雷达发射机浮动板调制器与故障检测电路的设计

提出了一种改进的浮动板调制器和对正负偏电压的故障检测电路,利用MOSFET寄生电容特性,通过固定脉宽窄脉冲控制调制脉宽,通过增加负偏MOSFET提高输出负偏电压。对故障检测电路进行仿真实验,通过模拟故障,验证故障检测报警信号发生时间均在微秒级别。完成样机的搭建,利用多重方式解决高压绝缘问题,并对其加电进行试验验证,分析实验波形,证明此电路满足设计要求并且具有可行性。     

非连续采空区矿柱力学分析的数值模拟

为探讨非连续采空区矿柱力学原理，通过FLAC3D数值模拟技术，对下向水平分层进路式胶结充填采矿法开采形成的非连续采空区中矿柱的受力状态进行了分析。研究表明，非连续采空区中矿柱所受的力主要为覆岩的自重应力，水平应力对其影响不大；随着埋深的增加矿柱承受的垂直方向的力近似呈直线增加；随着非连续采空区跨度的增加（进路数量增加），非连续采空区受垂直方向的应力逐渐由围岩两侧向矿柱中间过渡。     

印度洋海盆沉积物中稀土的赋存状态及其浸出研究

印度洋海盆沉积物作为重要的稀土资源，已成为保障我国稀土供应的重要途径。为探究利用印度洋海盆沉积物提取稀土的可行性，通过激光粒度分析、化学物相分析、SEM分析等考察了某印度洋海盆沉积 物中稀土元素赋存状态，并采用硫酸为浸出剂，研究硫酸浓度、液固比、浸出温度及时间对稀土浸出率的影响，对最佳条件下获得的浸出液通过氨水中和沉淀净化。结果表明：①沉积物颗粒极细，体积平均粒径仅 4.47 μm，其主要矿物组成为黏土、锰氧化物、石英、长石、云母、绿泥石和石盐，其中稀土主要赋存于磷灰石中，占总稀土比例达73.10%；②在硫酸浓度2 mol/L，液固比7∶1，浸出温度55 ℃，浸出时间120 min的 最佳条件下，主要稀土元素La、Ce、Nd和Y的浸出率分别为80.57%，66.33%，88.42%和93.25%，高价值的重稀土Gd、Dy和Er浸出率分别为92.63%、55.30%和93.17%。③稀土浸出液成分复杂，且稀土含量偏低，仅有100 mg/L左右，采用氨水调节pH值至5.14，可有效去除Al和Fe，但稀土损失率也达到了30.85%。该研究结果对进一步开发利用深海稀土资源具有重要意义。     

基于RFID与接近开关的井下电机车装矿自动化研究

本文主要以甲玛铜多金属矿智能矿山改造为背景,对井下电机车装矿运输过程中的车辆定位进行研究,首先对该技术的研究现状进行简单的分析,然后提出基于RFID技术与本安型电感式接近开关设备相结合的方法,将电机车从进入装矿巷道到指定停车地点这一过程分为两个阶段,第一阶段使用RFID技术进行定位,第二阶段依靠接近开关进行一维的距离测定方法来进行定位。为防止意外事件发生另外通过视频监控对该过程进行监测,使得工作人员在必要时刻采取措施,保证该过程正常运行。     

煤矿井下高压隔爆开关失电延时改造

针对成庄矿高压隔爆开关因系统电压波动或者瞬间失电失压跳闸可能导致高瓦斯巷道发生瓦斯积聚引发事故这一问题,通过在风机高压隔爆开关控制回路增加失电延时继电器,使得高开在失电状态下延时分闸,躲过系统电压波动,防止高开误动作,大大提高了井下供电系统的可靠性与连续性。     

开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制方法

开关磁阻电机具有结构简单、成本低和调速范围广等优势,但其双凸极结构和控制器的开关特性,导致存在转矩脉动现象,使得抑制转矩脉动成为焦点问题。首先从开关磁阻电机的结构和运行机理出发,针对线性解析方法难以分析转矩特征的问题,建立电机有限元模型求解出转矩特征并进行样机验证试验。分析样机结构参数对转矩脉动的影响,针对结构参数耦合问题,选择NSGA-Ⅱ算法在参数优化平台上对样机结构参数进行多目标寻优,在保证优化后样机的转矩脉动系数和平均转矩均优于初始电机的条件下,最终获得样机最优化结果。结果表明,不同结构参数对电机转矩的影响有较大的差异,对结构参数的优化能有效地抑制转矩脉动,该参数优化方法可以为开关磁阻电机结构性转矩脉动抑制提供参考。     

生物氧化预处理中进气量实时预测数学模型研究

精准预测生物氧化预处理中的进气量对提高黄金提取率和节能降耗具有重要意义。以气体管流连续性方程和运动方程为控制方程，采用Preissmann隐格式法作为差分方法。同时，根据集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter，EnKF)算法原理，构造进气量、压强的状态空间模型。结果表明，基于气体管流控制方程建立的进气量模型预测结果与实际进气量观测值具有较好的一致性；与传统静态预测方法相比，EnKF同化方法引入实时观测值和模型参数的更新，有效提高了进气量的预测精度，其平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差有明显的降低。可见，基于气体管流控制方程建立的预测模型结合EnKF同化方法是提高生物氧化槽进气量预测精度的有效手段。     

交互式多模型的锂电池荷电状态估计

针对锂电池工作在温度不恒定的环境中时单个模型无法捕捉电池参数动态变化,导致电池模型误差增大,荷电状态估计精度下降的问题,提出使用交互式多模型平方根无迹卡尔曼滤波算法来估计电池荷电状态.以戴维宁电池模型为基础建立了一组电池温度子模型,并实现参数辨识;在平方根无迹卡尔曼滤波的基础上,利用交互式多模型方法估计电池荷电状态,通过实时调整模型概率来实现各个模型间的软切换.实验结果表明,交互式多模型方法融合了不同温度下的电池信息,增强了荷电状态估计的精度和鲁棒性.     

基于粒子群算法优化BP神经网络的SRM磁链模型

以一台6/4级SRM电机模型的电流和磁链为输入,转子位置角度为输出,拟合了磁链-电流-角度模型,并在MATLAB/Simulink中进行了仿真实验。在拟合模型时,为了提高训练效率,简化拟合模型,采用了粒子群优化BP神经网络隐含层神经元个数的算法,并进行了仿真实验。结果表明,粒子群算法优化BP神经网络的控制策略具有较高的训练效率。