摘要：随着电力电子技术的不断发展,超高频(30~300MHz)功率变换器逐渐成为研究热点。超高频功率变换器能有效减小系统无源元件的数值与体积,极大地提高系统的功率密度。传统的研究主要针对固定负载进行逆变器的参数设计,且基于此方法设计的变换器参数敏感度很高,然而实际场景下逆变器的负载会在一个宽范围内变化,这就对超高频变换系统的高效运行提出了挑战。该文主要针对这种宽负载超高频变换系统的谐振参数与匹配网络进行综述,介绍并比较目前超高频功率变换器的参数设计方法,同时讨论分析适用于超高频功率变换器的阻抗变换与压缩网络结构,为宽负载范围超高频功率变换器高效运行的后续研究提供理论参考。

摘要：该文设计一种具有准零相位差同步驱动信号的10 MHz DC-DC功率变换器,通过设计逆变器输出电压与整流器输入电压近似同相位,整流器和逆变器可以采用同一驱动信号,简化了同步整流开关管的控制难度,实现了10 MHz下可靠、简洁的同步整流控制。同时,为满足主拓扑要求,构建具有二次侧准无漏感特性的嵌套环形3D变压器,大大减少了传统变压器二次侧漏感对于同步整流控制的影响,并提出由多个印制电路板(PCB)结合来制作嵌套环形3D变压器的方法。最终,设计了一台48 V输入、12 V/28 W输出的实验样机,实验结果验证了所提出的控制方法和数值设计方法的可行性。

摘要：有限元方法是目前工程应用中最常用的数值计算方法之一。随着求解模型的日益复杂,以及越来越多的多物理场耦合问题和参数优化设计等需求的出现,有限元的计算耗时过长的问题日益凸显。为了优化有限元求解的时长,实现有限元求解的加速计算,基于传输线迭代法(transmissionline method,TLM),提出一种黑盒电路模型,针对四边形分网下的非线性静磁场有限元问题进行加速求解。首先,介绍TLM方法的原理,并且针对有限元四边形分网模型,应用传统伽辽金法对静磁场问题进行有限元分析,得到相关矩阵;然后,通过导纳矩阵的等效关系,将非线性有限元矩阵建模为等效的黑盒电路网络;最后,应用TLM方法对电路网络进行迭代求解。应用所提出的非线性有限元求解方法,分析某型号含永磁轴对称结构接触器的静磁场分布。通过与传统牛顿迭代法以及商业有限元软件COMSOL进行结果对比,验证计算方法的可行性和正确性。

摘要：为解决柔性机械手非最小相位的控制问题以及克服运动中的抖振,采用积分流形和奇异摄动理论,将柔性机械手系统分解为快慢两个子系统.对于慢变子系统,设计一种基于一阶鲁棒微分估计器的二阶滑模控制策略,使其轨迹跟踪期望值;对于快变子系统,采用频率成形滤波器设计动态补偿器来抑制弹性振动,并基于线性二次型最优控制方法给出相应的最优控制规律,使系统的输出快速趋于稳定.仿真结果表明了该控制策略的有效性.

摘要：对于非匹配不确定混沌系统,提出一种RBF神经滑模同步方法.设计滑模切换面,并将其作为神经网络的唯一输入,网络的权值依滑模趋近条件在线确定,使得同步跟踪误差渐进到零点.该方法简化了常规神经网络控制结构的复杂性,削弱了滑模控制的抖振程度,并且同步时间较短,对参数不确定性及外干扰具有较好的鲁棒性.仿真结果验证了所提出方法的有效性.

摘要：为了准确测量电网电压闪变的参数,提出了一种新的基于最小化互信息准则的盲源分离方法。将含有电压闪变的混合信号视为盲信号,对采样得到的混合信号序列分别延时若干点,构造输入信号矩阵,基于互信息最小化盲源分离准则,用Fast-ICA算法从混合信号中分离出闪变的包络波形,再进行频率和幅值的计算,就可得到短时闪变值。设计了由信号发生电路、功率放大电路及采样电路等组成的实验电路,实验结果表明此方法对平稳和瞬时闪变信号的幅值、频率测量精度高,特别是在含非整次调制谐波时,优于传统的快速傅里叶变换算法,取得了较好的效果。

摘要：针对柔性机械手动力学方程的非最小相位特点,本文提出一种柔性机械手的终端滑模控制方法,将关节电机转角和柔性模态变量的线性组合定义为柔性机械手系统的输出.通过输入输出线性化,将系统分解为输入输出子系统和零动态子系统.设计终端滑模控制策略,使输入输出子系统在有限时间收敛到零;利用混沌遗传算法优化控制器的设计参数,使零动态子系统在平衡点附近渐近稳定,从而保证整个系统的渐近稳定.本文提出的方法设计过程简单,易于实现.仿真结果证明了设计的有效性.

摘要：对非线性不确定性系统,提出一种鲁棒滑模观测器.所提出的鲁棒滑模观测器通过滑模与相应的控制策略来实现,设计参数的选取不需要求解大量方程,同时能保证对系统的非线性不确定项具有鲁棒性.通过设计滑模,可以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,使状态估计达到预期的指标.仿真结果验证了提出方法的有效性.

摘要：针对非线性不确定性系统,提出一种鲁棒滑模观测器。所提出的鲁棒滑模观测器通过滑模与相应的控制策略来实现。设计参数的选取不需要求解大量方程,同时能保证对系统的非线性不确定性具有鲁棒性,系统中不确定性的上界值采用RBF神经网络进行自适应学习。通过设计滑模,可以调整观测器跟踪系统状态的收敛速度,使状态估计达到预期的指标。仿真结果验证了提出方法的有效性。

摘要：针对非匹配不确定混沌系统,提出一种直接自适应模糊滑模同步方法。通过设计滑模切换面,并将其作为模糊控制系统的唯一输入,模糊控制器的参数依滑模趋近条件在线确定,使得同步跟踪误差渐进到零点。本文方法简化了常规模糊控制结构的复杂性,削弱了滑模控制的抖振程度,并且同步时间较短,对参数不确定性及外干扰具有较好的鲁棒性。最后通过仿真实验证明了本文方法的有效性。