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新型次级谐振单级PFC LED驱动电源
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作者 杨岳毅 曾怡达 +1 位作者 李郎 何林 《电子器件》 CAS 北大核心 2015年第4期794-797,共4页
通过在传统单级反激PFC(Power Factor Correction)变换器的二次侧加入由电容和二极管组成的谐振单元,实现对变压器次级漏感能量的再利用,提高变换器效率,而且有效解决了传统单级反激变换器开关管、输出二极管电压应力较大的问题。本... 通过在传统单级反激PFC(Power Factor Correction)变换器的二次侧加入由电容和二极管组成的谐振单元,实现对变压器次级漏感能量的再利用,提高变换器效率,而且有效解决了传统单级反激变换器开关管、输出二极管电压应力较大的问题。本文分析了新型次级谐振单级反激PFC变换器工作于电感电流断续模式DCM(Discontinuous Current Mode)时的工作模态及其稳态工作特性,与传统型单级反激PFC变换器进行对比分析,并将该变换器应用于LED驱动电路。最后,通过实验验证了理论分析的正确性。 展开更多
关键词 LED驱动功率因数 校正断续导电模式 次级漏感谐振
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改进型无桥Boost PFC软开关技术的研究 被引量:7
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作者 曾怡达 杨岳毅 王寅浩 《电子器件》 CAS 北大核心 2012年第4期421-426,共6页
在分析无源无损缓冲电路拓扑结构的基础上,为了降低开关损耗,进一步提高效率,提出了在改进型无桥Boost PFC(Power Factor Correction,PFC)的基础上增加非最小电压应力电路网络。在理论分析和仿真验证的基础上,研制了一台300W的实验样机... 在分析无源无损缓冲电路拓扑结构的基础上,为了降低开关损耗,进一步提高效率,提出了在改进型无桥Boost PFC(Power Factor Correction,PFC)的基础上增加非最小电压应力电路网络。在理论分析和仿真验证的基础上,研制了一台300W的实验样机。结果表明改进后的无桥PFC电路拓扑具有通态损耗低、电流采样简单,不仅能实现开关管的零电压关断和零电流导通,同时续流二极管实现零电压导通和零电流软关断。 展开更多
关键词 功率因数校正 无桥Boost功率因数校正变换器 非最小电压应力 单周期控制
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基于多频脉冲序列控制Buck变换器的研究 被引量:5
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作者 张铁竹 杨岳毅 《电子器件》 CAS 北大核心 2015年第6期1356-1359,共4页
针对开关变换器双频率控制技术存在的输出电压纹波大、输出功率范围窄等缺点,研究电压型多频率脉冲序列控制方法,该方法通过4组预设控制脉冲,实现开关变换器输出电压的调节。对多脉冲序列控制Buck变换器在电感电流连续导电模式CCM(Conti... 针对开关变换器双频率控制技术存在的输出电压纹波大、输出功率范围窄等缺点,研究电压型多频率脉冲序列控制方法,该方法通过4组预设控制脉冲,实现开关变换器输出电压的调节。对多脉冲序列控制Buck变换器在电感电流连续导电模式CCM(Continuous Conduction Mode)和电感电流断续导电模式DCM(Discontinuous Conduction Mode)下的工作特性进行分析,重点研究了在DCM模式下Buck变换器多频率控制。最后,分析了DCM Buck变换器工作在稳态时脉冲序列的组合方式,并通过实验验证了理论分析的正确性。 展开更多
关键词 BUCK变换器 多频率控制 电感电流断续模式 输出电压纹波
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H桥级联型PWM整流器的原理与控制算法的研究 被引量:6
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作者 韩增盛 杨岳毅 《电子器件》 CAS 北大核心 2017年第4期903-906,共4页
H桥级联型PWM整流器随着级联H桥的增多,降低了每个开关管上的耐压要求,并且该拓扑可以同时实现能量的双向流动和功率因数校正,因此适用于无输入变压器的高压大容量场合。研究了H桥级联型PWM整流器的工作原理,针对该拓扑存在的直流母线... H桥级联型PWM整流器随着级联H桥的增多,降低了每个开关管上的耐压要求,并且该拓扑可以同时实现能量的双向流动和功率因数校正,因此适用于无输入变压器的高压大容量场合。研究了H桥级联型PWM整流器的工作原理,针对该拓扑存在的直流母线电压不平衡问题,研究了一种基于比例-积分(PI)调节器的改进控制算法,保证空载和满载条件下都能够实现电压平衡控制。最后,搭建三模块级联型H桥整流器的实验样机,实验结果表明了控制算法的有效性。 展开更多
关键词 大功率变换器 级联H桥整流器 电压平衡
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电力机车粘着控制及其仿真研究
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作者 张伟娟 杨岳毅 《郑州铁路职业技术学院学报》 2015年第4期31-34,共4页
近年来我国铁路运输实施高速化、重载化,轮轨粘着时常达到阈值状态。列车安全平稳运行需要有效地利用轮轨间的粘着力,为了提高轮轨粘着利用率就需要深入研究机车粘着控制系统。利用MATLAB软件和ADAMS/Rail软件,搭建包含多体动力学系统... 近年来我国铁路运输实施高速化、重载化,轮轨粘着时常达到阈值状态。列车安全平稳运行需要有效地利用轮轨间的粘着力,为了提高轮轨粘着利用率就需要深入研究机车粘着控制系统。利用MATLAB软件和ADAMS/Rail软件,搭建包含多体动力学系统、牵引传动系统以及控制系统在内的电力机车虚拟样机仿真平台。仿真结果验证了仿真模型的可行性,组合粘着控制方法有效地抑制了机车空转,达到了设计目标。 展开更多
关键词 防空转 电力机车 粘着控制 联合仿真
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基于变分自编码器的MVB网络异常检测方法 被引量:3
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作者 杨岳毅 王立德 +1 位作者 陈煌 王冲 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期71-78,共8页
多功能车辆总线(MVB)用于列车通信网络中各功能设备间的信息传输,其网络异常将严重影响列车运行安全。在对MVB网络常见故障分析的基础上,提出一种基于变分自编码器(VAE)的MVB网络异常检测方法,直接将采集到的MVB信号物理波形作为模型输... 多功能车辆总线(MVB)用于列车通信网络中各功能设备间的信息传输,其网络异常将严重影响列车运行安全。在对MVB网络常见故障分析的基础上,提出一种基于变分自编码器(VAE)的MVB网络异常检测方法,直接将采集到的MVB信号物理波形作为模型输入,选取VAE重构误差作为MVB网络异常检测依据。为了有效解决实际应用中带标记异常数据不足的问题,VAE采用半监督学习方式,在训练阶段只需要正常数据。根据MVB网络正常数据的重构误差,设计MVB网络节点健康指标,并采用核密度估计方法自动确定异常检测阈值,而不依赖于专家经验。实验结果表明,该方法能够有效处理高维度数据和学习MVB信号物理波形内在特征,相比于传统方法具有更好的网络异常检测表现。 展开更多
关键词 MVB网络 异常检测 变分自编码器 核密度估计
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基于深度主动学习的MVB网络故障诊断方法 被引量:1
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作者 杨岳毅 王立德 +2 位作者 王冲 王慧珍 李烨 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1342-1348,1385,共8页
多功能车辆总线MVB(multiple vehicle bus)用于传输重要的列车运行控制指令和监视信息,准确地诊断MVB网络故障是列车智能运维的基础,为此,提出一种将主动学习和深度神经网络相结合的MVB网络故障诊断方法.该方法采用堆叠去噪自编码器自... 多功能车辆总线MVB(multiple vehicle bus)用于传输重要的列车运行控制指令和监视信息,准确地诊断MVB网络故障是列车智能运维的基础,为此,提出一种将主动学习和深度神经网络相结合的MVB网络故障诊断方法.该方法采用堆叠去噪自编码器自动提取MVB信号物理波形特征,并将该特征用于训练深度神经网络来实现MVB网络故障模式分类;基于不确定性和可信度的高效主动学习方法,可解决实际应用中标记样本不足和人工标记成本高昂的问题,使用少量标记训练样本就能得到高性能的深度神经网络模型.实验结果表明:为达到90%以上分类准确率,所提方法只需要600个标记训练样本,小于随机采样方法所需标记训练样本数的2800个;在相同标记训练样本数下,所提方法在3种性能指标下均优于传统方法. 展开更多
关键词 多功能车辆总线 故障诊断 主动学习 深度神经网络 堆叠去噪自编码器
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基于Logistic集成学习的列车MVB网络异常检测方法研究 被引量:4
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作者 王慧珍 王立德 +1 位作者 杨岳毅 申萍 《机车电传动》 北大核心 2021年第1期138-144,共7页
多功能车辆总线(Multifunction Vehicle Bus,MVB)已经广泛应用于轨道交通车辆,而恶劣的工作环境易造成MVB网络通信性能退化,严重时危及行车安全。在对MVB网络常见故障进行分析的基础上,从MVB物理层和数据链路层中提取网络状态特征,提出... 多功能车辆总线(Multifunction Vehicle Bus,MVB)已经广泛应用于轨道交通车辆,而恶劣的工作环境易造成MVB网络通信性能退化,严重时危及行车安全。在对MVB网络常见故障进行分析的基础上,从MVB物理层和数据链路层中提取网络状态特征,提出了一种基于异质Logistic集成学习的MVB网络异常检测方法,及时检测MVB网络异常,最大限度地避免故障修。通过搭建MVB网络试验平台,进行多组故障注入试验,试验结果验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 MVB网络 集成学习 异常检测 Logistic集成
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MVB网络间歇性连接故障定位方法研究 被引量:1
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作者 李召召 王立德 +1 位作者 杨岳毅 申萍 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期107-114,共8页
多功能车辆总线(MVB)是列车的中枢神经,其可靠性对列车的安全稳定运行至关重要。在常见的MVB网络故障中,间歇性连接(IC)故障常在列车运行时的振动环境下间歇性出现,不仅难以诊断和定位,而且将导致网络丢包率和时延的增加,影响列车的运... 多功能车辆总线(MVB)是列车的中枢神经,其可靠性对列车的安全稳定运行至关重要。在常见的MVB网络故障中,间歇性连接(IC)故障常在列车运行时的振动环境下间歇性出现,不仅难以诊断和定位,而且将导致网络丢包率和时延的增加,影响列车的运行安全。为此提出了一种MVB间歇性连接故障的定位方法。由于IC故障帧波形被打断后无法解码,因此通过训练稀疏自编码器对各网络设备的物理波形进行表征学习,并基于学习到的特征数据训练神经网络分类器,以识别IC故障帧的所属设备,进而建立IC故障代码、定位IC故障。实验结果表明,该方法可以有效提取MVB网络波形的内在特征,准确识别IC帧波形,有效定位IC故障。 展开更多
关键词 网络故障定位 特征学习 稀疏自编码器 神经网络
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