SiC MOSFET广泛应用于电力电子变换设备中,快速、准确且可靠的短路保护电路已成为推广其应用的关键技术之一。该文对SiCMOSFET的各类短路过程进行分析,利用器件短路时漏源极电压迅速增加的特点,设计短路保护电路的拓扑结构和功能,检测Si...
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SiC MOSFET广泛应用于电力电子变换设备中,快速、准确且可靠的短路保护电路已成为推广其应用的关键技术之一。该文对SiCMOSFET的各类短路过程进行分析,利用器件短路时漏源极电压迅速增加的特点,设计短路保护电路的拓扑结构和功能,检测SiCMOSFET栅极和漏极电压,并将该信号进行分析、锁存、隔离、滤波处理,若器件发生短路,则输出短路信号给栅极驱动芯片。在此基础上,采用基本逻辑器件和高速器件设计保护电路,理论上分析计算该电路在不同短路类型下的响应时间。计入所有影响保护速度的因素,该电路能在600 ns内实现SiC MOSFET短路保护,尤其是在发生负载短路故障时能将短路保护时间缩短至200 ns以内,其响应速度受不同母线电压影响较小。搭建实验平台,测试了该电路在不同母线电压、短路类型、驱动能力等情况下的短路保护性能,实验结果与理论分析和设计要求相符合。
针对传统SLAM算法特征跟踪匹配时效过低,光流与特征点融合算法跟踪精度较差以及机器人曲线运动时易选取到图像质量较差的关键帧导致系统定位精度较低等问题,提出一种曲线运动下基于关键帧补偿决策的快速SLAM算法(Fast Simultaneous Localization and Mapping,FA-SLAM)。该算法将LK光流与ORB特征点进行融合,通过在光流跟踪中实行双阈值约束自适应特征匹配策略,减少计算冗余,快速计算相机位姿,提高了系统实时性与跟踪精度。与此同时,为避免机器人曲线运动时易选取到图像质量较差的关键帧,导致系统定位精度不足,提出一种重新定义图像质量的关键帧补偿决策,通过判定当前帧活跃特征点的数量选取高质量的图像作为活跃关键帧,提高机器人的定位精度。将该算法在TUM公开数据集上进行测试,结果表明该算法相比ORB-SLAM2运行时间减少了43.1%,绝对轨迹误差缩小了31.8%。
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