摘要：为了有效降低负载转矩波动甚至突变对永磁同步电机转速控制系统运行平稳性的影响,提高系统的抗负载扰动性能,提出了一种基于径向基函数神经网络(RBFNN)优化干扰观测的转速控制方法。该方法首先将负载转矩作为复杂运行工况对系统产生的干扰,基于系统逆设计干扰观测器;其次考虑到手动整定观测器滤波时间常数效率低、定值参数对复杂工况适应性差、抗负载扰动性能欠佳等问题,基于RBFNN自动优化观测器参数,实现负载转矩的精确快速观测;最后基于观测值进行前馈补偿以实现对负载扰动影响的抑制。结果表明,所提方法在提高整定效率的同时可实现负载转矩的精确快速观测,具有良好的抗负载扰动性能,与手动整定参数方式相比,其负载转矩观测速度更快、转速波动更小、响应更快。

摘要：为有效提高信号接收系统前端截获概率并加快系统调试进度,提出了一种基于遗传算法和分选识别需求的频段驻留时间优化设计方法。该方法首先基于窗口函数模型获得前端截获概率计算公式,其次将优化频段驻留时间最大值问题抽象为约束条件下的非线性优化问题,并基于遗传算法进行迭代优化,最后结合辐射源信号正确分选和识别需求优化频段驻留时间最小值,从而得到最优频段驻留时间范围。结果表明,该优化设计方法可实现频段驻留时间范围的最优化,在提高系统前端截获概率的同时可解决现场调试费事费力问题,加快系统调试进度,适用于实际工程应用。