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基于分类算法的多电平二极管钳位逆变器的通用快速SVM算法研究
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作者 王姿雅 罗隆福 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期79-85,共7页
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... 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. 展开更多
关键词 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
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