低损耗双向Z源固态直流断路器设计

随着直流输配电技术的不断发展,直流故障保护问题日渐凸显,断路器作为故障保护的一种重要装置,逐渐向损耗低、动作快方向发展。Z源固态直流断路器具有结构简单、响应迅速、分断无弧等特点,为直流保护提供了新方案。文中提出了一种新型双向Z源固态直流断路器,在分析其工作原理的基础上,给出了其设计方法,并对比了现有典型Z源直流断路器的保护特性。新型拓扑采用电容取代传统结构中二极管的反向阻断作用,降低断路器通态损耗,并通过反并联晶闸管实现能量双向流动,无须外加检测与控制电路,通过阻抗网络参数设计便可实现短路故障的迅速自动响应。最后,基于仿真和原理样机实验对所设计的固态直流断路器的有效性进行了验证。     

莫让制度成摆设

系统性地思考问题是解决问题的良好开端。企业从制度建设层面和执行层面的工作着手，有助于逐步转变员工实施制度的思维方式，提升制度执行的有效性。     

莫让制度成摆设

系统性地思考问题是解决问题的良好开端。企业从制度建设层面和执行层面的工作着手，有助于逐步转变员工实施制度的思维方式，提升制度执行的有效性。     

郑和平：中国低温肉第一人

郑和平，得利斯集团有限公司董事长，全国劳动模范．2003年被中宣部授予“中国农村优秀人才”称号，2004年获“中国农村十大致富带头人”称号。     

煤焦油重油馏分加氢裂化反应动力学

为考察煤焦油重油馏分加氢裂化反应动力学规律,在100 m L快速升温高压釜反应器内,采用高效分散铁系加氢裂化催化剂,在氢初压10 MPa、搅拌转速350 r/min、反应温度430~460℃时,进行了不同反应时间下新疆热解焦油325℃重油馏分的加氢催化裂化反应试验。结果表明,焦油重油加氢裂化反应具有明显的连串反应特征,随转化率增加,氢耗、气产率、油产率逐渐增加,最大值分别为2.7%、8.3%和87.0%。随转化率增加,气产率选择性持续增加,油产率选择性先增加后降低,转化率57.2%时达到最大91.5%,说明连串反应后期,部分油产物继续裂解生成了气体产物,因此要控制反应深度。使用一级反应动力学模型很好地描述了焦油重油的催化加氢裂化反应特性,计算得到Ea=434.7 k J/mol,高于渣油的加氢裂化活化能。分散型的铁系催化剂起到了提供活化氢原子,稳定自由基进行的作用,焦油重油反应更多属于热活化过程。     

数字式调压器的模糊PID控制器设计

针对飞机变频交流数字式调压系统非线性的特点,将模糊控制与PID控制相结合设计了调压器的控制算法并构造了多闭环反馈控制策略。介绍了模糊PID控制器的设计方法及建模过程,在Simulink中搭建了模糊PID控制的仿真模型,对该控制器在不同工况下的调压性能进行了仿真并与传统PID控制仿真结果对比分析,结果表明模糊PID控制下的调压器动稳态性能均优于传统PID控制。最后,基于双DSP硬件平台进行试验验证,并与某型飞机典型用电负载交联,试验结果证明了所设计控制器的正确性及有效性。     

结合方向边缘检测的红外与可见光图像融合算法

针对现有红外与可见光融合算法中存在边缘模糊与目标不清晰等问题,通过对红外图像与可见光图像的研究,提出一种基于方向边缘检测的红外与可见光的图像融合算法。通过在传统的边缘检测算法基础上,引入一个方向因子,提出了一种新的方向边缘检测算法;并根据高频子带与低频子带中小波系数的不同特性,分别对其采用了不同的融合规则。实验结果表明,该算法能够有效的提取图像中的边缘信息与目标信号,具有可靠性高、清晰度高的市场优势。     

基于非对称缸的液压齿轮齿条转向器模拟测试实验台设计与研究

针对齿轮齿条转向器测试系统为对象,建立非对称缸的液压齿轮齿条转向器测试系统AMESim仿真模型,分析对称阀控非对称缸的速度特性。开发了基于Simulink/XPC Target模块环境下的实时在线监测控制系统。搭建了非对称缸的液压齿轮齿条转向器模拟测试实验台,实验结果证明,实物仿真结果和AMESim仿真结果有较好的一致性。     

低压交流串联故障电弧辨识方法

故障电弧是影响配电网络安全可靠运行的主要问题之一，研制故障电弧保护开关能够有效降低因故障电弧引发的电气火灾事故，从而保障配电网络安全可靠运行。但故障电弧辨识因线路负载、燃弧条件等原因而存在一定复杂性，该文在分析电弧燃烧特点的基础上介绍了一种多特征融合的故障电弧辨识方法。首先，借助高速相机在微小时间尺度内分析了燃弧特性，电弧不稳定性影响回路电流谐波含量；然后，从时域、频域和信号无序度三个方面分析了回路电流在线路正常和发生电弧故障时的差异，并提取了电流平均值、谐波幅值、小波能量熵三个特征量，结合各种负载特征变化的共同点确定了线路正常与故障的特征量阈值范围；最后，通过制作样机对故障电弧辨识方法的有效性和稳定性进行了验证。结果表明，所述方法在实际工程应用中的平均辨识准确率为90%，满足工程应用中的准确性和稳定性要求。     

基于机器视觉的红外激光辅助车道线检测方法

车道线检测在车道偏离预警、车道保持、车道变换、前向碰撞预警、自适应巡航控制等驾驶辅助系统中发挥着重要的作用。传统的车道线检测算法存在算法复杂度较高、在路面变化时识别率低等问题。针对以上问题，提出了一种红外激光辅助车道线检测的方法。通过两道激光照射路面后激光光条在图像中的位置获取路面角度信息，以实现自适应逆透视变换；使用Canny算法完成二值化、Hough变换检测直线；利用激光照射位置处路面和车道线灰度差值明显的特点定位车道线，完成直线的筛选。实际路况的实验表明，所提算法能够有效地应对路面变换带来的视角变化并减少环境干扰，相比固定ROI提取方法和传统Hough直线检测方法效果更佳、鲁棒性更强，平均正确率达到97.24%,平均运算时间为28.7 ms/帧。