磁集成LCL在三相VIENNA整流器中的应用

LCL滤波器因其能有效减小高频谐波而被广泛应用于整流器和逆变器之中,但传统LCL滤波器中2个独立的电感需要用独立的磁芯进行绕制,不符合电力电子设备不断小型化的趋势。为减小电感体积、提高功率密度、实现电源设备的小型化,采用解耦磁集成的方法,将传统LCL滤波器中的2个分立电感设计成一个集成电感。分析了电感的磁通、磁阻等,对其进行了数学建模,并通过仿真验证了其可行性。由于磁芯材料的限制,2个电感之间不可能完全解耦,这会影响集成LCL滤波器的滤波特性;但通过合理的设计,可将耦合作用限制在可接受的范围内,保证其滤波特性。最后,通过试验验证了磁集成LCL滤波器的有效性。     

用于PWM滤波的频变电感研究

逆变器等输出的PWM波在经过滤波电感进行滤波后会得到所需的正弦波,但滤波电感在滤除开关器件产生的开关频率及其高次谐波的同时,也会对基波信号产生一定的衰减。滤波电感选择的难点在于滤波效果和电感基波压降无法同时达到最佳。针对这种问题,构建一种频变电感,其对高频谐波呈现高电感值(较高的感抗),而对基波呈现低电感值(比常规电感更低的感抗),通过磁通补偿方式实现高频滤波效果和低频基波压降均达到最佳。最后,通过仿真,对比分析了频变电感和传统滤波电感的滤波效果,验证了频变电感方案的可行性。     

电容滤波的三相不可控整流电路的仿真研究

阐述了应用于直流电动机的电容滤波的三相不可控整流电路的工作原理,并给出了带滤波电感和不带滤波电感情况下的工作原理的区别,最后借助仿真软件对其理论进行了比较分析。通过仿真结果分析得到:不带电感的电容滤波的三相不控整流电路在wRC≥(3)^(1/2)时,输出电路出现断续。另外带滤波电感的直流侧输出电压脉动明显小于不带滤波电感的电路。     

关于滤波电感的设计探讨

本文简要介绍了非晶、微晶铁心的特点和使用情况,介绍了滤波电感的设计和计算方法.     

感应式磁传感器的设计

对影响感应式磁传感器的参数进行了分析,给出了线圈匝数最佳值的寻求方法;建立了长方体磁芯退磁场的模型,给出了在弱磁环境下长轴方向上退磁场的变化规律;为了增加传感器两端的输出,提出了在磁芯两端放置集磁板提高磁芯有效磁导率的方法,并给出了有效磁导率的计算公式;对线径大小对线圈电阻、电感和分布电容的影响进行了分析,提出了线径选...     

高变换效率的舰船逆变器设计

逆变器是未来舰船综合电力系统的关键性设备,其变换效率是衡量逆变器性能的一个重要指标.本文讨论了影响逆变器效率的主要问题以及提升效率的措施;论述了高效率变换器设计中开关器件和逆变拓扑结构的选择,探讨了复合母排的运用以及电感、变压器中低损耗磁芯材料的选择.最后对高效率的逆变器设计进行了总结并提出了有益的工程设计建议.     

多模型估计理论

研究利用多模型来逼近系统的动态性能，基于多模型设计组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器。通过仿真研究表明，在多模型自适应估计和交互式多模型滤波均克服了单一滤波由于外部扰动所造成的滤波误差过大甚至发散的问题。多模卡尔曼滤波器对组合导航系统能达到理想的控制精度、跟踪速度以及稳定性。研究表明，运用多模卡尔曼滤波能改善系统的瞬态响应，覆盖大范围的参数不确定性。     

神经网络在组合导航定位算法中的应用研究

针对无源北斗1号/惯导组合导航系统滤波定位算法,文章提出并设计了神经网络及其训练算法RLS,用其输出修正组合导航滤波输出结果,提高组合导航系统的定位精度。通过仿真验证了此方案的可行性,并能有效提高北斗1号组合导航系统的定位精度。     

自适应滤波在舰船组合导航系统中的应用研究

本文采用检测自适应滤波方法，研究了其在舰船组合导航系统随机数据处理中的应用，研究分析表明，采用自适应滤波处理舰船组合导航随机数据较采用卡尔曼滤波方法具有更好的稳定性，尤其在舰船机动航行时，效果更为明显。     

惯性/重力匹配组合导航系统的滤波技术研究

文章设计了惯性／重力匹配组合导航系统的卡尔曼滤波器。研究及仿真试验表明，此滤波器是可行的。滤波后可使惯性／重力匹配组合系统相对于无辅助的惯性导航系统，在定位精度、速度精度上等均有很大的提高，对于常值漂移有一定的估计能力。也就是说采用惯性／重力匹配组合导航技术可以实现对惯性导航系统误差的控制，实现高精度导航。     

船用姿态＋水平速度组合SINS／GPS导航系统的研究及实现

阐述了基于卡尔曼滤波器的船用SINS／GPS姿态 水平速度组合系统的设计及实现方法，建立了12维的组合系统状态方程，给出了GPS误差模型，实现了以GPS与SINS输出的航向角以及北向和东向速度之差作为卡尔曼滤波器观测量的低成本SINS／GPS全组合方案，通过计算机仿真和海上试验验证，证明该方案是可行的，能够加快计算速度，实现实时滤波计算，并大幅度提高姿态测量精度，降低系统成本。     

一种量测型组合导航系统的设计与实现

文章以滤波技术为核心,根据测量舰船的实际需求,设计了一种量测型组合导航系统,并详细地介绍了系统的设计原则、硬件组成、软件设计和实现方法。     

海底地形辅助导航系统滤波算法研究

分析了地形／惯导组合导航系统的状态方程，并对H∞滤波和卡尔曼滤波算法进行了对比分析，同时给出仿真结果。理论分析和仿真实验表明：H∞滤波算法和卡尔曼滤波都具有较好的收敛特性，能在一定程度上提高地形辅助导航系统精度，但H∞滤波的效果优于卡尔曼滤波。     

多模型估计理论

研究利用多模型来副近系统的动态性能,基于多模型设计组合导航系统的多模型自适应卡尔曼滤波器.通过仿真研究表明,在多模型自适应估计和交互式多模型滤波均克服了单一滤波由于外部扰动所造成的滤波误差过大甚至发散的问题.多模卡尔曼滤波器对组合导航系统能达到理想的控制精度、跟踪速度以及稳定性.研究表明,运用多模卡尔曼滤波能改善系统的瞬态响应,覆盖大范围的参数不确定性.     

模糊自适应卡尔曼滤波在惯性/地磁导航中的应用

为了提高自主、无源组合导航系统的精度和可靠性,针对惯性/地磁组合导航系统中滤波发散、量测噪声统计特征随实际情况不同而变化的问题,本文在无迹卡尔曼滤波的基础上,通过监测滤波新息的方差和均值变化,采用模糊自适应滤波算法,"在线"调整模型中的噪声方差阵,来改变滤波器的估计均方误差和滤波增益.通过自适应调整Sigma采样中权值的比例因子α,来解决UT变换的非局部效应,达到提高组合导航的精度的作用.仿真结果表明,模糊自适应卡尔曼滤波器可以有效的提高惯性/地磁组合导航系统,克服了传统滤波算法的缺点和不足,提高了滤波精度.     

基于BP神经网络的舰船组合导航算法研究

针对GPS/惯导组合导航系统的滤波定位算法,文章提出利用BP神经网络,用其输出修正组合导航滤波输出结果,提高组合导航系统的定位精度。通过仿真试验表明滤波的效果对导航精度有所提高,同时也说明了该方法是可行的、正确的。     

基于人工神经网络的导航数据处理方法研究

探讨了采用广义ＢＰ神经网络理论来进行组合导航定位数据的非线性滤波方法。采用广义ＢＰ人工神经网络进行随机状态估计，其特点是：实时数据处理可并行计算，速度快；对组合导航系统模型结构及其统计特性无要求。     

LC滤波器的小型化制作与生产

提出了采用固定电感的ＬＣ滤波器的制作方法。为了弥补固定电感值与设计值之间的误差和精确地考虑电感器的寄生参量，文章将电路优化技术推广到有耗滤波器的设计之中，并且建立了电容器的自动配对系统，避免了复杂的调试过程，降低了生产成本，实现了滤波器的小型化。     

基于模型库的船舰组合导航信息融合算法

在船舰组合导航系统中,由于各导航传感器自身物理特性、工作原理的差异,无法同步获得船舰目标的观测信息,因此船舰组合导航问题实质上是一类典型的异步融合估计问题.然而,现有的异步融合估计算法无法兼顾滤波精度的最优性以及滤波过程的实时性.为此,针对舰船稳态运行过程中的线性平稳过程,提出利用模型库设计一种船舰组合导航信息融合的新算法.仿真实验验证了所提方法的有效性,能同时满足实时性和最优性的要求,并且简捷,易于实现.     

低压系统中电容滤波的三相不可控整流电路电压分析

低压供电系统中,线路阻抗较大,其对系统的影响也较大,不能忽略。本文考虑网侧线路阻抗的影响,对电容滤波的三相不可控整流电路进行拓扑结构等效分析,用matlab仿真分别分析了线路电阻、电感、滤波电容、负载大小对整流器输出电压及网侧线电压畸变率的影响。