公开(公告)号：CN119865087A

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202510044418.0

申请日：2025-01-11

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 刘金凤 ,  段树鹏 ,  李世纪 ,  张玉龙

IPC: H02P21/05 ,  H02P21/00 ,  H02P27/12 ,  H02P27/08

Abstract: 本发明公开了一种九相整流系统中基于动态滑模控制的九相八矢量SVPWM控制方法，属于多相电机整流领域。本发明针对现有的多相整流技术在谐波抑制以及鲁棒性等问题上提出解决方案。本发明基于九相整流电路的拓扑进行分析得到数学模型；在调制技术中基于多相空间解耦变换方程，采用九相八矢量SVPWM的控制策略，计算MOSFET的切换时间；在闭环控制中，无功分量采取滑模控制，构建滑模面求解出无功分量的控制律；在有功分量构建二阶微分方程，在传统的滑模变结构基础上构建新的滑模面,将不连续项转移到控制量的一阶导数中得到在时间上本质连续的动态滑模控制律。本发明采用九相八矢量与动态滑模结合的控制策略，解决了多相整流系统中低次谐波过大和滑模控制中的抖动问题。

公开(公告)号：CN116956124A

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN202310863322.8

申请日：2023-07-13

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 刘金凤 ,  孙晨 ,  张玉龙

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G01R31/00

Abstract: 本发明公开了一种基于改进CNN实现三相整流器件故障诊断的方法，所述方法包括：构建出三相整流器件故障诊断总体框架，对三相整流器件故障进行诊断；对包含不同三相整流器件的故障，获得每种故障的数据，处理每种故障的数据以生成三相整流器件故障特征；通过一维卷积神经网络设计出对应的三相整流器件故障诊断的多尺度一维卷积神经网络模块，生成故障特征；构建Res2Net模块，将一维卷积神经网络模块生成的故障特征进行训练，得到不同种类的故障数据特征；构建改进的卷积神经网络模型；根据故障数据特征来确定每种故障的不同类型。本发明提供的方法能够有效提高三相整流器件的故障分类性能，使故障分类更准确。