原文服务方: 湖南大学学报(自然科学版)       
摘要:
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.
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文献信息
篇名 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
来源期刊 湖南大学学报(自然科学版) 学科
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
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 电气工程
研究方向 页码范围 79-85
页数 7页 分类号 TM76
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗隆福 湖南大学电气与信息工程学院 272 3161 27.0 41.0
2 王姿雅 湖南大学电气与信息工程学院 15 50 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
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
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
湖南大学学报(自然科学版)
月刊
1674-2974
43-1061/N
16开
1956-01-01
chi
出版文献量(篇)
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