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基于有源滤波器和阻抗匹配平衡变压器的同相牵引供电系统 总被引:20,自引:3,他引:20
提出了由一种阻抗匹配平衡变压器和平衡变换装置(BCD)构成的铁道牵引系统同相供电方案。平衡变换装置由两个电压型单相有源滤波器构成,用以补偿负载的无功和谐波电流,以及变压器两副边绕组的不平衡电流。无论牵引负载的性质及负荷的分布情况如何,经过变换之后,变压器的输入侧都表现为三相对称的纯阻性负载。文中分析了系统的结构和工作过程,提出了单相有源滤波器的状态优化控制方法。以一列满载运行的机车为对象,进行了供电系统的软件仿真研究,仿真结果证实了系统结构和控制方法的正确性。 相似文献
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针对SINS/GPS组合导航系统的特点,建立了系统的非线性误差模型。根据系统状态方程为非线性而观测方程为线性的特点,将一种简化的UKF方法(Rao-Blackwellisation Additive Unscented Kalman Filter,RBAUKF)用于SINS/GPS组合导航系统中,RBAUKF采用较少的采样点数目和简化的更新算法,降低了计算复杂度。最后,在机动条件下,进行了SINS/GPS组合导航实验仿真。仿真结果表明,RBAUKF相比EKF具有更高的滤波精度,更适合在SINS/GPS组合导航系统中应用。 相似文献
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The paper proposes a “quasi-dynamic” framework for estimation of origin–destination (o–d) flow from traffic counts, under the assumption that o–d shares are constant across a reference period, whilst total flows leaving each origin vary for each sub-period within the reference period. The advantage of this approach over conventional within-day dynamic estimators is that of reducing drastically the number of unknowns given the same set of observed time-varying traffic counts. Obviously, the gain in accuracy depends on how realistic is the underlying assumption that total demand levels vary more rapidly over time than o–d shares. Firstly, the paper proposes a theoretical specification of the quasi-dynamic estimator. Subsequently, it proposes empirical and statistical tests to check the quasi-dynamic assumption and then compares the performances of the quasi-dynamic estimator of o–d flows with both classical off-line simultaneous dynamic estimators and on-line recursive Kalman filter-based estimators. Experiments are carried out on the real test site of A4–A23 motorways in North-Eastern Italy. Results confirm the acceptability of the assumption of quasi-dynamic o–d flows, even under the hypothesis of constant distribution shares for the whole day and show that the quasi-dynamic estimator outperforms significantly the simultaneous estimator. Data also suggest that using the quasi-dynamic estimates instead of the simultaneous estimates as historical o–d flows improves significantly the performances of the Kalman filter, which strongly depends of the quality of the seed o–d flows. In addition, it is shown that the aggregation of quasi-dynamic o–d estimates across subsequent time slices represents also the most effective way to obtain o–d estimates for larger time horizons (e.g. hourly estimates). Finally, a validation based on an hold-out sample of link flows (i.e. counts not used as inputs in the o–d estimation/updating process) revealed the quasi-dynamic estimator to be overall more robust and effective with respect to the other tested estimators. 相似文献