湖南大学学报（自然科学版）
湖南大學學報（自然科學版）
호남대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HUNAN UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES EDITION)
2014年
5期
79-85
,共7页
二极管钳位逆变器%多电平%空间矢量调制%神经网络%运算简化
二極管鉗位逆變器%多電平%空間矢量調製%神經網絡%運算簡化
이겁관겸위역변기%다전평%공간시량조제%신경망락%운산간화
diode clamped inverters(DCI)%multilevel%space vector modulation(SVM)%neural network%operation simplification
针对多电平二极管钳位逆变器的传统SVM算法需要进行大量三角函数运算或查表操作、因而运算效率低的不足,引入基于Kohonen竞争性神经网络的分类算法,提出了一种通用的快速多电平二极管钳位逆变器SVM算法.新算法并不需要对神经网络进行训练,在整个实现过程中不再需要任何三角函数计算或查表操作,而只需要进行简单的加减乘除运算,因而能显著简化算法的实现.对三电平和五电平的二极管钳位逆变器进行时域仿真,结果验证了文中数学分析的正确性和所提算法的可行性,同时表明该算法是一种对多电平二极管钳位逆变器通用的算法,将它应用于不同电平数的逆变器时不需要进行任何修改.
針對多電平二極管鉗位逆變器的傳統SVM算法需要進行大量三角函數運算或查錶操作、因而運算效率低的不足,引入基于Kohonen競爭性神經網絡的分類算法,提齣瞭一種通用的快速多電平二極管鉗位逆變器SVM算法.新算法併不需要對神經網絡進行訓練,在整箇實現過程中不再需要任何三角函數計算或查錶操作,而隻需要進行簡單的加減乘除運算,因而能顯著簡化算法的實現.對三電平和五電平的二極管鉗位逆變器進行時域倣真,結果驗證瞭文中數學分析的正確性和所提算法的可行性,同時錶明該算法是一種對多電平二極管鉗位逆變器通用的算法,將它應用于不同電平數的逆變器時不需要進行任何脩改.
침대다전평이겁관겸위역변기적전통SVM산법수요진행대량삼각함수운산혹사표조작、인이운산효솔저적불족,인입기우Kohonen경쟁성신경망락적분류산법,제출료일충통용적쾌속다전평이겁관겸위역변기SVM산법.신산법병불수요대신경망락진행훈련,재정개실현과정중불재수요임하삼각함수계산혹사표조작,이지수요진행간단적가감승제운산,인이능현저간화산법적실현.대삼전평화오전평적이겁관겸위역변기진행시역방진,결과험증료문중수학분석적정학성화소제산법적가행성,동시표명해산법시일충대다전평이겁관겸위역변기통용적산법,장타응용우불동전평수적역변기시불수요진행임하수개.
