【摘 要】
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在交流传动领域中,直接转矩控制(DTC)技术具备简单的结构、良好的动态性能,且涉及的电机参数少等优点,是继矢量控制之后另一种具有宽广应用前景的交流调速策略,因而受到了普遍的关注。然而,传统直接转矩控制系统存在转矩与磁链脉动大、开关频率不恒定、电机参数变动或外界摄动时系统鲁棒性低等问题限制其运用。滑模变结构控制是一种非线性控制方法,具有“滑动模态”可以进行设计,对系统参数的变化及外界扰动具有较强的鲁
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在交流传动领域中,直接转矩控制(DTC)技术具备简单的结构、良好的动态性能,且涉及的电机参数少等优点,是继矢量控制之后另一种具有宽广应用前景的交流调速策略,因而受到了普遍的关注。然而,传统直接转矩控制系统存在转矩与磁链脉动大、开关频率不恒定、电机参数变动或外界摄动时系统鲁棒性低等问题限制其运用。滑模变结构控制是一种非线性控制方法,具有“滑动模态”可以进行设计,对系统参数的变化及外界扰动具有较强的鲁棒性的优点。因此本文以抑制转矩与磁链脉动、保持开关频率恒定为出发点,将滑模变结构控制策略用于异步电机的D
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我国是世界最大的能源消费国,能源结构在短时间内仍以煤为主。其中火力发电是煤炭下游行业中最主要的消费途径,而煤炭分级利用转化技术是提高煤炭清洁利用水平的重要途径。燃煤电站中不同的煤种燃烧会产生成分复杂的颗粒物,容易造成SCR催化剂中毒、磨损与堵塞等不利影响,需要在SCR系统前捕集高温烟气中的颗粒物;煤炭分级利用系统中的高温煤热解气也携带有大量颗粒物,混入冷凝焦油中导致焦油品质下降,降低系统的能量转换
为了满足人们正常生活和生产的需要,国家也是投入大量资源在电力行业的建设上。电力行业作为国家经济稳定发展的能源保障,国家也越来越重视电力行业的安全稳定生产。将人工智能的技术应用于发电设备的故障诊断,有利于保证发电设备的安全稳定生产,减少故障以及维修不当带来的损失。本文将基于人工智能的方法应用于故障诊断,通过比较几种算法的效果,最终选定用深信度网络解决故障诊断问题,选定支持向量机回归解决故障预测问题。
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