基于DSOGI-PLL的指定次谐波检测研究

针对三相电压不平衡、谐波或畸变条件下,传统锁相环不能获取准确的基波正序电压相位,提出了一种基于双二阶广义积分器锁相环(DSOGI-PLL)方法.该方法通过构造二阶广义积分器(SOGI)的90°移相系统来实现正负序分离,从而达到准确获取相位的目的.经理论分析,然后通过Simulink仿真且与传统锁相环对比的方法从而验证该锁相环方法的准确性和有效性.并将此锁相环应用于指定次谐波检测,通过多组不同旋转频率的同步d-q变换及相应反变换将指定次谐波快速准确的分离出来.     

矿井二级隔离式直流电源的设计

雷击是造成矿井仪器装备损坏、影响运行数据稳定性和连续性的重要因素。采用单片机和ENC28J60实现直流电源二级隔离,阐述了二级隔离的设计原理,给出了部分硬件电路和上位机软件模块的设计过程。该系统对于防雷电和需要远程监控的无人值守矿井具有很好的实用价值。     

带谐波的无功补偿系统

分析了电网中的谐波对无功补偿系统的影响,探讨了在背景谐波下的无功补偿方案——调谐电抗电容器组。调谐电抗电容器组可使补偿系统在含谐波系统中长期安全、稳定运行。     

产品设计中的人的因素

产品设计需要关注人的因素。本文从认知、操作和情感三个层面阐述了产品设计中涉及到的人的因素。认知因素主要包含感知觉、注意、认知负荷和记忆等纯认知加工过程;操作因素主要包括基本操作与学习、对不同人群的可操作性以及在特殊环境中的可操作性;情感层面则包括了产品使用中的情感状态、对产品的偏好形成以及最终的认可与抉择。文末从多因素的交互作用、神经生理机制以及生态化效度等三个方面提出了未来的研究方向。     

面向视觉与节律健康需求的中小学校教室照明研究

近年来,中小学生的视力健康问题引起了社会广泛的关注。教室作为中小学生最主要的学习生活场所,良好的光环境品质是保护学生视力健康的重要因素。因此,在教室空间中关注视觉健康的照明应用逐渐成为行业关注的焦点。除水平照度、眩光、频闪、显色指数等基本教室照明指标外,空间视亮度(即教室空间的明亮程度)也可能与近视的发病率密切相关。此外,教室空间人工光环境的节律健康效果也非常重要。然而,现有中小学校教室照明标准中针对相关内容仍存在空白。本文从空间视亮度和节律照明指标两个层面,结合上海市团体标准《中小学校教室照明质量分级评价》(T/SIEATA 000001—2020)的指标解读,探讨面向视觉与节律健康需求的中小学校教室照明。     

IP网络性能测量研究现状和进展

网络性能测量是网络测量领域的核心分支,是指遵照一定的方法和技术,利用软、硬件工具来测试、验证及表征网络性能指标的一系列活动总和,是量化网络性能指标,理解和认识网络行为最基本和最有效的手段,在网络建模、网络安全、网络管理和优化等诸多领域均有广泛应用,是计算机网络领域持续的研究热点之一.本文介绍了该领域的研究现状与进展,重点讨论了带宽、丢包和时延测量等方面的代表性算法,从算法的基本思想、关键技术、实现机理入手,剖析了突发性背景流的时间不确性和多跳网络路径下的空间不确定性对带宽测量的影响;丢包测量中应用流丢包与探测流丢包的区别与联系;时延测量中时钟偏差与时钟频差的相互作用关系等问题,并在此基础上对网络性能测量面临的挑战、发展趋势和进一步研究方向进行了讨论,希望能为该领域的研究者提供一些有益的启示.     

LLC谐振变换器变论域模糊神经PI控制研究

LLC谐振变换器具有高功率密度、高效率,且易实现全负载范围内软开关等优点,已获得广泛应用,但由于LLC谐振变换器具有强非线性和难以获得精确数学模型的特点,致使传统PI控制无法实现良好的控制性能。为改善LLC谐振变换器控制性能,本文在分析模糊控制、神经网络控制和变论域原理基础上,设计一种变论域模糊神经PI控制器。在模糊控制的基础上,通过引入神经网络,对模糊隶属度函数的分布进行优化,同时通过引入变论域伸缩因子提高模糊规则的利用率。最后对设计的变论域模糊神经PI控制器在LLC谐振变换器闭环控制中的性能进行研究,结果表明,本文设计的变论域模糊神经PI控制具有超调小、动态响应快等优点,其控制性能优于传统PI控制和模糊PI控制。     

基于十项余弦窗插值FFT的谐波相量算法

提出了一种基于十项余弦窗的插值FFT算法,分析了余弦组合窗的特性,从旁瓣特性的优势出发,运用旁瓣峰值较低的十项余弦窗,并用双谱线插值算法推导出其对应的修正公式.仿真计算结果表明,谐波幅值误差小于0.001%,相位误差小于0.001%.新的插值FFT算法与常用的Hannning窗、Blackman窗插值FFT算法的测量结果对比,进一步说明了该算法可以有效提高电力系统谐波测量精度,具备实际应用价值.     

基于随机神经网络的多步网络时延预测模型

网络时延的动态变化反映了网络路径的负载特征,对时延的精确预测是实施网络拥塞控制、路由选择的重要依据,建立了基于随机神经网络的时延预测模型,该模型克服了传统时间序列预测方法受随机干扰因素影响大、模型结构辨识过程繁琐,以及传统神经网络预测方法易于陷入局部极值、偏离全局最优的缺点.仿真实验表明,在提前单步和多步的预测中该模型比AR模型、RBF神经网络预测算法的准确度更高.     

令美军发怵的俄罗斯四大武器

近年来．俄罗斯在大幅度削减军队数量的同时．正大力推进武器装备现代化进程．积极打造“撒手锏”武器．包括陆基。海基和空基在内的核打击力量正积极研发和部署之中。虽然俄罗斯一贯对外声称发展战略核力量与美国的导弹防御系统没有任何关系．但俄试图突破美国导弹防御系统的步伐却一刻也没有停止过。经过多年的努力．