基于数学构造调制的矩阵变换器开路故障容错控制方法

    公开(公告)号:CN104682351B

    公开(公告)日:2018-07-13

    申请号:CN201510076534.7

    申请日:2015-02-13

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于数学构造调制的矩阵变换器开路故障容错控制方法。首先,建立矩阵变换器正常工作情况下的输入输出关系模型;其次,构建输出观测器,在系统运行过程中对输出电流进行在线监测。将监测到的电流实际值与观测器的估计值进行比较,实现单相开路故障的实时检测。如果检测到系统发生开路故障,进而进行故障诊断,识别出是哪一相发生故障。同时采用附图所示的容错拓扑,将增加的备用相代替故障相工作;并采用基于数学构造的方法修改调制策略,实现故障后的满足系统动、稳态性能指标的容错运行。本发明能及时发现矩阵变换器单相开路故障,并进行容错处理,提高矩阵变换器系统运行的可靠性。

    基于预测控制的矩阵变换器开关开路故障诊断方法

    公开(公告)号:CN105548792B

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201510995957.9

    申请日:2015-12-28

    Applicant: 中南大学

    CPC classification number: G01R31/02 G01R31/327 G06F17/50

    Abstract: 本发明公开了一种基于预测控制的矩阵变换器开关开路故障诊断方法,包括步骤:在矩阵变换器正常工作的情况下,建立输出电压与输入电压、输入电流与负载电流之间的关系模型;确定矩阵变换器的所有开关组合状态的数目;建立状态空间模型,获得在下一采样周期负载电流、输入电流与输入电压的预测值;确定评价函数;采用有限集模型预测控制策略,在每一采样周期,在所有开关组合状态中选择使评价函数值最小的开关状态,作为下一采样周期的开关状态;建立状态空间模型,得到故障相负载电流在开关开路故障后的变化规律;对负载电流进行在线监测,根据有限集模型预测控制选择的开关状态进行故障诊断,识别故障开关的位置。本发明能及时诊断开路故障。

    交错反激式微逆变器的开路故障诊断方法

    公开(公告)号:CN104049171B

    公开(公告)日:2017-01-18

    申请号:CN201410260246.2

    申请日:2014-06-12

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种交错反激式微逆变器的开路故障诊断方法及系统,该方法包括步骤:构建观测器对交错反激式微逆变器中的任一主开关器件所在的支路电流进行在线估计并生成估计电流;根据估计电流与同一位置处实际测量所得的实际电流生成电流残差;将电流残差的H2范数与残差阈值进行比较,从而判断交错反激式微逆变器中的所述主开关器件是否发生开路故障。该系统包括:观测器,用于对支路电流进行在线估计并生成估计电流;电流残差模块,用于根据估计电流与实际电流生成电流残差;比较模块,用于将电流残差的H2范数与残差阈值进行比较,判断是否发生开路故障。本发明能及时发现交错反激式微逆变器开路故障,以便及时进行处理,延长使用寿命。

    高速列车牵引传动控制系统实时故障仿真平台

    公开(公告)号:CN105425782A

    公开(公告)日:2016-03-23

    申请号:CN201510996948.1

    申请日:2015-12-28

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种高速列车牵引传动控制系统实时故障仿真平台,包括实时仿真器、故障注入单元FIU、实物牵引传动控制单元TCU、实时数据采集与监控单元等4个部分。实时仿真器包括PC-dSPACE与实时仿真软件,用于牵引传动控制系统中各部件的正常模型与故障模型仿真,以及实时仿真监控;故障注入单元FIU包括虚拟与实物两个部分,用于在信号层面实现对牵引传动控制系统中的各部件各类故障的故障注入和电平转换;实物牵引传动控制单元TCU用于实现反馈信号解算,控制信号PWM的产生,以及对牵引传动控制系统的保护功能;实时数据采集与监控单元,用于实时仿真状态监控,以及对整个平台的数据监测、存储控制、历史数据查看等功能。

    基于深度信息的泡沫浮选液位监测和工况识别方法及系统

    公开(公告)号:CN104408724A

    公开(公告)日:2015-03-11

    申请号:CN201410699401.0

    申请日:2014-11-27

    Applicant: 中南大学

    CPC classification number: G01F23/292

    Abstract: 本发明公开基于深度信息的泡沫浮选液位监测和工况识别方法及系统。首先,从软硬件方面构建基于kinect的泡沫浮选工况监测系统;其次,通过Kinect传感器采集浮选泡沫颜色和深度数据,对深度数据进行深度信息提取和滤波处理,对颜色和深度数据进行时序与位置上的对准及其对应的存储。然后,结合颜色数据和深度数据,提取泡沫的颜色、面积、体积、速度、破碎率等立体(带有深度信息)特征。再者,通过分析当前泡沫表层液位特征与溢流槽边沿高度之间的关系进行液位监测。最后,采用改进的k-means算法对泡沫图像特征进行聚类分析,实现对浮选工况的在线识别。本发明可用于泡沫浮选现场的工况监测与实时工况识别,以实现浮选生产自动控制与优化操作,提高资源利用率。

    基于多尺度邻域相关矩阵的泡沫图像纹理特征提取方法

    公开(公告)号:CN103632156A

    公开(公告)日:2014-03-12

    申请号:CN201310717304.5

    申请日:2013-12-23

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度邻域相关矩阵的泡沫图像纹理特征提取方法,首先对泡沫灰度图像进行小波变换,然后分别对不同尺度的小波逼近子图系数进行灰度映射,最后,根据邻域灰度相关矩阵统计获取一种新的反映泡沫图像灰度变化频数统计规律的多尺度纹理特征,该特征具有较高的反映铜浮选生产运行状态的稳健性和适于工况识别的可分性。根据所获得的纹理特征,可将不同工况的泡沫图像区分开来,达到有效识别工况的目的,进而为浮选生产优化控制提供操作指导。

    泡沫图像多尺度多方向纹理特征的提取方法

    公开(公告)号:CN103559496A

    公开(公告)日:2014-02-05

    申请号:CN201310574723.8

    申请日:2013-11-15

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种泡沫图像多尺度多方向纹理特征的提取方法,首先对泡沫灰度图像进行曲线波变换,然后分别对不同尺度不同方向的曲线波子图进行处理,提取多尺度多方向的纹理表征信息,构成泡沫图像的特征向量。根据所获得的纹理特征,可将不同工况的泡沫图像区分开来。该泡沫图像多尺度多方向纹理特征的提取方法针对泡沫图像识别具有良好的模式可分性,且易于实施。

    二极管钳位型三电平高压矩阵变换器及其调制方法

    公开(公告)号:CN102594160A

    公开(公告)日:2012-07-18

    申请号:CN201210032208.2

    申请日:2012-02-14

    Applicant: 中南大学

    CPC classification number: Y02E10/763

    Abstract: 本发明公开了一种二极管钳位型三电平高压矩阵变换器及其调制方法,二极管钳位型三电平高压矩阵变换器采用两个串联的三相双向矩阵整流模块和单个二极管钳位型三电平逆变模块相连所构成的新型高压矩阵变换器。本发明的矩阵变换器具有能量双向流动、正弦输入电流、功率因数可控、结构紧凑、优质的输出电流、无需直流储能环节以及容错能力强等优良特性,特别适于中高压电机驱动和并网型风力发电系统。

    一种基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法及系统

    公开(公告)号:CN119047161A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411109496.6

    申请日:2024-08-13

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明涉及牵引变流器的预后与健康管理技术领域,公开了一种基于概率损伤模型的牵引变流器寿命预测方法及系统。包括:构建牵引变流器桥臂中半导体器件的功率损耗模型和热模型;构建半导体器件的退化模型;根据热传导特性,构建退化因子、关联变量关系矩阵和依赖系数矩阵;构建相互依赖退化关系模型;基于热模型、退化模型和相互依赖退化关系模型,构建概率损伤模型;构建极限状态方程,对牵引变流器进行寿命预测;进而对牵引变流器进行寿命预测。该方法综合考虑了牵引变流器寿命预测的随机性和不确定性,采用概率性的建模方式更贴近实际系统的运行;能够较为真实的模拟牵引变流器内部相互依赖的退化关系,提高寿命预测的准确性。

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