导读:本文包含了矩阵级联论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:矩阵,变换器,级联,电压,整流器,策略,矢量。
矩阵级联论文文献综述
王汝田,韩旭,文湘云,雷大鹏[1]（2019）在《级联式模块化多电平矩阵变换器控制策略的优化》一文中研究指出级联式模块化多电平矩阵变换器(Modular Multilevel Matrix Converter,M~3C)是一种新型直接交-交变换器,拓扑结构由级联H桥构成,其优良特性适用于中/高压大功率变换场合.介绍了M~3C的拓扑电路,分析了构成拓扑电路的H桥开关单元的工作状态,并且详细地讨论了各个桥臂连接规律和开关操作方法.采用SVPWM调制策略,区别于以往M~3C运行时随机选择导通桥臂的调制策略,提出了轮换应用叁组桥臂连接模型来合成输入/输出的优化控制方法,通过叁组不同的桥臂连接状态使各桥臂的动作次数趋于一致,且出现"+1"、"-1"状态的次数相同,以达到更好的输出效果.构建了基于Matlab/Simulink的M~3C的仿真模型,验证了所提出的调制策略的有效性和可行性.(本文来源于《东北电力大学学报》期刊2019年03期）
叶海良[2]（2019）在《低秩矩阵恢复与深度级联宽度学习系统研究》一文中研究指出近年来,低秩矩阵恢复和深度学习作为两种强有力的工具,能够有效分析和处理数据中的冗余信息和噪声干扰,对模式识别、图像处理及计算机视觉等诸多领域产生了重要影响.然而,现有的低秩矩阵恢复方法存在逼近能力欠佳和稳定性不足等弊端,而深度学习方法涉及的参数数量多、结构复杂及训练耗时等困难,这些问题极大地影响了算法的性能.本学位论文从低秩矩阵恢复和深度学习两个角度,展开了系统研究和讨论,在对现有算法分析的基础上,结合秩逼近方法和宽度学习系统等,设计了一系列有效的算法,并将其应用于图像去噪、图像补全和推荐系统等实际任务.具体研究工作概括如下:1.提出了一种基于高光谱图像混合噪声移除的秩逼近方法.高光谱图像含有多种类型的噪声,如何消除混合噪声对于后续处理极其重要.传统的方法通常至多只能同时移除两种噪声,且需要特定的噪声先验知识;而现有的低秩矩阵恢复方法往往不能有效逼近秩函数,从而影响了去噪性能.为克服这些困难,我们给出了一个直接逼近秩函数的平滑函数,并构造了相应的光滑秩逼近(Smooth Rank Approximation,SRA)模型,用于处理高光谱图像混合噪声.进一步,根据凸差策略和增广Lagrange乘子等优化方法,我们设计了一种有效的SRA算法,并且分析了其收敛性,确保了该算法的有效性.实验结果表明,SRA算法能快速且有效移除高光谱图像混合噪声.2.构建了基于矩阵填充的混合截断范数正则化方法.针对不完整或具有缺失条目的数据,常用的方法是利用矩阵秩最小化,将其转化成矩阵填充问题.然而,传统的基于核范数及其变式的方法不能很好地逼近秩函数.近年来,截断核范数由于其优异的性能,被视为秩函数的良好替代,但其稳定性仍然是一个挑战.基于此,我们引进了一种新的截断Frobenius范数,将其与截断核范数结合,建立了混合截断范数(Hybrid Truncated Norm,HTN)模型,试图提高恢复精度的同时增强模型的稳定性.为求解此模型,我们设计了一种有效的两步迭代算法,给出了相应的自适应惩罚参数选取规则,并分析了该算法的收敛性.实验结果表明,HTN方法能有效改善恢复效果并且可促进模型的稳定性.3.设计了自适应正则化深度级联宽度学习系统.深度学习方法具有参数数量多、结构复杂、训练耗时且目标函数非凸等缺陷.而宽度学习系统(Broad Learning System,BLS)提供了一种处理大规模数据的学习框架,具有快速学习的能力,在模式识别等领域中取得了较好的应用效果.为了使BLS能够更充分的获取数据信息,避免精度的损失,且能达到良好的稳定性,我们提出了自适应正则化深度级联宽度学习系统(Deep Cascade Broad Learning System,DCBLS).该方法试图通过构造两个深层结构提取数据中的有效信息,然后将这两个深层结构融合并传递到输出层,建立一个凸正则化深度级联宽度学习系统模型,由此增强模型的表示能力和提高模型的稳定性.进一步,针对大规模数据可能存在存储等难以处理的情形,我们设计了并行化的求解方案;同时,根据一些假设,给出了自适应正则化参数选取策略;随后,探讨了模型的稳定性和误差估计.实验结果表明,DCBLS在图像去噪任务中的精度和效率显着优于其他方法.(本文来源于《华中科技大学》期刊2019-05-01）
杨永菁[3]（2018）在《叁相级联型高频链矩阵整流器研究》一文中研究指出高频链矩阵整流器(high-frequency link matrix rectifier,HFLMR)是在传统矩阵变换器的基础上发展而来的新型变换器,它省略了传统隔离型AC-DC变换器中间的直流储能环节,使得系统体积小、重量轻、成本低、噪音小、可靠性高,同时也继承了矩阵变换器正弦输入、功率因数可调等优点。其在诸如新能源发电、高压输电等领域具有良好的应用前景,但随着我国电力工业的发展,受传统功率器件自身技术水平的限制HFLMR难以满足高压大功率场合下的应用要求。为此,开发高压大功率应用场合下的多重化HFLMR拓扑结构对于我国电力事业的发展具有重要意义。为了提高HFLMR的功率电压等级,本文采用多重化功率变换器的思想,提出了一种叁相级联型高频链矩阵整流器(line-voltage-cascade high-frequency link matrix rectifier,LVC-HFLMR)拓扑,该拓扑在继承HFLMR无直流储能环节、结构紧凑、体积小、输入特性好等优点的同时,通过线电压级联的方式,有效地提高了系统的功率电压等级,且能直接接入叁相系统,节约了开关器件的数量,降低了成本。随后,对拓扑的运行特性进行了分析推导,同时,针对更高电压等级的需要,对拓扑的可拓展性进行了分析,理论上拓扑可以无限级联下去,级联数越高,电压等级也越高。详细阐述了 LVC-HFLMR基于12扇区划分的双极性电流空间矢量调制策略,提出了不增加模块数提高系统电压等级的改进调制策略。设计了系统的双闭环控制系统。在双极性电流空间矢量调制的基础上,介绍了 RMC的多种调制策略,针对LVC-HFLMR各模块采取同步换流动作时存在的问题,提出了改进的LVC-HFLMR—步换流方法,通过直通一组开路模块的桥臂解决了工作矢量切换时某一个模块负载开路的问题,通过采用单向开关顺序导通的方法解决了工作状态切换至零矢量时的瞬时相间短路问题。最后,在MATLAB中搭建了 LVC-HFLMR仿真模型,通过仿真验证了所提拓扑及其换流策略的正确性。(本文来源于《湘潭大学》期刊2018-06-06）
严小章,项乐茹,沙默[4]（2018）在《瑞安打造“市镇村”叁级联动矩阵》一文中研究指出瑞安市在昨天举行村级集体经济经营性项目集中开竣工仪式。据了解，该市打造市镇村叁级联动强村项目矩阵，即5个市级抱团平台项目、16个镇级抱团项目、337个村级新增项目，共涉及652个村，总投资14.5亿元。待项目建成后，集体经济经营性收入预计每年可增收1.3(本文来源于《温州日报》期刊2018-04-26）
邓文浪,杨永菁[5]（2018）在《叁相级联型高频链矩阵整流器及其换流策略研究》一文中研究指出提出了一种应用于高压场合的叁相线电压级联型高频链矩阵整流器(LVCHLFMR)拓扑,该拓扑由基于HLFMR单元模块的叁相线电压级联型变换器、高频变压器、单相整流器构成,可直接与叁相系统相连,具有开关数量少、省略直流储能环节及结构紧凑等优点。分析了HLFMR的调制策略,在此基础上提出了针对叁相桥直接级联结构特点的HFLMR改进换流策略,解决了采用常规换流时出现的负载开路问题,以及变换器工作状态切换至零矢量时的瞬时相间短路问题,仿真结果表明所提拓扑的正确性及改进换流策略的有效性。(本文来源于《电气工程学报》期刊2018年02期）
徐云飞,肖湘宁,孙雅旻,袁敞,龙云波[6]（2017）在《应用于高压低频输电的H桥级联型矩阵变换器环流机理分析》一文中研究指出高压低频交流输电技术对于大规模海上风电并网、大城市集中区域供电以及现有高压电力电缆线路扩容改造等一些必须采用高压电力电缆输电的应用场景具有独特的优势。高压大容量交-交电能变换装置为该技术的核心问题,基于H桥级联的矩阵式变换器(CHB-MC)以其优异的低频工作性能,成为实现高压低频交流输电技术的重要途径之一。CHB-MC是一种适用于高电压、大容量场合的直接型交-交变换器拓扑结构。从CHB-MC的电容电压波动入手,分析换流器环流机理;利用换流器内部环流等效电路,提出电容电压波动及环流的通项公式;推导特征环流频率及其幅值。进而对影响CHB-MC特征频率环流的相关参数进行深入的分析,并通过数字仿真进行相关证明。(本文来源于《电工技术学报》期刊2017年06期）
赵国亮,巩学海,于弘洋,徐云飞[7]（2016）在《H桥级联型多电平矩阵变换器建模分析与控制》一文中研究指出H桥级联型矩阵交换器(CHB-MC)为一种新型的直接AC/AC变换器,非常适用于大容量风机并网。从输入、输出等效电路,调制策略等效模型及小信号模型入手,详细分析了CHB-MC数学模型,进而得到了CHBMC线性化状态空间及闭环控制策略。最后,通过仿真及实验对数学模型建模与控制策略进行了验证。(本文来源于《电力电子技术》期刊2016年12期）
范文淼[8]（2015）在《多系统多矩阵大型通话系统级联实现——2015年北京国际田联世界田径锦标赛电视转播通话系统介绍》一文中研究指出本文介绍了北京田径世锦赛电视转播的通话系统,对通话系统的需求、设计、实施进行了相应阐述,对于通话系统在设计、实施方面出现的问题进行了探讨和分析,提供了一个多系统多矩阵大型通话系统级联的解决方案。(本文来源于《现代电视技术》期刊2015年12期）
雷俊平,王春华,于清洋,杜延霞,张斌[9]（2015）在《全光纤的级联光纤系统琼斯弥勒矩阵测量》一文中研究指出基于系统估值理论,提出并实现采用光纤波片的光纤系统琼斯弥勒矩阵测量.光纤波片和光纤系统有良好的适配性,且简单易行.针对光纤波片的环境敏感性,提出并实现基于系统方程矩阵自相似特点的波片延迟校准方法.此外,还通过系统优化,实现光纤波片旋转角度的调整.经实验验证,光纤波片延迟的校准和旋转角度的调整使系统误差得到了明显改善.最后,测量了1 520~1 620 nm波长范围内两段级联光纤的偏振参数及其弥勒矩阵谱.(本文来源于《上海大学学报(自然科学版)》期刊2015年05期）
孟颖,王灵广,王妍,魏晓马,张贵阳[10]（2014）在《级联谐振腔耦合系统转移矩阵法研究》一文中研究指出为了处理集成光学中多谐振腔波导耦合系统的光学特性问题,便于光子学器件的分析与设计,基于时域耦合模理论,提出一种转移矩阵的计算方法,可以实现级联谐振腔波导间接耦合系统的光学特性解析,同时分析了此级联系统的透过率特性与各个性能参数的关系。研究结果表明,谐振腔之间满足位相匹配关系,可以减小光谱的震荡,减小谐振腔的衰减系数,可以制备窄带带阻滤波器,同时减小震荡。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2014年05期）
矩阵级联论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
近年来,低秩矩阵恢复和深度学习作为两种强有力的工具,能够有效分析和处理数据中的冗余信息和噪声干扰,对模式识别、图像处理及计算机视觉等诸多领域产生了重要影响.然而,现有的低秩矩阵恢复方法存在逼近能力欠佳和稳定性不足等弊端,而深度学习方法涉及的参数数量多、结构复杂及训练耗时等困难,这些问题极大地影响了算法的性能.本学位论文从低秩矩阵恢复和深度学习两个角度,展开了系统研究和讨论,在对现有算法分析的基础上,结合秩逼近方法和宽度学习系统等,设计了一系列有效的算法,并将其应用于图像去噪、图像补全和推荐系统等实际任务.具体研究工作概括如下:1.提出了一种基于高光谱图像混合噪声移除的秩逼近方法.高光谱图像含有多种类型的噪声,如何消除混合噪声对于后续处理极其重要.传统的方法通常至多只能同时移除两种噪声,且需要特定的噪声先验知识;而现有的低秩矩阵恢复方法往往不能有效逼近秩函数,从而影响了去噪性能.为克服这些困难,我们给出了一个直接逼近秩函数的平滑函数,并构造了相应的光滑秩逼近(Smooth Rank Approximation,SRA)模型,用于处理高光谱图像混合噪声.进一步,根据凸差策略和增广Lagrange乘子等优化方法,我们设计了一种有效的SRA算法,并且分析了其收敛性,确保了该算法的有效性.实验结果表明,SRA算法能快速且有效移除高光谱图像混合噪声.2.构建了基于矩阵填充的混合截断范数正则化方法.针对不完整或具有缺失条目的数据,常用的方法是利用矩阵秩最小化,将其转化成矩阵填充问题.然而,传统的基于核范数及其变式的方法不能很好地逼近秩函数.近年来,截断核范数由于其优异的性能,被视为秩函数的良好替代,但其稳定性仍然是一个挑战.基于此,我们引进了一种新的截断Frobenius范数,将其与截断核范数结合,建立了混合截断范数(Hybrid Truncated Norm,HTN)模型,试图提高恢复精度的同时增强模型的稳定性.为求解此模型,我们设计了一种有效的两步迭代算法,给出了相应的自适应惩罚参数选取规则,并分析了该算法的收敛性.实验结果表明,HTN方法能有效改善恢复效果并且可促进模型的稳定性.3.设计了自适应正则化深度级联宽度学习系统.深度学习方法具有参数数量多、结构复杂、训练耗时且目标函数非凸等缺陷.而宽度学习系统(Broad Learning System,BLS)提供了一种处理大规模数据的学习框架,具有快速学习的能力,在模式识别等领域中取得了较好的应用效果.为了使BLS能够更充分的获取数据信息,避免精度的损失,且能达到良好的稳定性,我们提出了自适应正则化深度级联宽度学习系统(Deep Cascade Broad Learning System,DCBLS).该方法试图通过构造两个深层结构提取数据中的有效信息,然后将这两个深层结构融合并传递到输出层,建立一个凸正则化深度级联宽度学习系统模型,由此增强模型的表示能力和提高模型的稳定性.进一步,针对大规模数据可能存在存储等难以处理的情形,我们设计了并行化的求解方案;同时,根据一些假设,给出了自适应正则化参数选取策略;随后,探讨了模型的稳定性和误差估计.实验结果表明,DCBLS在图像去噪任务中的精度和效率显着优于其他方法.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
矩阵级联论文参考文献
[1].王汝田,韩旭,文湘云,雷大鹏.级联式模块化多电平矩阵变换器控制策略的优化[J].东北电力大学学报.2019
[2].叶海良.低秩矩阵恢复与深度级联宽度学习系统研究[D].华中科技大学.2019
[3].杨永菁.叁相级联型高频链矩阵整流器研究[D].湘潭大学.2018
[4].严小章,项乐茹,沙默.瑞安打造“市镇村”叁级联动矩阵[N].温州日报.2018
[5].邓文浪,杨永菁.叁相级联型高频链矩阵整流器及其换流策略研究[J].电气工程学报.2018
[6].徐云飞,肖湘宁,孙雅旻,袁敞,龙云波.应用于高压低频输电的H桥级联型矩阵变换器环流机理分析[J].电工技术学报.2017
[7].赵国亮,巩学海,于弘洋,徐云飞.H桥级联型多电平矩阵变换器建模分析与控制[J].电力电子技术.2016
[8].范文淼.多系统多矩阵大型通话系统级联实现——2015年北京国际田联世界田径锦标赛电视转播通话系统介绍[J].现代电视技术.2015
[9].雷俊平,王春华,于清洋,杜延霞,张斌.全光纤的级联光纤系统琼斯弥勒矩阵测量[J].上海大学学报(自然科学版).2015
[10].孟颖,王灵广,王妍,魏晓马,张贵阳.级联谐振腔耦合系统转移矩阵法研究[J].长春理工大学学报(自然科学版).2014
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