风电变流器IGBT模块工作结温估算研究

针对风电变流器中的绝缘栅双极型晶体管(IGBT)工作结温估算精度低、难度大的问题,分析了IGBT模块的伏安特性和温敏特性,进而建立了一种基于饱和压降的结温估算物理模型;通过IGBT模块的伏安特性和温敏特性试验,获取了IGBT模块在不同集电极电流下的饱和压降温敏特性曲线,进而基于饱和压降提出了一种结温估算数学模型。研究结果表明,物理模型相比数学模型精度较高,但需获取器件各物理参数准确值,建模过程较复杂;数学模型无需了解器件物理机理,但精度相对较低。实际风电工况中可根据精度需要选择物理模型或数学模型,这为IGBT模块和风电机组的状态监测和安全评估提供了一种新思路。     

DC-link电容器在线状态监测方法综述

直流支撑(DC-link)电容器是电力电子变换器的关键器件之一,它的可靠性会影响整个系统的可靠性。状态监测是估计电容器健康状态的一种有效手段,综合分析了电容器的健康状态参数和性能状态参数,针对近年来电容器的在线状态监测研究进行分类,将其分为了传感器法、注入法、电路模型法和智能监测法;介绍每种方法的原理和手段,对比分析各种方法的优缺点,其次,针对研究成果的监测对象和监测参数进行数据统计分析;最后提出电容器状态监测的后续研究方向。     

射频识别芯片TMS3705在汽车智能防盗报警装置中的应用

介绍了以TMS3705为射频基站的射频识别系统 ,给出了其在汽车智能防盗装置中的应用工作原理、硬件组成 ,以及软件设计方法和软件流程 ;同时介绍了为提高识别可靠性而对TMS3705信息读取采用的16位循环冗余校验的具体算法。     

基于虚拟矢量优选的FCS-MPC稳定性策略研究

为了提高并网逆变器有限集模型预测控制(FCS-MPC)方法中的稳定性问题，研究了基于Lyaponov准则的并网逆变器有限集模型预测控制大信号稳定性方法。首先建立数学模型，分析参数变化对预测误差的影响和大扰动导致的稳定性问题，接着提出采用虚拟电压矢量的Lyapunov控制器的有限集模型预测控制稳定性策略。利用Lyapunov控制器并结合考虑稳定性约束的目标函数增强系统抗扰动能力，虚拟电压矢量满足Lyapunov稳定性需求，同时改善控制性能，并设计有限集选取策略减少计算量。仿真和实验验证了所提方法在扰动及参数变化情况下控制性能和抗干扰能力。     

一种新颖的电压模式通用二阶CCII滤波器设计

提出了一种基于电流传送器的电压模式通用二阶滤波器电路。该电路由三个电流传送器（CCII＋／-）、两个电容、三个电阻构成，它能实现二阶低通、带通、高通、陷波、全通滤波函数。分析了该电路的电压传输函数及电路参数，并用PSPICE对该电路进行了仿真，仿真结果表明，该电路设计正确，电路结构简单，所用元器件少。     

位流运算研究及应用

提出了运用数字电路技术直接处理一位S-D编码位流信号的新方法。首先，提出了处理位流编码的2个基本模块：位流加法器和乘法器；然后，利用基本模块可以方便组成积分器、滤波器等电路。研究了位流加法器和乘法器的基本原理，提出了可实现电路。采用位流信号直接处理器，可以避免在位流信号和多位信号之间的转换；其次，可以有效地节约信号的物理布线；最后，位流处理器具有比Nyquist采样率处理器更少的硬件电路资源。直流电机PI控制仿真实验表明：该电路可行、具有很高的效率。     

一种光伏电池动态模型的参数提取方法

文中研究了光伏电池的动态特性、动态模型及其参数提取问题.提出了光照下光伏电池输出阻抗频率特性的隔离电容测试法,分析了光照情况下的小信号频率特征.建立了光伏电池动态模型以及小信号阻抗模型.基于光伏电池的实验测试数据,提出了一种结合阻抗频率特性、光伏数学解析模型和非线性拟合迭代算法的动态模型参数提取方法.该方法通过先提取固定的、耦合性较低的参数,再提取耦合性强的、随环境变化的参数,极大降低参数提取的难度.通过对比模型仿真与实验结果,验证了参数提取方法的正确性、有效性.     

抑制漏电流的非隔离电流型光伏并网逆变器

针对非隔离光伏发电并网系统的漏电流问题,提出了一种直流母线开关对称的非隔离电流型光伏并网逆变器.给出了逆变器主电路拓扑结构和开关组态,通过建立光伏电池寄生电容的共模等效电路模型,分析了漏电流的产生和抑制机理.根据开关组态和抑制机理,设计了相应的单极性双载波调制策略和准PR控制策略.仿真和实验结果表明,所提变流器具有良好的漏电流抑制能力.     

基于相空间重构的电磁继电器电性能参数预测研究

提出了基于相空间重构的电磁继电器电性能参数预测的GA神经网络方法。借助相空间重构技术,重构了电性能参数序列的高维空间轨迹;通过采用基于GA算法的神经网络拟合重构轨迹,建立了电性能参数序列预测模型。以电磁继电器接触电阻和燃弧能量性能参数为例,分析了重构参数对重构轨迹、预测结果的影响。该方法能从高维空间揭示电性能参数退化过程,充分利用神经网络泛化性能,因而预测精度高。实验结果表明,所提方法可行、有效。