基于LabVIEW的控制系统时域仿真研究

对LabVIEW与Matlab在仿真中的应用进行了比较分析,介绍了LabVIEW图形化软件的G语言控制与仿真功能,在此基础上,在LabVIEW环境下进行了线性控制系统时域仿真的研究与分析.     

基于节点相关度的电力线载波通信路由算法

针对窄带电力线网络节点通信状态变化剧烈和通信成功率低的问题,提出了一种新的基于节点相关度的动态网络分簇算法.该算法根据接收信号强度、历史抄通概率和网络连通度选取簇头节点,根据节点相关度确定簇内成员;在算法稳定工作阶段,路由以固定数据传输和网关节点主动发起传输相结合的方式来完成数据收集;当部分网络节点以现有路径不能正常通信时采取基于邻居节点数目的概率泛洪机制重构网络,可保证数据的即时传输.分析表明该路由器具有灵活性、实用性和有效性.     

6～10kV电网电容电流测试仪的研制

为了更安全、可靠且快捷地测量出6～10 kV电网的电容电流,笔者在总结现存电容电流测试方法的优缺点的基础上,提出了单相经电阻接地间接测量电容电流的方法,详细推导了其原理,给出了所设计的6～10 kV电网电容电流测试仪的硬件框图和软件流程。该测试仪可适用于各种小接地电流系统单相接地电容电流的测量。最后通过测试实例证明了该测试仪具有简单、易实施、测试过程安全、测量精度高、测试时间短等优点。     

感应屏蔽型高温超导故障电流限制器模型机研究

为了研究感应型高温超导故障电流限制器的限流特性，该文建立了一个模型机，模型机由三部分组成：初级铜绕组、次级超导筒以及铁心。初级绕组的匝数N、铁心的有效磁导率μeff对超导故障电流限制器的限流特性都有影响。对模型机进行了静态和动态测试，静态实验结果得出了限流器正常运行的范围，动态实验结果描述了限流器的特性。     

开关磁阻电动机激励参数的自调节策略

针对开关磁阻电动机的高度非线性，提出SRM激励参数的在线调节控制策略。采用智能控制方法使驱动系统的性能指标转矩／安培最优的开通角在线调节；针对转矩脉动的关断角补偿；根据给定转速和电机实际转速的差值，通过模糊逻辑判断，推导出最佳参考电流值．仿真结果显示控制系统的激励参数自调节方案的有效性。     

永磁直线同步电动机垂直提升控制系统设计

针对永磁直线同步电动机垂直提升系统的特点，设计出永磁直线同步电动机（PMLSM）驱动的无绳提升控制系统实现方案并给出了硬件和软件设计。实验表明，该永磁直线同步电机控制系统运行稳定，具有良好的动态性能，具有一定的工程应用价值。     

基于ASOS-ELM的湿式球磨机负荷软测量方法

针对湿式球磨机在磨矿过程中内部负荷靠专家经验难以准确预测的问题,提出一种基于改进的共生生物搜索(ameliorated symbiotic organisms search,简称ASOS)-极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)的磨机负荷软测量方法。首先,利用ELM算法建立磨机负荷软测量模型,运用ASOS算法优化软测量模型的隐含层参数;其次,以筒体振动与振声信号的特征信息构建磨机负荷特征向量,并将其作为软测量模型的输入,将磨机负荷参数作为输出;最后,通过磨矿负荷检测实验和对比分析表明,磨机负荷软测量模型的负荷参数预测准确率较高,泛化能力较强,为磨机磨矿效率的提高及控制优化提供了有益的指导。     

直角切口柔性铰链串联支链的屈曲分析

利用材料力学弯曲变形理论的挠曲线近似微分方程,建立计算直角切口柔性铰链串联支链屈曲临界力的数学模型,在建模过程中定义平均屈曲临界挠度系数并给出其确定方法.采用商用有限元软件ANSYS8.0对大量不同参数的串联支链模型进行有限元屈曲分析,分析结果与根据数学模型计算得到的屈曲临界力十分接近,说明了所建数学模型的正确性.研制测试柔性铰链串联支链屈曲临界力的专用试验装置,针对加载载荷尺寸对柔性支链屈曲的影响,提出载荷等效长度的概念.试验结果表明:屈曲临界力的试验值与理论计算值相吻合,从而验证所建数学模型具有较高的参考价值,可以作为柔性铰链串联支链屈曲优化设计的指导理论.     

高强度堵漏技术在KES1103井的应用

KES1103井盐层及盐下地层均采用高密度油基钻井液体系,实钻过程中主要复杂为井漏,共计发生井漏30次,累计漏失油基钻井液5 028 m³。该井井漏基本涵盖了山前地区常见的井漏类型：卡盐底井漏、裂缝发育地层井漏、套管鞋井漏等,且同一开次包含两套或多套地层压力系统,漏点不易确定,堵漏难度极大。该井采用高酸溶沉降隔离、油基钻井液桥浆堵漏、水基钻井液桥浆堵漏、高失水快强箍堵漏、雷特桥堵堵漏等多种堵漏技术,有效提高地层承压压力,达到快速治漏的目的,为复杂地质条件下深井“安全、高效、经济”钻完井和加快勘探开发进程提供强有力的技术支撑。     

基于显著性区域的图像分割

在经典的Chan-Vese模型中结合显著性分析,提出了一种有效的目标分割方法.即首先利用频谱残差方法提取图像的显著性区域,针对阈值分割方法的缺点使用改进的自适应阈值分割方法获取目标的大致轮廓,并以此轮廓作为Chan-Vese模型中初始曲线.该方法使得活动轮廓可以从靠近目标物体的位置进行演化,去除复杂背景的干扰.这样就解决了背景复杂时无法得到较为准确的边缘的问题;同时,也减少了CV模型的迭代次数.实验结果表明无论是背景复杂的灰度图像还是医学彩色图像,该算法的分割精度和运行效率都优于CV模型.