Z源逆变器光伏发电系统变量调制范围随动的两级控制研究

Z源逆变器光伏发电系统是一种具有升/降压功能的单级系统,可以通过调节直通占空比实现前级光伏电池的最大功率跟踪（MPPT）控制,然后由逆变器调制因子m实现并网控制.提出了一种直通占空比调制范围上限随动的两级控制策略.该策略兼顾了两级控制和单级控制的优点：充分利用了直通零矢量,使逆变器的调制因子m增大,直流电压利用率高,相应的有源器件的电压应力和逆变器输出电流谐波得到很大地改善;消除了光伏电池和电网之间的影响.仿真和实验结果验证了理论分析的正确性与实用性.     

一类三部图中不同构图的计算

建立了一个新的映射关系,并在新的映射下应用图论和有限群对集合的作用、轨道、等价关系等对文献[1](张军.换热网络布局问题的改进及计算.延边大学学报:自然科学版,2006,32(4):40-43.)的计算方法进行了改进,给出了一类三部图的不同构图的计算公式.     

壬基酚聚氧乙烯(10)醚衣康酸单酯磺酸二钠盐的合成

以壬基酚聚氧乙烯醚(OP-10)、衣康酸(IA)和亚硫酸钠为原料,通过酯化反应和磺化反应成功合成了壬基酚聚氧乙烯醚衣康酸单酯磺酸二钠盐。考察了反应温度、反应时间和物料物质的量比对反应体系的影响,得到的最佳工艺条件为:OP-10与IA的物质的量比为1∶1.05,酯化温度120℃,酯化时间4 h;酯化产物与亚硫酸钠物质的量比为1∶1.05,磺化温度90℃,磺化时间4 h。并通过红外光谱(IR)对产品结构进行对比分析,确定产物结构。     

浸铀真菌的分离和纯化研究

为获得浸铀真菌纯种,应用Dox（-）培养基、沙堡培养基（SDA培养基）、PDA培养基、Dox（＋）培养基进行了铀矿石中真菌的分离,挑取孢子进行了纯化培养,共获得具有产酸能力的真菌4株,其中黑曲霉1株,青霉3株.试验结果表明,铀矿石中存在大量真菌,部分真菌具有产酸能力,并且这些产酸真菌生长速度较快,具有浸铀的潜力.     

煤矿物联网的设计与应用分析

介绍了煤矿物联网感知层、网络层和应用层的设计方案;指出煤矿物联网建设过程中的关键技术为物联网标志体系、综合通信基站、井下分布式传感技术、异构网络的互联互通,并提出了相应的解决方案;分析了煤矿物联网在安全生产和管理、综合多媒体通信、矿用设备和物资监管等方面的具体应用。     

浅谈保密网中“三员”的工作

分析了保密网中系统管理员、安全保密管理员和安全审计管理员(简称为“三员”)的工作职责,将“三员”的工作分为保密政策法规和标准学习,信息系统日常安全保密管理和协助开展安全保密教育宣传三部分.重点分析了“三员”进行日常保密管理需要做的工作,将信息系统的保密管理对象分为计算机类、服务器类、网络设备、安全保密产品、应用系统、数据库、通信与办公自动化设备等7类,并列举出每类设备的保密管理要点,详细分析了身份鉴别这一点应该如何实现.可为单位信息系统日常保密工作的开展提供技术指导.     

基于PSO的负反馈电路参数自适应优化及仿真分析

采用粒子群优化算法,以电压增益、共模抑制比、输入电阻平方根的三者乘积对输出电阻的比作为适应度函数,对差分 共射两级直接耦合电压串联负反馈放大电路中的电阻做自适应优化。结果显示,只要对电路交流指标加以约束,适应度函数值总会减小。当分别对增大电压增益和减小输出电阻进行限制后,电压增益总是尽量小,输出电阻总是尽量大,以使适应度函数在给定约束下取得最大。经EWB软件对优化参数仿真,结果满足线性放大要求。同时说明了可以调整适应度函数形式,找到最佳电路参数,以满足工程上对放大器指标的不同需求。     

提高锅炉雾化喷嘴的雾化效果的几种手段

雾化喷嘴是各行各业中都非常关键的设备,其雾化效果在工农业中都非常重要,雾化的手段和方法更是多种多样,而提高雾化效果对于节能、环保等都非常关键,本文将着重介绍提高喷嘴雾化效果的几种方法。     

基于梯度的重叠式层次社区检测

社区检测(community detection)任务一直是数据挖掘领域的一个研究热点,近年来,深度学习和图链接数据呈现出多样化和复杂化的发展趋势,层次(Hierarchical)社区检测逐渐成为研究的焦点.层次社区检测任务的目标是,在将同质图中相似的节点聚集到社区中的同时,学习社区之间的层次结构关系,以更好的理解图数据结构.社区间层次关系的引入给社区检测算法带来了更复杂的建模挑战.针对该任务,已经有一些有效的启发式的方法被提出,但是受限于社区分布形态的简单假设和离散的优化学习方式,它们无法描述更复杂的图链路数据,也无法和其它有效的连续优化算法组合获得更好的结果.为了解决这个问题,本文首次尝试建模复杂的重叠式(overlapping)层次社区结构,提出简洁的节点嵌入和社区检测双任务优化模型,通过梯度更新的方式来灵活地探索节点和重叠式层次社区的隶属关系.在学习过程中,我们可以分别获得节点和社区的嵌入表示,以应用于丰富的下游任务.     

Ball-Tree优化的密度峰值聚类算法

针对密度峰值聚类算法DPC（clustering by fast search and find of density peaks）时间复杂度高、准确度低的缺陷,提出了一种基于Ball-Tree优化的快速密度峰值聚类算法BT-DPC。算法利用第[k]近邻度量样本局部密度,通过构建Ball-Tree加速密度[ρ]及距离[δ]的计算;在类簇分配阶段,结合[k]近邻思想设计统计学习分配策略,将边界点正确归类。通过在UCI数据集上的实验,将该算法与原密度峰值聚类算法及其改进算法进行了对比,实验结果表明,BT-DPC算法在降低时间复杂度的同时提高了聚类的准确度。