验对比,结果显示所提策略能够有效抑制电机参数变化所带来的系统扰动,保证了电机运行时的稳态性能。

关键词：永磁同步电机无参数超局部模型扰动观测三矢量

三相LCL并网逆变器无参数滑模预测控制策略

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电力系统保护与控制 2022年第18期50卷 72-82页

作者：郭磊磊郑铭哲李琰琰朱虹金楠郑州轻工业大学电气信息工程学院河南郑州450002 中国能源建设集团安徽省电力设计院有限公司安徽合肥230601

常规三相LCL并网逆变器模型预测电流控制方法存在计算量大、参数鲁棒性差等缺点。为了解决这些问题,提出了一种三相LCL并网逆变器无参数滑模预测电流控制方法。该方法利用滑模控制理论,建立了一种新型无参数电流控制价值函数,无需采用... 详细信息

常规三相LCL并网逆变器模型预测电流控制方法存在计算量大、参数鲁棒性差等缺点。为了解决这些问题,提出了一种三相LCL并网逆变器无参数滑模预测电流控制方法。该方法利用滑模控制理论,建立了一种新型无参数电流控制价值函数,无需采用模型参数即可实现并网电流预测控制,从而简化了控制系统的预测过程。此外,该方法省去了逆变器侧电流传感器和电容电压传感器,节约了硬件成本,提高了系统运行可靠性。最后,根据常规模型预测电流控制和滑模预测电流控制的优点,提出了一种三相并网逆变器自适应预测控制方法,提高了并网逆变器控制对模型参数失准的适应能力。实验结果表明,在系统参数失准的情况下,所提出的控制策略具有更小的并网电流控制误差,有效地提高了系统参数鲁棒性。

关键词：并网逆变器滑模预测控制鲁棒性价值函数无参数

基于无参数PMSM的自适应有限集模型预测控制

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中国电机工程学报 2023年第22期43卷 8935-8943页

作者：杨帆赵希梅金鸿雁王晓东沈阳工业大学电气工程学院辽宁省沈阳市110870

当永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)采用有限集模型预测控制(finite control set model predictive control,FCS-MPC)时,性能易受PMSM参数变化的影响,PMSM与控制器之间的参数不匹配会严重影响预测控制的性能。因此,该文提出一种基于无参数PMSM的自适应FCS-MPC控制策略,能够准确地实现预测控制而无需了解电机参数。针对PMSM多参数在线辨识时存在的欠秩问题,利用FCS-MPC固有的开关纹波能产生持续激励的特性,采用递推最小二乘法(recursive least squares,RLS)实现多参数辨识。此外,针对采用FCS-MPC时的逆变器死区时间补偿问题,提出一种考虑死区时间矢量的合成电压矢量输出方案,进一步提高预测控制性能。最后,通过实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,与基于模型的常规FCS-MPC解决方案相比,所提方法能减小预测误差,并且对参数变化和模型不确定性具有非常强的鲁棒性。

关键词：永磁同步电机有限集模型预测控制自适应无参数递推最小二乘法

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无参数直接正交判别局部差异投影分析算法

光电子．激光 2017年第2期28卷 217-222页

作者：梁兴柱林玉娥许光宇安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

针对有监督局部结构和差异投影(SLSDP,supervised local structure and diversity projection)的特征提取算法在构造差异系数时没有利用样本类别信息且其性能易受参数设置影响的问题,提出一种无参数直接正交判别局部差异投影分析(PFDODL... 详细信息

针对有监督局部结构和差异投影(SLSDP,supervised local structure and diversity projection)的特征提取算法在构造差异系数时没有利用样本类别信息且其性能易受参数设置影响的问题,提出一种无参数直接正交判别局部差异投影分析(PFDODLDPA,parameter-free direct orthogonal discriminant local diversity projection analysis)算法。算法采用样本的余弦距离构造权值,能够动态获取样本的近邻点因而无需参数设置,同时其差异权值计算公式采用了样本的类别信息,因此是一种有监督的特征提取算法。对于算法的求解,为了解决小样本问题,给出了一种直接求解的计算方法,利用拉普拉斯矩阵的性质进行了相应的矩阵分解,可直接从高维样本的原始空间中求出正交投影矩阵。在ORL和AR人脸库上的实验结果表明,所提方法比原算法明显有效,最好识别率可分别提高2.3%和1.31%,说明所提方法是可行的。

关键词：差异特征提取无参数余弦距离小样本

基于无参数经验小波变换的风电齿轮箱故障特征提取

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振动与冲击 2020年第8期39卷 99-105,117页

作者：丁显徐进滕伟王伟鲁能集团有限公司北京100020 华北电力大学电站能量传递转化与系统教育部重点实验室北京102206

风电机组通常以集群规模化运行,机组结构复杂、振动测点多,所产生的振动数据量大,仅靠人工进行故障诊断具有较大挑战。提出基于无参数经验小波变换的风电齿轮箱故障特征提取方法,运用尺度空间方法和经验法则对振动信号的傅里叶谱进行自... 详细信息

风电机组通常以集群规模化运行,机组结构复杂、振动测点多,所产生的振动数据量大,仅靠人工进行故障诊断具有较大挑战。提出基于无参数经验小波变换的风电齿轮箱故障特征提取方法,运用尺度空间方法和经验法则对振动信号的傅里叶谱进行自动分割,获得不同的滤波频带,据此设计一系列经验小波滤波器对信号进行分解和重构,获得不同频带下的经验模式,进一步采用裕度因子对分解后的经验模式进行排序,选取裕度因子最大的经验模式作为故障敏感模式;该方法能在无需预设任何参数的情况下对振动信号进行分解与故障特征提取,具有自适应性。风电试验台和实测风电齿轮箱故障案例验证了方法的有效性。

关键词：无参数经验小波变换裕度因子自适应故障特征提取

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无参数无相关最大化判别边界算法

图学学报 2019年第1期40卷 105-110页

作者：梁兴柱林玉娥许光宇安徽理工大学计算机科学与工程学院安徽淮南232001

在人脸识别算法中,无参数局部保持投影(PFLPP)是一种有效的特征提取算法,但忽略了异类近邻样本在分类中所起的作用,并且对于近邻的处理仅利用样本与总体均值的距离关系来判断,因此并不能有效地确定近邻关系。基于此,提出一种无参数无相... 详细信息

在人脸识别算法中,无参数局部保持投影(PFLPP)是一种有效的特征提取算法,但忽略了异类近邻样本在分类中所起的作用,并且对于近邻的处理仅利用样本与总体均值的距离关系来判断,因此并不能有效地确定近邻关系。基于此,提出一种无参数无相关最大化判别边界算法,有效地利用了样本的类别信息,定义了无参数同类近邻样本的相似权值与异类近邻样本的惩罚权值,样本邻域大小可根据类内平均余弦距离和类间余弦距离自适应确定,为了进一步增强算法的性能,给出了具有不相关性的目标函数。UMIST和AR人脸库上的实验结果表明,该算法相对于不相关保局投影分析算法和PFLPP算法,具有运算量低、识别性能高的优势。

关键词：人脸识别特征提取算法无参数无相关

基于改进无参数K-means算法的刀具状态分析

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吉林大学学报（信息科学版） 2023年第5期41卷 930-937页

作者：吴晓勇侯秋丰罗勇浙江向隆机械有限公司产品开发部浙江宁波315311

针对K-means算法需要人为确定聚类个数和随机选取初始聚类中心导致结果陷入局部最优的问题,结合基于密度峰值的聚类算法CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks),提出一种改进的无参数K-means算法。首先,计算样本... 详细信息

针对K-means算法需要人为确定聚类个数和随机选取初始聚类中心导致结果陷入局部最优的问题,结合基于密度峰值的聚类算法CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks),提出一种改进的无参数K-means算法。首先,计算样本点的局部密度和离散度。然后,建立决策图,将两个参数组成向量,计算每个点到周围5个点的距离,筛选出距离大于2倍均方差且密度大于平均密度的点作为算法的初始聚类中心,统计聚类中心个数k作为聚类个数,将初始聚类个数k以及初始聚类中心作为K-means算法的初始参数对数据进行聚类。最后,对UCI(University of California,Irvine)数据集、人工建立的高斯数据集以及真实刀具振动数据集3种不同类型的数据集进行聚类。结果表明,所提算法保持传统算法全局最优性,并验证了提出算法的有效性。由于K-means是一种无监督聚类方法,在获得较优刀具状态识别结果的同时,可减少人工数据标定、有监督训练等工作量及运算成本,这对于准确实时提取数控机床刀具运行状态具有较高的实际意义。

关键词： K-means聚类算法无参数数控机床刀具磨损识别

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基于自然邻居邻域图的无参数离群检测算法

智能系统学报 2019年第5期14卷 998-1006页

作者：冯骥冉瑞生魏延重庆师范大学计算机与信息科学学院

数据挖掘领域,基于最近邻居思想的离群检测算法在面对复杂数据时,很难在没有足够先验知识条件下进行适当的参数选择。为了解决这个问题,本文在自然邻居方法的基础上,提出一种利用加权自然邻居邻域图进行离群检测的算法。该算法在整个过... 详细信息

数据挖掘领域,基于最近邻居思想的离群检测算法在面对复杂数据时,很难在没有足够先验知识条件下进行适当的参数选择。为了解决这个问题,本文在自然邻居方法的基础上,提出一种利用加权自然邻居邻域图进行离群检测的算法。该算法在整个过程不需要人为设置参数,并且能在不同分布特征的数据中准确找到数据集中的全局离群点和局部离群点。人工数据集和真实数据的离群检测结果均证明,本算法能够取得和有参数的算法中最优参数相近的效果,算法检测结果远好于对参数敏感算法的大部分情况,且更优于对参数不敏感的算法,具有更强的普适性和实用性。

关键词：无参数自适应最近邻居加权图离群检测离群因子全局离群点局部离群点

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无参数聚类边界检测算法的研究

计算机工程 2011年第15期37卷 23-26页

作者：邱保志许敏郑州大学信息工程学院郑州450001

为自动快速地提取聚类的边界点,减少输入参数对边界检测结果的影响,提出一种无参数聚类边界检测算法。该算法不需要任何参数,在生成的三角剖分图上计算每个数据点的边界度,用k-means自动计算边界度阈值,按边界度阈值将数据集划分为候选... 详细信息

为自动快速地提取聚类的边界点,减少输入参数对边界检测结果的影响,提出一种无参数聚类边界检测算法。该算法不需要任何参数,在生成的三角剖分图上计算每个数据点的边界度,用k-means自动计算边界度阈值,按边界度阈值将数据集划分为候选边界点和非候选边界点两部分,根据噪声点在三角剖分图中的性质去除候选边界点中的噪声点,最终检测出边界点。实验结果表明,该算法能快速、有效地识别任意形状、不同大小和密度聚类的边界点。

关键词：边界点无参数边界度聚类三角剖分