宽频压电振动发电机阵列特性分析与实验

利用压电振动发电机可实现环境振动能量到电能的转化,压电振动发电机阵列可实现较宽频带的振动能量收集,压电振动发电机的特性研究通常采用机械分析方法,该文采用电路分析方法针对压电振动发电机阵列的串、并联方式进行了特性分析,利用电子电路仿真软件PSPICE对串、并联不同连接方式下压电发电机阵列的内阻及负载电压与负载功率进行了比较分析,最后设计了一台压电发电机阵列并进行了实验分析,验证了特性分析的正确性。     

基于混沌量子蜂群优化SVR的多峰MPPT算法研究北大核心

针对局部阴影条件下光伏阵列P—V曲线具有多峰特性,而传统的MPPT算法无法有效跟踪其最大功率点的问题,研究了一种多峰MPPT算法。采用混沌搜索和量子计算对传统蜂群算法进行改进,并将改进后的算法应用于支持向量回归机(SVR)的参数寻优,最终实现了基于混沌量子蜂群优化SVR的多峰MPPT算法。通过仿真和实验对算法的有效性进行了验证。实验结果表明:该算法在均匀光照或局部阴影条件下均能够准确跟踪全局最大功率点,有效克服了传统MPPT算法容易陷入局部极值的问题。     

基于极限学习机的供水管网故障智能诊断方法

为进一步提高传统极限学习机的泛化能力,提出了一种基于人工蜂群算法优化的极限学习机模型.该模型将人工蜂群算法的全局寻优能力和极限学习机的快速学习能力相结合,有效克服了传统极限学习机的过拟合现象.在确定水压变化比值作为故障特征参数的基础上,将优化后的极限学习机模型应用于供水管网的泄漏故障诊断实验,实验结果表明,经人工蜂群算法优化的极限学习机模型在故障诊断速度和精度方面均优于其他3种模型.     

过渡金属硫化物基自旋阀中栅压调控的巨磁电阻和非平庸金属状态

在这里,我们从理论上研究了单层过渡金属硫化物基自旋阀器件中的谷分辨和自旋分辨输运,在该器件中,Rashba自旋轨道相互作用和栅极电压同时存在于中心电极中。与传统的半导体相比,非平庸的金属态,如正常的Rashba金属态、异常的Rashba金属态和Rashba环金属态,可以通过Rashba自旋轨道相互作用产生和操纵,而不需要磁效应。对于铁磁自旋阀器件,中心电极中的非平庸金属基态直接与巨磁电阻相关,具有显著的各态关联性和独特性。我们进一步揭示了一个来源于自旋分裂和自旋谷耦合效应的完美的谷和自旋巨磁阻效应。这些谷和自旋分辨特征对基础研究和应用研究都很有趣。     

针对入侵检测分析的Petri网建模技术研究

为有效降低检测的误警率和重复报警率,在前期研究的基础上,提出针对入侵检测分析的面向对象确定性变迁Petri网模型。将面向对象和Petri网技术有机结合起来,并进行形式化描述,就对象实例化和销毁机制进行了定义并对其确定性变迁进行了规则描述,提出可变信令和不变信令使之更适合描述入侵行为的状态。利用该技术建立扫描攻击、Mitnick攻击等几个简单攻击和复合攻击分析模型;讨论利用XML技术表示面向对象Petri网模型的方法。最后实验结果表明该模型对各种复杂攻击有良好的表示能力,相对于已有研究,更便于使用而实用化。     

MATLAB在“自动控制原理”课程教学中的应用研究

结合教学实例,利用MATLAB软件来处理"自动控制原理"课程中的时域分析、根轨迹绘制和频率域分析等三个重要问题.实践表明,这样不仅可以帮助学生加深对抽象理论的理解,还大大提高了课堂效率,取得了较好的教学效果.     

一种改进的三电平空间电压矢量调制算法

提出了一种新的三电平空间电压矢量调制算法,该算法通过直接对三相参考电压进行比较从而判断出合成参考矢量所在区域,并基于伏秒平衡原理计算得到各个标准矢量的作用时间.通过与传统算法进行比较可以看出,提出的算法与传统算法控制效果相同,但其不需要进行正余弦计算,能够大量节省计算时间.最后通过实验验证了该算法的有效性.     

加载速率对点阵铝力学行为及吸能特性的影响

目的研究基体材料和加载速率对点阵铝力学性能和吸能特性的影响规律。方法针对工业纯铝、6063铝合金为基体的点阵铝在3种不同的加载速率下进行压缩力学试验。结果加载速率从2mm/min增加到250 mm/min时,点阵纯铝的屈服强度增加了2 MPa,点阵6063铝合金的屈服强度增加了7.6 MPa;加载速率从250 mm/min增加到500 mm/min时,点阵纯铝的屈服强度变化不大,而点阵6063铝合金的屈服强度增加了8.2 MPa;当加载速率一定时,点阵6063铝合金的屈服强度要大于点阵纯铝。结论点阵6063铝合金的力学性能和单位体积吸能随着加载速率的增大而增大,并且点阵6063铝合金的力学性能和吸能特性要大于点阵纯铝。     

锂离子电池Li2FeSiO4正极材料的研究进展

作为锂离子电池正极材料之一,聚阴离子型硅酸亚铁锂（Li₂FeSiO₄）具有理论容量高、成本低、稳定性好和对环境友好的特点,但电子电导率和Li⁺传输速率偏低。从结构特点、制备方法（固相法、软化学合成法等）、改性方法（表面包覆、纳米化和离子掺杂等）、仿真模拟等方面,综述Li₂FeSiO₄正极材料的研究进展,并对研究方向和发展前景进行展望。     

极限学习机在电机故障智能诊断中的应用

针对传统的电机故障诊断方法往往采用单一信号作为诊断依据,以及利用传统的BP神经网络进行故障诊断时存在的训练速度慢、易陷入局部极小值的缺点,提出了一种基于极限学习机和多源信息融合的电机故障诊断方法.首先将定子电流信号做陷波处理,滤除基波分量;然后对电流及振动信号进行小波包分解和重构,以各频带的小波包能量谱作为故障特征向量训练极限学习机模型;最后将训练好的极限学习机模型作为诊断决策分类器来判断电机的运行状态.实验结果表明,此方法能够准确地诊断电机的故障类型,具有运行速度快、故障诊断准确率高的特点,满足了系统在线实时诊断的要求.