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模块化多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)的调制方法直接影响其运行时的整体性能。最近电平调制(nearest level modulation,NLM)由于其多电平输出时开关频率低、易于工程实现等优点在中高压大功率场合得到广泛应用。文章针对传统NLM采用电容电压排序,根据电流方向选择相应子模块触发导通的电压均衡方法,在阶梯波形成过程中引入自变量的偏差值,调整近似函数,对发波过程的算法进行修正,使得输出电平数增加一倍,显著提高交流输出电压谐波特性;同时分析比较不同调制偏差量组合情况下的输出电压谐波水平,最后仿真验证了该方法的效果。 相似文献
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正常生产过程中,气化炉通常采用常规倒炉和在线倒炉2种模式,兖矿新疆煤化工有限公司600 kt/a醇氨联产项目多喷嘴对置式水煤浆加压气化炉以往都采用在线倒炉模式,但2017年10月以来,在双炉双系统运行而仅有2台液氧泵(无备泵)的情况下,按照以往的经验无法完成倒炉工作。后经充分地分析与论证后,兖矿新疆煤化工有限公司决定打破常规思路,仅用2台液氧泵,通过降低系统负荷(停用一对烧嘴以减少用氧量)后进行备用炉投料,待并气后再停另一对烧嘴的方式,成功实现了在线倒炉,并快速恢复了正常生产负荷,有效减少了系统开停车次数,切实保障了生产系统的安全、稳定、长周期运行,实现了节支降耗、增产创效。 相似文献
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在安全关键系统的软件开发过程中,形式化验证是一种经检验的提高软件质量的技术.然而,无论从理论上还是从应用角度来看,软件的验证都必须是完整的,数据流验证应该是对实现层软件模型进行验证的必要体现.因此,环境输入、泛型函数、高阶迭代运算和中间变量对于分析形式化验证的可用性至关重要.为了验证同步反应式模型,工程师很容易验证控制流模型(即安全状态机).现有工作表明,这类工作无法全面地验证安全关键系统的同步反应式模型,尤其是数据流模型,导致这些方法没有达到工业应用的要求,这成为对工业安全软件进行形式化验证的一个挑战.提出了一种自动化验证方法.该方法可以实现对安全状态机和数据流模型的集成进行验证.采用了一种基于程序综合的方法,其中,SCADE模型描述了功能需求、安全性质和环境输入,可以通过对Lustre模型的程序综合,采用基于SMT的模型检查器进行验证.该技术将程序合成作为一种通用原理来提高形式化验证的完整性.在轨道交通的工业级应用(近200万行Lustre代码)上评估了该方法.实验结果表明,该方法在大规模同步反应式模型长期存在的复杂验证问题上是有效的. 相似文献
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针对传统PDF文档检测误报率过高的问题,提出一种基于图神经网络与深度学习的检测模型DGNN。通过收集文档运行时各线程产生的系统调用数据生成相应的系统调用图,运用所提基于H指数的图采样策略缩减数据规模;采样后的子图作为模型DGNN的输入,借助图卷积网络提取关联关系的同时,利用深度学习提取系统调用对的属性特征并完成特征融合,通过系统调用图的性质判别完成检测。实验结果表明,与其它方法相比,该模型特征提取与训练时间短,有效提高了PDF文档的检测效果。 相似文献
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随着加工制造业的发展,加工的零件精度要求越来越高,这就需要在数控加工的过程中提高加工的质量,首先要了解影响精度的因素,针对问题提出解决方法,以下是本文的几点看法,仅作参考. 相似文献
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