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基于智能检测算法的谐波抑制控制装置研究与设计

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第一章 绪论

1.1 谐波的产生与危害

1.2 国内外研究现状及发展前景

1.3 论文的主要工作及章节安排

第二章 遗传算法改进神经网络算法研究

2.1 谐波计算算法问题

2.2 基于人工神经网络算法的谐波计算

2.2.1 人工神经网络算法原理分析

2.2.2 运用人工神经网络算法进行谐波计算

2.3 遗传算法改进人工神经网络算法

2.3.1 遗传算法原理分析

2.3.2 遗传算法改进人工神经网络算法的谐波计算

2.4 遗传算法改进神经网络算法与传统算法优缺点分析

第三章 谐波抑制控制装置硬件与软件设计

3.1 谐波抑制原理分析

3.2 谐波抑制控制装置功能分析

3.3 系统核心控制模块

3.3.1 TMS320F2812工作原理分析

3.3.2 TMS320F2812功能应用分析

3.4 硬件电路研究与设计

3.4.1 系统总结构

3.4.2 信号采集及AD转换电路

3.4.3 TMS320F2812核心接口电路

3.4.4 RS232通信电路

3.4.5 电平隔离转换电路

3.5 软件系统研究与设计

3.5.1 主程序结构设计

3.5.2 程序功能算法实现

3.5.3 软件流程图

3.6 本章小结

第四章 仿真实验及分析

4.1 谐波计算仿真

4.1.1 单神经网络谐波计算仿真

4.1.2 遗传算法改进神经网络谐波计算仿真

4.2 谐波补偿仿真实验

4.3 本章小结

第五章 结论与展望

5.1 结论

5.2 展望

参考文献

致谢

攻读学位期间主要的研究成果

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摘要

谐波污染问题主要来源于电网中非线性和时变性电力电子装置大量投入使用所产生的电流、电压波形失真问题。谐波污染降低电能质量,对电力系统用电设备的能耗控制、使用寿命和工作性能有着非常严重的负面影响。有效的解决谐波污染是一个关乎整个电力系统安全经济运行的重要问题。
   论文在遗传算法改进神经网络的谐波检测算法基础上设计了以TMS320F2812为核心的谐波抑制控制装置,通过仿真实验,本装置具有较好的谐波抑制效果。
   论文从发电设备、输电线路、用电设备三个方面分析了的谐波产生及危害,并通过对传统谐波检测方法的分析引出运用智能算法进行谐波计算。通过对遗传算法改进神经网络算法的分析可知使用该智能算法进行谐波计算在保证计算结果精确度的基础上提高了算法全局搜索能力。谐波抑制控制装置以TMS320F2812为控制核心,主要包括电流信号采样模块、谐波计算控制模块和通讯模块。谐波抑制装置软件设计基于TMS320F2812平台完成,主要功能包括信号采样、通信、谐波分析和PWM波调制。通过仿真实验证明基于遗传算法改进神经网络的谐波抑制控制装置谐波计算准确度高、谐波抑制控制效果实时性好,具有较高的应用价值。

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