三相不对称系统中谐波电流检测的新方法

针对现阶段对三相不平衡电网谐波电流检测方法中普遍存在误差,提出一种基于瞬时无功功率理论的改进型ip、iq谐波电流检测法.该方法通过建立新的数学模型和改进算法可以在电网不平衡状态下实时、准确检测出谐波电流,便于工程中有源滤波器只对谐波电流进行补偿.运用MATLAB软件进行仿真的结果表明:该方法简单可靠、实时性好、检测精度高.     

一次屏蔽计算TORT程序源项生成方法研究

一次屏蔽计算对于评估工作人员的辐射剂量、确保反应堆压力容器(RPV)及堆内构件在整个反应堆寿期内的安全性、防止混凝土屏蔽体及其外部部件和结构被过度活化具有重要意义。本文推导了TORT程序三维源分布计算公式和源几何转换方法,编写了相应的程序模块,并在秦山一期、CAP1400和CAP1700计算模型上进行了验证和应用。结果表明,本文推导的理论模型和开发的程序是正确的,为后续提高一次屏蔽设计精度提供了基础。     

三相PWM整流器交流侧电感的设计

分析了电网不平衡条件下三相PWM整流器主电路并进行建模.在此基础上分析了交流侧电感的设计,探讨了在电网平衡与不平衡两种状态交替变更的条件下交流侧电感的设计方法.如果三相PWM整流器采用不平衡控制策略,那么电感的设计应充分考虑在电网平衡条件下PWM整流器的性能和控制效果.通过仿真验证这种方法的可行性和实用性.     

基于模块化多电平换流器的新型高压变频器拓扑及其控制

为使煤矿设备高效利用能源,达到节能减排的目的,提出了基于模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)的新型高压变频器。概述了其基本结构,分析了MMC拓扑及工作机制。以逆变侧为研究对象,建立MMC数学模型,采用建模排序法控制子模块电容电压稳定平衡,通过与不同调制算法对比,载波正负反相层叠脉冲宽度调制技术(POD-PWM)的优势得以凸显。以Matlab-Simulink及RT-Lab半实物仿真设备为实验平台,搭建上位机控制器,实验结果显示换流器运行正常、电容电压稳定平衡,输出电能质量高,谐波含量小,证明了提出的载波正负反相层叠与电压稳定平衡控制相结合的控制策略的可行性,并得出了实验条件下的最佳三角载波频率。     

改进型PWM整流器直接功率控制算法研究

传统的直接功率控制策略(DPC)具有开关频率不固定的缺点,给电感的设计带来不便,控制性能欠佳。针对该问题,本文提出了一种改进型直接功率控制策略(VF-DPC),该策略用一个PWM调制模块代替了传统的直接功率控制策略中的滞环比较器和开关表,使得DPC控制策略的缺点得以改善,同时采用虚拟磁链定向方式,提高系统的抗干扰能力。并使用MATLAB7.0软件仿真了基于VF-DPC控制策略的整流系统,验证了该策略的可行性。     

高压电网微机功率因数自动补偿装置的研究

介绍一种自行研制的高压电网功率因数自动补偿装置,实际运行表明：该装置能实时跟踪补偿,运行稳定可靠,节能效果显著。     

工模具行业专业报价解决方案Cimatron独一无二的冲压模具报价系统和注塑模具报价系统

新的模块巩固了Cim atron为工模具行业提供从报价到产品交付的全面解决方案。2005年6月10日,CimatronLtd.(NASDAQ:CIMT),作为面向工模具行业提供从产品报价到交付的集成CAD/CAM解决方案的开发者,今天发布在满足工模具行业最紧迫的任务需求的两个产品--为新任务快速准确的产生报     

基于Cuk电路的多交错对称式均衡方案

均衡控制作为解决电动汽车电池组不一致性问题的有效方式,已发展成为汽车动力电池的关键技术之一.针对目前电感式拓扑均衡时间长、均衡速度慢的问题,本文提出了一种基于Cuk电路的多交错对称式均衡方案.以单体电池作为研究对象,引入中止参数,完成均衡策略的设计与优化,最终实现均衡控制.该均衡方案拓扑结构简单、均衡速度快,克服了传统...     

基于形状特征k-d树的多维时间序列相似搜索

多维时间序列是信息系统中一类重要的数据对象,相似搜索是其应用的一个核心.两个序列(子序列)相似度加以比较的常用方法是:将序列(子序列)转换成空间中的曲线,然后计算曲线间的欧几里德距离.这种方法的主要缺陷是它仅考虑了序列(子序列)间的整体距离关系,而不能体现它们自身的局部变化.针对此问题,提出了一种新的可应用于多维时间序列的快速相似搜索方法.该方法将序列(子序列)的局部变化特性与检索结构(k-d树)结合起来,使得在搜索k-d树的同时实现了序列(子序列)的局部变化匹配,从而极大地提高了查询效率和正确率.实验结果表明了算法的有效性.     

基于神经网络模型预测涤纶FDY油剂及其乳液的外观

将基础油剂、偏亲水乳化剂和偏亲油乳化剂按不同配比制备涤纶全拉伸丝(FDY)油剂以及油剂质量分数为1%的乳液,定量分析油剂及乳液的外观随基础油剂含量、偏亲水乳化剂含量的变化规律;建立以基础油剂含量及偏亲水乳化剂含量为输入、油剂及乳液的外观为输出的分类神经网络模型,用采集的不同配方下油剂及乳液的外观进行网络训练,用新配方下油剂及乳液的外观进行模型验证。结果表明:油剂及乳液的外观是关于基础油剂含量、偏亲水乳化剂含量的分段函数,在基础油剂含量确定时,随着偏亲水乳化剂含量增加,油剂及乳液的外观依次呈现出白色乳液、略带蓝光白色乳液、蓝白色半透明液体、透明液体和暗灰色液体,且油剂分层;分类神经网络模型经训练后,准确率达98.3%,模型拟合效果好,能准确预测新配方下油剂及乳液的外观,可以为判断新油剂配方下能否制备微乳液体系提供帮助。