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公开(公告)号:CN114266304A
公开(公告)日:2022-04-01
申请号:CN202111557871.X
申请日:2021-12-20
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了一种牵引供电系统电能质量分类管理的PCA‑Kmeans聚类方法,通过利用PCA主成分分析法将电能质量评估指标降维成两个特征,再通过Kmeans聚类算法对各个电力片段的电能质量进行了成功的划分评估,最后经过与其他电能质量划分方式的对比,验证本发明具有更好的实践性。首先将轨道交通变电所输出的三相电压、电流数据预处理,然后分别进行对称分解和傅里叶变换,然后提取出来计算评估电能质量的6个特征值,最后通过这6个特征值利用PCA‑Kmeans聚类算法进行降维仿真,来对牵引供电系统的可靠性进行等级划分、评估验证,综合以上提高牵引供电系统的可靠性进行电能质量的评估和确定。
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公开(公告)号:CN111064406A
公开(公告)日:2020-04-24
申请号:CN201911421593.8
申请日:2019-12-31
Applicant: 上海应用技术大学
Abstract: 本发明公开了基于限定记忆最小二乘法的改进模型参考自适应控制系统,在传统MRAS的可调模型前配置了限定记忆最小二乘法辨识模块,对于PMSM非线性参数进行在线辨识,利用限定记忆最小二乘法辨识算法旧数据剔除和更新的特点,有效的避免了辨识过程“数据饱和”和辨识结果方向偏离的缺点,提高了辨识的准确性和快速性。又将辨识得到的PMSM的定子电阻,定子电感和转子磁链实时输入到MRAS可调模型中,对于可调模型非线性量进行实时更新,使定子电流矢量误差更为精确,进而提升了自适应转速估值的准确性。本发明具有控制准确性高,动态性能好,鲁棒性强的特点,此外,还具有低成本、控制算法简单、转速及位置的估算速度及精度高等优点。
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