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河南理工大学电气工程与自动化学院自动化系

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研究主题：BLDCM 滑模观测器无位置传感器无模型自适应控制无模型自适应

研究学科：电子信息类自动化类

被引量：24H指数：3北大核心: 2 CSCD: 3

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改进滑模观测器的BLDCM无模型自适应控制: 1; 《电子测量与仪器学报》河南理工大学电气工程与自动化学院自动化系胡伟耿亚珂出版年：2016; 河南省重点科技攻关项目(102102210197);河南省高等学校矿山信息化重点学科开放实验室开放基金;河南理工大学博士基金(B2010-23)项目资助; 为了解决传统滑模观测器(SMO)的抖振与相位延迟问题以及传统PI控制动态性能差的问题。首先提出了一种新型的切换函数对传统滑模观测器进行了改进,这种新型的切换函数是用双边界层的思想实现的,并且将改进的滑模观测器运用到无刷直...; 关键词：滑模观测器切换函数无刷直流电机直接转矩控制无位置传感器全格式线性化无模型自适应

基于杂散电感的IGBT开关特性优化方法研究: 2; 《电力电子技术》河南理工大学朱艺锋郑景乐田野出版年：2018; 国家自然科学基金(U1504518); 河南省教育厅科技研究重点项目(14A470005); 针对大功率变流器中绝缘栅双极型晶体管(IGBT)开关特性中由杂散电感引起的关断电压尖峰问题,首先利用Simplorer软件对应用中的IGBT模块进行建模,搭建单桥臂仿真电路,通过对比在不同杂散电感下IGBT开通关断瞬时的...; 关键词：绝缘栅双极型晶体管杂散电感开关特性

深度学习在仿生眼监控系统中的应用: 3; 《测控技术》河南理工大学电气工程与自动化学院自动化系司朋举胡伟出版年：2016; 河南省重点科技攻关项目(102102210197);河南理工大学博士基项目(B2010-23); 在视频监控系统中,由于受到复杂的背景、环境光线变化以及设备本身性能的限制,导致目标检测算法设计难度的加大,而传统的目标检测算法通常依赖于人工选择特征,难以从海量的数据中自动学习得到一个有效的分类器。基于深度学习算法,构建...; 关键词：目标检测卷积神经网络深度学习仿生眼

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