摘要：车载逆变器向着小型化、轻量化和高功率密度的趋势发展.针对现有输入电压为DC 110 V的车载单相逆变器采用Boost电路和全桥逆变两级独立调制而存在效率低、功率密度小等问题,提出了一种Boost电路和全桥逆变两级协同式调制方法.该方法根据输入电压与输出电压绝对值的大小关系使Boost电路和全桥逆变电路处于不同的工作方式,优化绝缘栅双极型晶体管开关状态和二极管通断状态,从而降低逆变器的损耗,提升逆变器效率.同时,该方法能减少全桥逆变电路的输出谐波,从而缩小滤波器件的尺寸,提升逆变器功率密度.设计制作一台2.75 kV·A车载逆变器样机,实验验证了所提方法的正确性和可行性.

摘要：列车网络地址转换(R-NAT)是实时以太网的核心技术。文章提出了一种基于FPGA的R-NAT的实现方法,设计了相应的FPGA程序,经过仿真及实际测试验证,R-NAT功能正常,转发性能达到线速度要求,远超嵌入式CPU。

摘要：提出了一种使用神经网络来实现永磁同步电机模型预测控制参数寻优的方法。首先,使用不同参数组合进行多次仿真,并提取逆变器平均开关频率、总谐波畸变等系统关键性能指标数据。然后,用获取的数据训练神经网络、训练好的神经网络可以作为仿真模型的替代,根据任意参数组合的输入,快速、精确地估计系统相应的性能指标。针对3种不同用户定义的适应度函数在不同负载转矩下设计的参数组合进行了验证,神经网络预测的性能指标与仿真结果接近(误差小于5%),证明神经网络可以更好地替代仿真模型来进行参数组合最优解的快速穷举搜索。最后,通过半实物实验证明了所选参数的一致性。