8、三相间接矩阵变换器的硬件开发

三相间接矩阵变换器的硬件开发

矩阵变换器简介

AC/AC 功率变换器在众多应用中是不可或缺的一部分,如不间断电源、电气驱动、风能转换系统以及电能质量改善等领域。其主要功能是在改变频率的同时转换交流功率。理想的 AC/AC 变换器应具备在所需频率下生成所需电压、实现单位功率因数、在电源和负载侧呈现正弦波形,并且在任何负载条件下都能保持单位功率因数,此外,还需拥有紧凑且简单的功率电路。

在工业中,带有直流环节储能元件的 AC/DC/AC 变换器应用广泛。直流环节储能元件的存在使变换器的整流和逆变阶段的控制相互独立,但同时也因储能元件增加了变换器的物理体积,并且降低了其使用寿命。随着功率半导体技术的发展,无需储能元件的直接频率变换器应运而生。这些直接 AC/AC 变换器由一系列开关设备组成,将所有输入相连接到每个输出相。最初使用晶闸管设备开发的直接频率变换器被称为自然换相变换器,随后使用功率晶体管开发的则被称为强制换相循环变换器。AC/AC 变换器在文献中有多种名称,如无限制频率变换器、直接频率变换器、广义变压器、强制换相循环变换器、直接 AC/AC 变换器、Venturini 变换器和矩阵变换器等,其中“矩阵变换器(MC)”是最常用的术语。

矩阵变换器是一种用于直接 AC/AC 转换的“全半导体”设备,它在性能上与 AC/DC/AC 变换器相当。其具有四象限运行、紧凑设计、正弦电源和负载波形以及可调节输入功率因数等特点。

矩阵变换器拓扑结构

根据输入和输出连接的相数,矩阵变换器可分为单相、单 - 两相、三相 - 三相(3 × 3)、三相 - 五相和三相 - 七相等类型。这里主要介绍用于低功率和高功率应用的 3 × 3 相矩阵变换器拓扑结构。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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