风冷电力变压器冷却控制系统设计

变压器是输变电系统中最基础的设施,其运行时的油温变化直接影响其带负载能力。结合单片机控制技术、传感器技术、通信技术、电机驱动技术、上位机显示技术设计了一个风冷变压器冷却控制系统。阐述了油温采集电路、冷却器控制电路、液晶显示电路,串行通信电路等硬件部分的设计思路,给出了系统软件工作流程。通过系统软硬件联机调试,实现了变压器油温检测及冷却器投切控制,能够提高变压器工作效率并减少能耗。     

“数字信号处理”课程教学改革与探索

数字信号处理课程理论性强,公式较多。为了加深学生对理论知识的理解,文章以测控技术与仪器专业培养目标为中心,从教学内容、教学方法、教学手段、考核方式等方面进行了改革与探索,取得了良好的教学效果。     

基于双Luenberger观测器的永磁同步电机预测控制研究

在工业环境中,永磁同步电机存在启动困难、抗干扰能力差、动态响应慢的缺陷。而传统单Luenberger观测器很难同时兼顾电流扰动或转速响应,针对这一问题,发挥Luenberger观测器对精度和稳定性的改善作用,提出双Luenberger观测器与预测控制结合的控制策略。首先基于单步模型预测控制和矢量控制策略构成了永磁同步电机控制系统,再根据负载扰动影响和数学模型,构造速度环上基于负载、转速的Luenberger观测器观测作为扰动估测和速度调节,然后进一步建立电流环上的观测器并引入预测控制系统进行电流预测的优化。最后在MATLAB仿真上搭建模型进行测试,结果表明使用该控制策略能够提高抗扰动能力,改善动态响应并得到更准确的扰动观测。     

基于模糊预测技术的永磁同步潜水电机控制研究

在永磁同步潜水电机的应用中,工况特性对电机控制策略有着严格要求。例如负载起动时精确控制转矩与转速的比例,恒压供水通过电机转速变化维持出口压力稳定。传统矢量控制与转速预测控制精度不足,易导致电机受到冲击,减少使用寿命。本文分析了潜水电机负载起动与恒压供水的工作特性,同时搭建了相应的数学模型;详细推导了预测控制中的反馈校正环节;根据系统中权值对预测输出的影响,提出了一种基于模糊预测技术的控制策略,通过模糊控制对预测误差的补偿让电机系统处于实时整定状态;最后在Matlab/Simulink上建立负载起动与恒压供水的模型,结合真实的工程数据进行仿真。结果表明：本文提出的模糊预测技术可优化永磁同步潜水电机的动态响应,有效减少静态振荡,同时加强了恒压供水中水压恢复的稳定性。     

基于LabVIEW的多点温度采集实验开发系统设计

文中运用LabVIEW灵活的图形化可视化编程技术,将单片机课程与虚拟仪器技术相结合,设计了基于LabVIEW的多点温度采集处理演示及实验系统.该系统以DS18B20为温度传感器,利用单片机为核心控制器设计了多点温度数据采集下位机系统;利用LabVIEW设计出具有良好界面的多点温度数据采集上位机控制系统.该系统具有实时数据采集、数据显示、数据处理与分析、超限报警以及数据回放等功能.该系统交互性较好,可激发学生的学习兴趣和创新意识.     

基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断

为了对往复泵的故障进行正确诊断,提出基于紧致型小波神经网络的往复泵故障诊断方法。以往复泵单个泵缸内的压力信号作为系统特征信号通过小波包分解来提取故障特征向量,同时将此特征向量作为小波神经网络的输入,利用小波神经网络对故障做进一步的精确实时诊断。通过对往复泵液力端多故障诊断实例的检验表明,该系统故障诊断正确率达到94 %以上。     

基于三轴加速度传感器的信息采集智能车

为了实现对高危环境检测及遥控控制简便的需求,提出了一种基于三轴加速度传感器的信息采集智能车的设计方案,并完成系统的软硬件设计。该系统的硬件部分主要通过无线通讯方式来采集外界的环境参数及控制采集车的运行状态,软件部分采用C语言进行编程,能够实现对环境参数的采集、回传、显示和采集车的控制。通过实际测试表明,该采集车具有操作简便、测量精度高、环境适应性强的特点,达到了设计要求。     

基于单片机AT89C51的粮食水分检测系统

利用AT89 C51微控制器和水分检测传感器设计了一个粮食水分检测系统.分析了电容水分检测传感器的工作原理及信号检测电路的实现过程,阐述了数字温度传感器、键盘、LED显示器及A、D转换器与单片机的接口方式,给出了系统软件工作流程.通过系统软、硬件联机调试,实现了粮食水分检测,能够满足粮食收储等环节的应用.     

基于OPC技术的三层实时信息系统框架

OPC技术能提供管理网与控制网之间的平滑过渡。通过OPC技术能够标准化、规范化生产现场网络系统中的实时数据通信,连接管理网与控制网。在应用OPC技术的基础上,提出了基于三层实时信息系统方案,以及现场实现的关键技术。该系统具有支持QoS实时信息转发、实时数据存储及网络对象管理等功能。该方案解决了可靠性、实时性等问题。     

基于局部线性增强嵌入的轴承故障诊断北大核心

由于实际采集数据的局部邻域并非位于线性子空间中,传统的局部线性嵌入算法无法出提取显著特征。针对该问题,提出了局部线性增强嵌入(local linear augmentation embedding,LLAE)算法。首先通过高维重构模型挖掘出流形的本质结构;然后将邻域线性增强策略引入到低维目标函数的构造中,通过构造均值和方差模型,获得样本的显著特征。在两个轴承数据集上进行了大量的实验,LLAE算法获得了良好的可视化和聚类效果,识别精度达到了97%以上。这表明LLAE算法能够提取出显著的特征,实现更有效的故障诊断。