一种基于二阶系统阶跃响应的逆变器系统参数监测方法

    公开(公告)号:CN117056649A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202310996611.5

    申请日:2023-08-08

    摘要: 本发明公开了一种基于二阶系统阶跃响应的逆变器系统参数监测方法。本发明适用于单相逆变器与三相三桥臂逆变器的LC滤波器电容容值估计。通过对逆变器系统注入阶跃响应,采样得到滤波电感电流及滤波电容电压的阶跃响应,与标准二阶系统比较,得到系统的自然阻尼频率、阻尼比、超调量、峰值时间等参数,反推计算出逆变器LC滤波器的滤波电感值、滤波电容值及电路等效电阻;相比于现有的LC滤波器电容容值测试方法,所提出方法可以实现在线监测,无需拆分现有装置,计算过程简单,操作方法简洁,对控制器性能要求更低,测量准确度较高。

    一种基于深度前馈神经网络的数字全息图生成系统及方法

    公开(公告)号:CN112085841A

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN202010983019.8

    申请日:2020-09-17

    摘要: 本发明公开一种基于深度前馈神经网络的数字全息图生成系统及方法,所述方法包括:1)构建前馈神经网络,包含输入层、隐含层和输出层;2)构建四层全连接神经网络,包含一个输入层、两个隐含层和一个输出层,使用相应数据进行训练,得到训练完毕的全连接神经网络;3)以步骤1)构建前馈神经网络的输出作为步骤2)所得全连接神经网络的输入,对两个网络进行拼接,形成深度前馈神经网络;使用深度前馈神经网络生成点云物体的数字全息图。本发明提供的方法与点源法相比,能够以更快的速度实现数字全息图的生成,无需额外的内存占用,同时可以保持点源法生成全息图的成像质量和泛化能力。

    一种基于深度前馈神经网络的数字全息图生成系统及方法

    公开(公告)号:CN112085841B

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202010983019.8

    申请日:2020-09-17

    摘要: 本发明公开一种基于深度前馈神经网络的数字全息图生成系统及方法,所述方法包括:1)构建前馈神经网络,包含输入层、隐含层和输出层;2)构建四层全连接神经网络,包含一个输入层、两个隐含层和一个输出层,使用相应数据进行训练,得到训练完毕的全连接神经网络;3)以步骤1)构建前馈神经网络的输出作为步骤2)所得全连接神经网络的输入,对两个网络进行拼接,形成深度前馈神经网络;使用深度前馈神经网络生成点云物体的数字全息图。本发明提供的方法与点源法相比,能够以更快的速度实现数字全息图的生成,无需额外的内存占用,同时可以保持点源法生成全息图的成像质量和泛化能力。