浅谈变频器供电条件下电动机的温升与对策

随着变频调速技术的蓬勃发展，变频器供电电机的温升问题已引起人们的广泛关注。本文首先讨论了电动机的温升限度；然后结合感应电机温升实验的相关数据分析了变频器供电对电动机温升的影响及其原因；最后从降低发热量和提高散热能力两方面提出缓解电机温升的措施，并指出了实际应用中应注意的问题。     

RosettaNet用标准连接世界

一七九九年,远征埃及的拿破仑军队在尼罗河畔的小城Rosetta发现了举世闻名的“罗赛塔之石”。在这块黑色的玄武岩石板上刻有表达同一意思的三种公元前196年的不同文字。尽管石板上的字本身没有太重要的含义,但根据其上的希腊文,历史学家们能够推知其余两种埃及象形文字的意义,从而给人们了解古象形文字找到了突破口,最终将尘封数千年的古埃及历史还原于世人的面前。 就像这块远古的石头一样,RosettaNet要打破在电子商务交易中出现的语言不通的障碍,通过建立一种全球通用的电子商务语言,让供应链上的每个参与者都能用一种语言(标准)来交流。RosettaNet正在用标准连接世界。     

基于模糊模型参考学习控制的手术机器人人机交互

为了解决机器人辅助手术环境下人机交互运动过程中的不稳定性问题以及医生个人因素难以建模的问题,提出了一种基于模糊模型参考学习的变导纳人机合作控制方法.首先将人体手臂自然运动的特征作为模糊学习控制的参考模型,通过离线学习机构训练出模糊导纳控制器的变阻尼系数调整参数规则.再以医生对机器人的拖拽力以及机器人速度作为输入、机器人期望的速度作为输出,构建基于变阻尼参数调整的变导纳控制方法.离线训练实验结果表明,该方法经过10次离线训练,可以达到柔顺性要求,人机合作速度最大误差低于17 mm/s,且人机合作轨迹最大误差低于15 mm.相比单纯基于固定导纳参数的模糊控制,该方法具有更好的跟踪速度与精度.     

甘蔗糖蜜预处理对乙醇发酵的影响

利用煮沸、磷酸钙、亚铁氰化钾、联合处理等方法对甘蔗糖蜜进行预处理,来研究酿酒酵母GJ2008在甘蔗糖蜜发酵过程中对乙醇浓度的影响,为甘蔗糖蜜乙醇发酵提供了理论研究基础。结果显示,对照组与实验组的发酵时间无明显影响,发酵结束时的残糖浓度大小顺序为:无处理煮沸法活性炭法磷酸钙法亚铁氰化钾法硫酸法联合处理法,其中联合处理法对提高乙醇浓度最为有利,发酵结束时的乙醇浓度达到100.99 g/L,相比对照组产率提高了22.48%。     

电力系统稳定器(PSS)在330MW发电机组上的运用

大唐鲁北发电厂因励磁控制系统中的励磁调节器产生负阻尼转矩且与电网联系薄弱极有可能导致电力系统低频振荡,针对这一情况,鲁北发电厂采用了电力系统稳定器(PSS)以抑制低频振荡,本文介绍了1号机组PSS现场试验的情况,并对结果作出分析。     

浅析煤炭企业的矿级计算机网络建设

介绍了煤炭企业的矿级计算机网络建设,对网络出口选择、井上井下的计算机网络建设等提出了具有实际意义的建议。     

商用车鼓式制动器性能试验台的设计与实现

本文采用模块化设计方法研制了一套商用车鼓式制动器性能模拟试验台,可对鼓式制动器进行制动效能试验、热衰退-恢复试验、制动衬片磨损试验及噪声检测,测试其制动扭矩随制动压力、速度等的变化关系.本文主要从试验台总体设计原理、测试平台测控系统设计和试验结果分析三个方面进行了分析.结果表明,本试验台能够满足不同鼓式制动器的性能试验...     

软件定义无线接入网络的组件化研究

针对5G通信技术高传输速率、多业务场景的挑战,该文提出一种组件化的软件定义无线接入网络新架构。该架构在5G接入网集中单元(CU),分布单元(DU),有源天线单元(AAU)架构的基础上,进一步朝组件化方向演进,形成一种由集中控制单元(CCU), CU, DU,射频单元(RU),AAU等组件化通信单元组成的新架构。这种新架...     

里彦电厂3号循环水泵改造

山东里彦电厂 3号循环水泵改造为G3 2SH型高效循环水泵 ,经过性能试验测试 ,各项性能指标均达到要求 ,循环水泵效率大幅度提高 ,节能效果显著     

基于块稀疏贝叶斯学习的人体运动模式识别

在人体运动模式识别中, 传统稀疏表示分类算法未考虑待测试样本相应稀疏系数向量内在块结构相关性信息,影响了算法识别性能。为此,提出一种基于块稀疏模型的人体运动模式识别方法。该方法充分利用人体运动模式内在块稀疏结构,将人体运动模式识别问题转化为稀疏表示问题,采用块稀疏贝叶斯学习算法,求解基于样本训练集优化稀疏表示待测样本的稀疏系数, 并根据稀疏系数重构残差判定待识别动作类别,能有效提高人体运动模式识别率。选用包含多类别人体动作行为模式的USC-HAD数据库对所提算法性能进行了验证。实验结果表明,所提算法能够有效捕获不同运动模式内在差异信息,平均动作识别率达到97.86%,比传统动作识别方法平均提高近5%,有效提高了动作识别准确率。