陈佳锋
- 作品数：3 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 单神经元变步长控制算法在谐波检测中的应用
- 2011年
- 提出了基于单神经元的变步长自适应谐波检测方法,充分利用单神经元具有的自学习、自调节、自组织能力的优点,运用变步长自适应控制算法,通过实时在线调节步长,达到系统本身自调节以应对电网参数的突变。同时,以TMS320F2812型DSP为核心搭建了检测分析平台,实时检测分析电力谐波次数;运用CAN总线将分析结果实时传送到上位机显示,达到实时监控目的。通过实验装置检验,可准确地分析出任意次数的谐波分量,为谐波补偿提供重要依据。
- 陈佳锋黄挚雄李志勇谭俊敏
- 关键词：单神经元变步长自适应谐波检测
- 基于自适应WNN的无位置传感器无刷直流电机控制研究
- 无位置传感器无刷直流电机因其在结构和性能上的诸多优点，极具发展潜力，是近年来研究的热点。尽管人们在其控制方面作了很多研究工作，但依然存在一些重要的问题未能较满意的解决，从而限制了无位置传感器无刷直流电机在工业上的广泛应用...
- 陈佳锋
- 关键词：无位置传感器无刷直流电机拓扑结构
- 自适应小波神经网络的BLDCM转子位置检测被引量：1
- 2012年
- 在分析反电动势过零检测原理的基础上,推导出线反电动势过零点与电机换相点及线电压与线反电动势间的关系,从而在线电压与转子位置间建立了联系。但由于无刷直流电机(BLDCM)是一个复杂的非线性系统,并且电机的一些参数在运行过程中也是变化的,因此直接通过线电压获得准确的转子位置比较困难。为此提出利用自适应小波神经网络将3个线电压作为输入信号来辨识电机转子位置的方法,并采用差分进化(DE)算法优化小波神经网络结构,从而提高了转子位置辨识的精度和收敛速度。最后通过仿真和实验证明所提出的方法辨识转子位置精度很高,且具有很强的自适应能力,可准确获得BLDCM换相信号。
- 徐保友黄挚雄焦晓雷陈佳锋
- 关键词：无刷直流电机转子位置
