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永磁同步电机由于自身以永磁体提供励磁,结构较为简单,在工业上被广泛应用。在当前永磁同步电机的矢量控制系统中,最为必要的条件就是需要准确获取电机转子的位置信号,以往通常会利用传感器技术的优势通过传感器的信号变化来判断电机的转子位置信息,但是在有些复杂的工业生产环境却不适合传感器的应用,例如高温、腐蚀性较强的环境就会对传感器的测量或者传感器本身造成很大的影响。本文主要介绍了滑模变结构理论,并在滑模变结构控制的基础上,通过监测电动机的反电势来判断转子的位置;此外,引入了脉振高频电压注入法实现永磁同步电动机无传感器的位置辨识与控制。 相似文献
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针对间接矩阵变换器的控制要求,提出了一种基于FPGA(现场可编程门阵列)的间接矩阵变换器的实现方法,开发了一套间接矩阵变换器装置,并以实验数据证明了该装置的有效性. 相似文献
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双级矩阵变换器的过调制策略 总被引:2,自引:0,他引:2
针对双级矩阵变换器常规调制策略电压传输比低的问题,在不改变双级矩阵变换器拓扑结构的前提下,该文提出了一种可以提高电压传输比的双级矩阵变换器调制策略。该调制策略将双级矩阵变换器分为两级控制:整流级采用常规电流空间矢量合成法;逆变级根据电压传输比的不同要求将电压空间矢量调制区域分为线性调制区和过调制区。根据过调制程度要求的不同,又将过调制区域分为过调制区域Ⅰ和过调制区域Ⅱ,各个区域分别采用不同的调制模式控制逆变级的输出。论文从理论上分析了过调制策略的原理。仿真和实验结果表明, 双级矩阵变换器过调制时输出电压基波可以精确控制,谐波畸变率比较小,输入输出电流波形质量好。 相似文献
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对V2O5自还原氮化过程进行热力学分析,并以工业级V2O5和炭黑为原料,经过混料、研磨、压制成块后进行烧结和还原氮化,制得含氮量较高的钒氮合金。结果表明,为了避免V2O5在还原过程中挥发,预还原温度应控制在V2O5熔点(678℃)以下;经过650℃预还原4h,试样中的V2O5才能全部转化为低价态的钒氧化物;V2O5在N2气氛下自还原时,还原终温低于1 271℃时,还原产物优先生成VN,还原终温高于1 271℃时,还原产物中才会出现大量VC;为保证还原产物的高氮和低碳含量,应将还原氮化最终温度控制在1 200~1 300℃。 相似文献
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KR脱硫渣是KR铁水预处理脱硫工艺的副产品,其磁选后尾渣中CaO质量分数大于50%。可将其用作优质造渣原料返回到转炉炼钢工艺中,降低转炉炼钢的原料消耗。但KR脱硫渣中的硫(w((S))=1.0%~2.5%)成为转炉冶炼循环利用的障碍,直接将其用于转炉冶炼会使钢中的硫含量增加。因此,根据工业KR脱硫渣的化学成分,以合成渣的形式对KR脱硫渣中矿物组成及含硫相的析出行为进行研究,旨在明确KR脱硫渣中各矿物相组成及炉渣中硫的析出行为和赋存状态,为后续通过氧化性气氛有效脱除KR脱硫渣中的硫提供理论参考。采用热力学数据库FactSage 8.0的Equilib模块对CaO-SiO2-CaS-CaF2基熔渣的凝固过程进行模拟,利用XRD、SEM-EDS对合成渣样品的矿物组成及微观形貌进行分析、检测。热力学计算结果表明,CaS的析晶温度为1 320 ℃,低于MeO#1相、MeO#2相及2CaO·SiO2相的析晶温度。炉渣样品的面扫描分析结果表明,在实际凝固过程中,受残余液相黏度增大的影响炉渣中少量硫未能析出形成CaS晶体,则以非晶态的形式赋存在基质相中。KR脱硫渣主要由C3S相、MeO#1相(CaO固溶体)、MeO#2相(MgO固溶体)、基质相和CaS相等矿物组成。炉渣中的硫主要以游离态CaS晶体形式赋存,少量以非晶态硫的形式赋存。炉渣中CaS晶粒主要沿着先析出的高熔点硅酸盐(C3S)相边界析出。 相似文献
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以枯草芽孢杆菌、黑曲霉和酿酒酵母为出发菌株,通过对固态发酵工艺条件的优化,获得复合菌种固态发酵生产蛋白质饲料的最佳工艺参数。结果表明:以棉籽粕45%、菜籽粕15%、玉米酒精糟15%、麸皮21%和硫酸铵2%为发酵基质,枯草芽孢杆菌∶酿酒酵母∶黑曲霉为2∶1∶1、接种量12%、发酵基质初始含水率45%、发酵温度34℃和发酵时间60h为发酵条件,发酵后粗蛋白质达42.5%,比发酵前提高15.5%;游离棉酚从1 240mg/kg降至360mg/kg,脱毒率达71%;粗纤维含量下降。 相似文献
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为解决大量电动汽车(electric vehicle, EV)接入电网或微电网产生额外负荷冲击的问题,提出了一种基于广义纳什议价(generalized Nash Bargaining, GNB)理论的电动汽车交易模型。在市场中选择将配电网络(distribution network, DN)运营商作为代理,并在配电网络中安装变压器和并联电容器。DN运营商可通过变压器和电容器上的有载分接开关来管理网络上的电压和无功功率(voltage and reactive power, Volt -VAR)。同时,市场中允许两种交易方式,一种是EV直接与DN进行交易,另一种是电动汽车之间以点对点(peer to peer, P2P)的方式进行能源交易。最后,将GNB问题分为两个子问题,即社会福利最大化问题(P1)和能源交易问题(P2),通过调用遗传算法对P1和P2进行求解。结果表明,加入Volt-VAR后,社会福利得到了增加,参与市场的各个代理也获得更公平的利润分配。所提出的模型促进了电动汽车之间的能量交易,降低了电动汽车无序充电对电网的冲击。 相似文献