廖晓钟
- 作品数：123 被引量：1,085H指数：19
- 供职机构：北京理工大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金国家部委预研基金更多>>
- 相关领域：电气工程自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 自抗扰控制的永磁同步电机无速度传感器调速系统
- 在永磁同步电机(PMSM)构成的无速度传感器调速系统中,为解决负载存在扰动时控制性能变差的问题,提出用自抗扰控制技术来设计PMSM的控制方案,将负载扰动归为未知扰动,用自抗扰控制来进行估计、补偿和控制。另外为实现无速度传...
- 邵立伟廖晓钟张宇河邓青宇
- 关键词：永磁同步电机自抗扰控制无速度传感器调速系统鲁棒性
- 文献传递
- 工程教育中如何培养学生的国际视野和跨文化交流能力
- 教育认证中,要求学生毕业时具备一定的国际视野,并能够在跨文化背景下进行沟通和交流.对于此项标准的理解容易片面化和简单化,即:只要求具有一定的外语水平,能够熟练地完成听说读写任务.事实上,此项标准的重点是使学生能够与来自不...
- 高琪潘峰廖晓钟
- 关键词：工程教育跨文化交流
- 输入串联输出并联移相全桥变换器的全范围软开关方法
- 本发明涉及一种输入串联输出并联移相全桥变换器的全范围软开关方法，属于隔离型直流变换器技术领域。本发明方法通过在第一移相全桥变换模块的超前桥臂上管和下管的中点以及第二移相全桥变换模块滞后桥臂上管和下管的中点之间接入一个串联...
- 郭志强沙德尚廖晓钟
- 文献传递
- 基于TMS320C240的SPWM调制信号的设计被引量：4
- 2001年
- 研究使用 TMS32 0 C2 4 0在线生成用于闭环变频调速的 SPWM波形。利用分段同步调制法、压频比算法以及对正弦函数值的拟和 ,实时计算不同频率下的采样周期、电压幅值及输出脉宽 ,并将这些时间计数值送入 TMS32 0 C2 4 0事件管理器 EV中的定时器 ,利用定时中断向接口电路送出相应的高低电平 ,实时产生 SPWM波形。产生可实现变化压频比、实时频率变换的 SPWM波形。与单片机产生的 SPWM波形相比 ,该 SPWM的输出速度快、谐波小、对称性好。频率范围为 0～ 4 0 0 Hz时 ,精度可达约 0 .0 15Hz。
- 贺力勤廖晓钟蒋鑫
- 关键词：数字信号处理器正弦脉宽调制变频调速
- 控制工程领域工程硕士专业学位标准制定的方法与实践
- 本文介绍了国外教育标准的制定情况，阐述了控制工程领域工程硕士专业学位标准制定的意义、基本原则、专业学位标准的基本框架以及专业学位的培养要求，并提出了控制工程领域工程硕士专业学位标准实施的建议。
- 潘泉王雄杨根科马广富王永骥廖晓钟
- 关键词：工程硕士学位标准
- 文献传递
- 感应电机直接转矩控制关键技术的研究
- 廖晓钟
- 关键词：直接转矩控制感应电机
- 储能系统及该储能系统的控制方法
- 本发明提供了一种储能系统，包括用于控制产生空间矢量脉宽调制信号和脉宽调制信号并得到离散空间矢量脉宽调制信号控制器；主电路，该主电路包括用于储存和释放电能的储能装置，推挽变换器，包括高频变压器，采用高频电压器升压对储能系统...
- 沙德尚秦子安廖晓钟
- 文献传递
- 有源电力滤波器的神经元自适应谐波电流算法研究
- 2006年
- 随着以电力电子装置为代表的非线性负载广泛应用于电网,电力系统中的谐波污染日益严重。加之用户对电能质量的要求越来越高,探索有效的谐波抑制和无功补偿方法逐渐提上日程。有源电力滤波器是一种新型的能抑制闪变无功和谐波的滤波器,以其优良的性能近年来受到广泛重视。谐波电流检测方法是决定有源电力滤波器(APF)性能的关键因素之一。在传统方法的基础上,结合自适应噪声消除技术,本文提出一种神经元自适应谐波电路检测算法,仿真结果证明该方法鲁棒性强,检测精度高,动态响应好。
- 李欢欢廖晓钟
- 关键词：有源电力滤波器谐波电流神经元自适应
- 用系统的观点构筑和实施自动化学科专业本硕博一体化的创新实践课群
- 本文对构筑和实施自动化学科专业本硕博一体化的创新实践课群进行了论述。文章指出,建立和实施本硕博一体化的针对系统和控制的创新实验课群,以培养学生的系统观和控制观,培养学生的实验系统设计和研究能力以及创新能力.由具有很强工程...
- 廖晓钟冬雷高岩
- 关键词：高等教育自动化学科教学创新
- 文献传递
- 基于高斯核模糊C均值聚类的光伏阵列故障诊断方法被引量：10
- 2021年
- 光伏阵列故障诊断过程中传统的故障特征量难以区分特征相似的单故障和多重故障情况,而实际诊断中外场实验采集到的数据也含有较强的噪声,从而导致故障诊断准确率下降。针对这一问题,提出由一个新的特征向量对不同故障进行表征,该特征向量包含:归一化电压V_(norm)、归一化电流I_(norm)、填充因子FF共3个特征量,并利用这3个特征量采用高斯核模糊C均值聚类(GKFCM)方法对光伏阵列中8种故障进行故障识别的方法。这3种故障特征量的结合可有效减少外界气象条件对故障识别的影响;由于GKFCM对复杂数据集具有良好的聚类性能,在复杂环境下不同故障类的识别过程中可有效提高识别准确率。该算法分为训练和测试阶段,在训练阶段对训练集中故障数据利用3个特征量构成的特征向量进行表征并聚类获取类心,在故障识别阶段新故障数据利用同样的方法获得聚类类心并与训练阶段获得的各类故障类心进行相似度计算,从而实现故障分类和新故障的识别。该方法不仅可诊断单故障情况,也可识别多重故障情况,具有较强的抗干扰能力。最后通过仿真及实验证明该方法可有效诊断光伏阵列中的常见故障。
- 刘圣洋冬雷王晓晓曹晓东廖晓钟
- 关键词：太阳能光伏阵列故障诊断填充因子
