异步电动机微机保护装置的研制

文中分析高压异步电动机热过载保护原理和不平衡故障时负序电流热效应，并用８０９８单片机构成微机保护装置。     

一种新型煤矿高压供电网漏电保护装置的研制

从矿用高压漏电保护基本原理出发，分析了目前漏电保护装置所存在的问题，并提出了解决办法，介绍了一种新研制的数字式高压漏电保护选择装置。     

电流型三相异步电动机缺相保护器

电动机在正常运行中,如因一相保险丝熔断,或因某种原因断一相时,电源由三相变成了单相,定子磁场由三相旋转磁场变成了单相脉动磁场,这一单相脉动磁场可分成两个互为反向的旋转磁场。其中正向旋转磁场将产生一个正向转矩使电动机转子继续旋转,但这一转矩比原来的电磁转矩降低了许多,反向旋转磁场产生了反向制动转矩,它抵消了一部分正向转矩,使本来就降低了的电磁转矩又降低了许多。故使电动机的输出力矩大为降低,电动机将无法启动。     

星形级联静止无功补偿发生器在三相不平衡工况下的控制方法研究

星形级联静止无功补偿发生器(S V G)在三相电压不平衡工况下若不进行相间功率调节,会造成三相直流侧电压严重失衡,甚至会因过压、欠压而退出运行.为此,文章提出一种电压外环-电流内环的双环控制策略,其内环采用状态反馈解耦PI控制,通过负序电压前馈控制抑制SVG过流;再结合零序电压注入法调节直流电压,实现有功功率在三相间的...     

三相电压不平衡情况下电机车整流技术的研究

针对煤矿井下直流电机车变流系统中存在三相电压不平衡而使传统的PWM整流器的交流侧出现负序电流分量的问题,提出了一种在三相电压不平衡情况下抑制PWM整流器交流侧负序电流分量的控制策略;详细介绍了该控制策略的具体实现。仿真及现场实验结果表明,采用该控制策略后,PWM整流器的交流侧电流波形基本接近正弦波形,实现了单位功率因数运行。     

基于TMS320F2812与LabVIEW的FAIMS信号采集处理系统

为实现FAIMS物质检测系统小型化、便携式的设计要求,设计了以TMS320F2812和WinCE平台下的LabVIEW为控制核心的信号采集处理系统.TMS320F2812驱动、控制各电路模块,产生PWM驱动信号和0.01 V分辨率的补偿电压,同时控制A/D芯片实现补偿电压和微弱电流的精确采集.TMS320F2812和LabVIEW通过串口进行实时通信,经过一系列数据处理,使微弱电流采集精度达0.1pA,补偿电压采集精度达0.01 V.     

电梯钢丝绳漏磁检测及断丝信号采集系统设计

作为电梯系统的重要组成部分,钢丝绳的主要作用是牵引轿厢,由于钢丝绳的工作环境复杂且工作强度大,很容易出现锈蚀、磨损,若不及时处理可能引发安全事故。为保障电梯运行安全,相关工作人员需要定期检测钢丝绳,但常用的检测方式检测精度不高、检测设备体积过大。因此,相关工作人员尝试利用漏磁检测法对电梯钢丝绳进行无损检测,并基于该技术设计一整套钢丝绳断丝信号采集系统。     

基于微处理器的多点电流信号采集及优化设计

自动化设备的广泛应用是工业现代化的重要标志之一,随着应用环境的逐步复杂和应用需求的不断提升,实现可靠的多测点信号采集具有重要意义;针对自动化设备多点信号采集的实际需求,设计了基于CAN总线(CANopen协议)的分布式控制系统;使用ATmega16单片机实现了多测点的4~20 mA电流信号采集的软硬件设计,并根据工作应用的实际需求,从软件与硬件两方面提出了更加具体的优化方法以提升系统性能;最后,利用搭建的实验平台,进行整体系统的精度实验,并完成相应的数据处理与分析;实验证明该系统能够进行可靠稳定的多测点数据采集,具有一定的应用参考价值。     

温声模糊控制用于完善三相异步电动机保护的研究

一直以来,三相异步电动机的保护都以继电保护模式为主,这样的保护方式是基于电流、电压等运行测量值参照对比它们的设定值的一种动作保护。通过对异步电动机轴承温度和转子／定子摩擦声音的比较,并按照一定的控制规则,使异步电动机在继电保护的基础上完善其保护功能,增加了异步电动机的安全系数。     

五次谐波检测原理及其在矿井高压电网单相接地保护中的应用

为限制单相接地电流,在矿井高压电网中引入了消弧线圈,这使得现有接地保护的选择性性能受到了严重影响。在分析电网接地故障规律的基础上,阐述了适用于各种中性点接线方式电网的谐波检测原理。作为该原理的具体应用,介绍了一种基于五次谐波检测的井下高压选择性接地保护系统,并给出了试验结果。     

基于DSP的电动执行机构相序检测及缺相保护方法

电动执行机构的相序检测及缺相保护缺失,易造成阀门和执行机构损坏,给出一种基于DSP的智能电动执行机构相序检测和缺相保护的实现方法.通过分析三相相电压和三相线电压的相位和相序的动态关系,设计了三相电源的整流、隔离、整形处理的检测电路,给出了基于DSP的相序检测和缺相保护的程序控制流程.最后对该方法在研制的智能型电动执行机构中的使用性能进行了检测,结果表明该设计方案运行稳定,系统的相序和缺相状态判定时间小于100 ms.     

起重机吊钩拖动绕线电动机他励双高调速系统

本文提出励磁电流可自动控制的他励式双高调速系统设计方案。系统在提升特别是在下放重物时，具有较硬的机械性；在负载１０－１００％的变化范围内，可实现最大偏差Δｎｍａｘ／ｎｍｉｎ１００％≤１０％，调速范围Ｄ≥１０；在满载运行条件下，可节约电能８０％以上。     

起重机吊钩拖动绕线电动机自励双高调速系统

本文针对当前起重机吊钩拖动绕线型异步电动机调速系统中的问题，提出了自励式双高调速系统设计方案。本系统具有较硬的转速特性，去掉了串接在转子电路的一切耗能变阻器，同时，在负载10％～100％的变化范围内，可实现最大偏差■100％≤10％，调速范围D≥10（提升）、D≥5（下放）的控制，在满载运行条件下，可节约电能80％以上。     

牵引电机主极裂纹涡流检测原理与设计

本文针对电力机车牵引电机主极断路故障，阐述了检测电机主极裂纹的原理及具体电路设计方案，提出了主极裂纹检测过程中克服提离效应的方法和提高测量精度的措施。当主极有裂纹缺陷时，通过探测线圈的磁通量就会发生变化，根据涡流大小及分布情况可检测出影响线圈电特性的参数．从而发现牵引电机主极裂纹故障。由本方案设计的牵引电机主极裂纹涡流检测装置具有频率可调，测量结果稳定且精度高等优点。     

助航恒流调光电源的原理与设计

本文介绍了机场助航恒流调光电源的结构、基本工作原理及其设计，对斩控式交流调压电路从基本拓扑结构和控制部分上进行了详尽的阐述。     

油石比光电测量仪

以比尔定律为理论依据，采用８０３１单片机构成油石比光电测量仪，实现沥青混合料油石比的测量，具有测量准确、速度快、经济、安全可靠、卫生等优点。     

Failure load prediction and optimisation for adhesively bonded joints enabled by deep learning and fruit fly optimisation

Adhesively bonded joints have been extensively employed in the aeronautical and automotive industries to join thin-layer materials for developing lightweight components. To strengthen the structural integrity of joints, it is critical to estimate and improve joint failure loads effectually. To accomplish the aforementioned purpose, this paper presents a novel deep neural network (DNN) model-enabled approach, and a single lap joint (SLJ) design is used to support research development and validation. The approach is innovative in the following aspects: (i) the DNN model is reinforced with a transfer learning (TL) mechanism to realise an adaptive prediction on a new SLJ design, and the requirement to re-create new training samples and re-train the DNN model from scratch for the design can be alleviated; (ii) a fruit fly optimisation (FFO) algorithm featured with the parallel computing capability is incorporated into the approach to efficiently optimise joint parameters based on joint failure load predictions. Case studies were developed to validate the effectiveness of the approach. Experimental results demonstrate that, with this approach, the number of datasets and the computational time required to re-train the DNN model for a new SLJ design were significantly reduced by 92.00% and 99.57% respectively, and the joint failure load was substantially increased by 9.96%.