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1.
介绍了一种新型电压基准电路,基于分段线性补偿方式设计了一种高精度基准电压源。利用与温度成正比的电流(IPTAT)和与温度成反比的电流(ICTAT)做差,从而获得用于基准电压源曲率补偿的分段线性电流。将电路整个工作温度区间分为两段,利用分段线性电流完成补偿,且增加三极管基极电流补偿技术,最终得到高精度的基准输出电压。仿真结果表明,在-55℃~125℃温度范围时,基准电压源温度系数为1.208×10-6/℃,低频时电源抑制比低于-88 dB。当电源电压从2.5 V升至5 V时,线性调整率为0.108 mV/V。 相似文献
2.
为了提高光伏逆变器并网电流质量,鉴于有源滤波器的控制算法,提出了一种新型的带谐波补偿的T型三电平并网逆变器控制策略。首先,采用锁相环分析电网电压矢量相位角,并根据光伏阵列输出的功率计算光伏并网逆变器的基波输出电流。然后,通过自校正滤波器技术提取网侧负载谐波电流。最后,根据基波输出电流与负载谐波电流确定T型三电平光伏并网逆变器的开关导通序列。为验证该控制策略,搭建了基于Matlab/Simulink的仿真模型。仿真试验结果表明:该控制策略可有效改善网侧谐波电流,提高并网电流质量,在不增加设备的前提下实现光伏并网与有源滤波双重功能。该研究对于T型三电平逆变器在光伏并网及电能质量治理领域的推广应用具有重要价值。 相似文献
3.
目的 优化刀具补偿算法,从而提高复杂曲面慢刀伺服车削加工的表面质量。方法 针对法向补偿算法容易导致X轴动态性能降低以及Z向补偿算法存在较大插值误差等问题,提出了一种基于坐标变换的几何补偿算法。通过坐标变换提高求解精度并简化算法,利用几何变换关系将X轴的补偿分量集中于Z轴,保证X轴的动态性能,并降低插值误差。以环曲面为例,对刀具补偿算法进行仿真分析和试验验证。结果 仿真结果显示,在法向补偿算法下X轴速度波动较大,而在本文提出的算法下X轴可以保持匀速运动;在刀具补偿环节,与本文提出的算法相比,Z向补偿算法产生的插值误差较大,最大插值误差达到了0.015mm以上。试验结果显示,在法向补偿算法下环曲面的表面粗糙度值最大(Ra=0.112μm),且远大于Z向补偿算法和本文提出的算法;而在Z向补偿算法和本文提出的算法下,环曲面的表面粗糙度值相差不大(分别是Ra=0.066μm和Ra=0.062μm)。在法向补偿算法、Z向补偿算法和本文提出的算法下得到的PV值分别为16.9、13.8、8.8μm。结论 在保证X轴动态性能的前提下,刀具补偿算法对表面粗糙度影响不大。与法向补偿算法和Z向补偿算法相比,本... 相似文献
4.
因为测头预行程误差的存在,现有研究大都考虑单项或双项影响因素进行误差补偿。然而多次的实验统计表明,由于接触式测头的各向异性,导致信号传输迟滞、检测速度、测球半径、测杆长度、测头重力及测球表面测点法矢等因素都会对检测信号的触发时机产生影响,因而存在测头综合预行程误差,故而很难进行精确补偿。借助BP神经网络的高效逼近算法,利于求解输入为多项误差影响因素场合的测量误差输出问题,有效提高在机检测精度。根据自主研发卧式磨齿机L300G在机检测原理,以多项误差影响因素为输入节点,以测头综合预行程误差为输出节点,建立基于BP神经网络的测头综合预行程误差预测模型。完成误差补偿后,开展磨齿机标准样板齿轮在机检测实验。结果表明:误差补偿前后,齿向精度均为4级;误差补偿后,齿形精度提高2个等级,为4级精度,与格里森检测结果相吻合。结果验证了模型的正确性,有望在国产低成本磨齿机的高精度在机检测系统中推广使用。 相似文献
5.
筒状构件是一种常用的工程构件,一旦发生事故将会造成重大损失,应力集中是导致构件失效的重要原因。磁记忆检测方法是一种有效的应力集中检测方法。对筒状构件进行圆周扫查时,地磁场的作用变化影响磁记忆检测结果,容易造成应力集中区域的误判。建立铁磁质筒状构件外表面地磁场分布模型,探究地磁场在筒状构件外表面作用效果及补偿方法。试验结果显示,对铁磁质筒状构件进行圆周扫查时,法向分量与幅值约为地磁场的2倍。将磁信号法向分量减去2倍地磁场作为筒状构件磁记忆检测补偿方法,补偿后与直线扫查相关系数稳定在0.8以上,优于传统反向补偿法。提出的筒状构件补偿方法有效提高了应力集中区域定位精度。 相似文献
6.
7.
为解决电液比例伺服系统无法精确定位的问题,推导了系统的流量动态平衡方程,并设计了一种基于死区直接补偿的BP(DZDC-BP)神经网络控制算法,即在线性化比例阀输入信号与输出流量关系的基础上,利用BP神经网络控制算法逼近非线性系统的特性,弥补系统中的非线性、未知参数、外部干扰和建模误差等问题,使得系统能够时刻跟随期望轨迹。使用MATLAB-AMESim软件对系统进行联合仿真,结果表明:无论系统有无外部干扰,DZDC-BP神经网络控制与有死区比例阀PID控制(PPID)和无死区比例阀PID控制(SPID)相比,系统的稳态误差都有显著的减少。说明DZDC-BP神经网络控制算法在一定程度上解决了系统中的死区和非线性等问题,同时具有良好的抗干扰能力,显著提高了系统的控制性能。 相似文献
8.
9.
为了降低预补偿计量装置的误差,提升电能计量精度,提出了谐波干扰下数字化高压电能计量装置误差预补偿方法。分析谐波干扰下计量装置的误差,并计算谐波干扰下标准采样频率时的功率值;利用过零检测算法计算实际采样频率,获取实际采样频率时的功率值,标准采样频率时的功率值与实际采样频率时的功率值之差即为预补偿功率值,实现电能计量装置误差预补偿。实验结果表明:该方法可精准计算不同谐波次数时电能计量装置的三相功率误差;该方法补偿后的功率值与功率理论值差距较小,具备较优的功率误差预补偿效果;应用该方法后的计量装置报表数据记录精度更高。 相似文献
10.