内燃动车柴油发电机的励磁系统模糊滑膜控制研究

针对发电机励磁系统运行时的动静态性能要求,分析了内燃动车柴油发电机的控制特点,提出一种模糊滑模复合控制策略.利用滑模控制对扰动与参数不敏感的特性,可有效解决发电机励磁控制的鲁棒性问题;同时采用模糊控制,根据输出变化量和变化率在同步发电机运行过程中实现实时调整滑膜控制器的参数.仿真结果表明,与单纯的滑模控制相比,模糊滑膜控制器使发电机的端电压更稳定,具有较好的静态和动态性能.     

基于PI与 QPR双闭环控制的光伏并网系统控制策略∗

传统的比例积分(PI)控制器在光伏三相逆变器系统中存在无法实现无静差跟踪及谐振抑制效果较差的问题,为提高光伏三相逆变器系统谐振抑制效果及电流控制效果,提出一种基于PI与准比例谐振(QPR)双闭环控制的光伏三相逆变器系统控制策略.设计了基于PI与QPR双闭环控制的控制策略及控制框图,实现入网电流无静差跟踪,具有更好的入网电流波形及谐振抑制效果,提升了系统的稳定性.最后,通过在MATLAB/Simulink平台搭建仿真模型,验证了该控制策略的正确性和有效性.     

采用不同模型预测低碳Fe–Ni合金等离子熔覆层的冲击韧性

采用等离子熔覆法在Mn13高锰钢上制备了低碳Fe-Ni合金层。以熔覆电流、喷头移动速率、离子气流量和热处理温度作为输入参数,以冲击韧性作为输出参数,建立了BP(误差反向传播)神经网络模型和粒子群算法优化(PSO)BP神经网络模型,并跟冲击韧性与热处理温度之间的线性回归模型进行对比。结果表明,线性回归模型、BP神经网络模型和PSO-BP模型的平均相对误差分别为7.06%、6.12%和3.03%。PSO-BP模型的预测结果与实测值的误差较小。     

基于Ziegler-Nichols优化算法的火电机组负荷频率PID控制研究

随着风电和光伏接入电网的规模不断扩大,电网负荷峰谷差逐渐增加,电网的频率控制出现超调量过大、调节速度过慢等一系列问题。本文针对互联电力系统的负荷分配以及频率控制问题,提出考虑发电机组分配系数的互联电力系统负荷频率控制方法。首先,建立单个区域包含多个火电机组的两区域电网自动发电控制（AGC）系统仿真模型,根据各发电机组的煤耗特性建立经济性目标函数,并且获得最优的出力分配系数;然后,基于联络线功率和频率偏差控制（TBC-TBC）的控制模式,采用经Ziegler-Nichols相关算法优化后的PID控制,并对优化后PID控制器的鲁棒性进行分析研究;最后,基于两区域系统仿真模型,在一定的负荷扰动工况下进行仿真验证。仿真结果表明:该分配方法能够有效节省煤耗,本文算法优化后的PID控制器在频率恢复速度方面具有一定的优势,并且鲁棒性良好。     

外饰喷涂件用基材与底漆特性对橘皮的影响

分别从底漆粗糙度、溶剂溶解度参数、塑料基材耐溶剂性等方面对外饰件漆膜橘皮的影响因素进行了分析和讨论,提出了相应的优化措施.     

考虑寄生参数的隔离型双有源桥DC-DC变换器的开关开路故障分析与容错控制策略

双有源桥(DAB)DC-DC变换器开关管的驱动电路故障导致开关开路故障(OCSF),这使得DAB系统拓扑对称性缺失、高频电压和电流发生畸变和直流偏置,进而对系统的可靠性和长期运行稳定性造成不良影响.对此,研究DAB开关管和高频变压器寄生参数对OCSF后系统运行状态的影响,以完善DAB故障分析体系.针对OCSF问题,提出一种基于对称拓扑和对偶原理的故障容错策略,通过闭锁开关使系统运行拓扑恢复对称,并在此基础上提出一种不改变控制器参数、只需改变控制器输出饱和参数的实用控制方法,并在理论上讨论了该方法的可行性.最后,通过实验验证了OCSF模态分析及所提容错控制策略的正确性.     

西北地区风电功率波动特性概率密度及波动统计

为了准确描述西北地区风电功率波动特性的概率密度分布及波动变化,在对西北地区风电功率数据分钟级分量进行分布拟合统计后,得出特殊t（t location-scale）分布可以描述西北地区风电功率波动特性的概率分布。将西北地区风电功率数据划分为幅值差波动和斜率波动,因CLARANS算法常用在大数据聚类划分上,故利用CLARANS算法对幅值差波动和斜率波动进行聚类划分。聚类划分后经统计表明：西北地区风电功率数据的幅值差波动具有明显的季节性特征,在6—8月最为明显;斜率波动有较为明显的空间特征,随着空间尺度的增大,缓慢波动的风力发电量占比均值由0.356降至0.267,快速波动的电量占比均值由0.183升至0.35。     

Machine Learning Reduced Gene/Non-Coding RNA Features That Classify Schizophrenia Patients Accurately and Highlight Insightful Gene Clusters

RNA-seq has been a powerful method to detect the differentially expressed genes/long non-coding RNAs (lncRNAs) in schizophrenia (SCZ) patients; however, due to overfitting problems differentially expressed targets (DETs) cannot be used properly as biomarkers. This study used machine learning to reduce gene/non-coding RNA features. Dorsolateral prefrontal cortex (dlpfc) RNA-seq data from 254 individuals was obtained from the CommonMind consortium. The average predictive accuracy for SCZ patients was 67% based on coding genes, and 96% based on long non-coding RNAs (lncRNAs). Machine learning is a powerful algorithm to reduce functional biomarkers in SCZ patients. The lncRNAs capture the characteristics of SCZ tissue more accurately than mRNA as the former regulate every level of gene expression, not limited to mRNA levels.     

某水利枢纽工程水泵水轮机组变频调速方式的选择

某水利枢纽工程的扬程/水头变化范围大,难以完全满足水泵水轮机组性能指标的要求,需要通过变转速方式进行解决。通过采用变频调速技术,实现了水泵水轮机组既能变频抽水,又能变频发电,从而解决了抽水工况扬程变化范围和发电工况水头变化范围大的技术难题。研究方法提高了供水保证率,增加了发电效益。     

基于双重故障模式的微型电网电压自愈控制方法研究

针对故障干扰容易造成电网负荷损失的问题与负荷裕度较小且分布不均等问题,提出双重故障模式的微型电网电压自愈控制系统等效处理微型电网运行模式。通过有向图路径矩阵及其关联矩阵确定供电路径计算传输功率,构建网络故障关联与拓扑矩阵然后对双重故障形成关联,实现负荷裕度损失较小的条件下进行微型电网电压自愈控制的目的。实验表明,故障检测过程中负荷裕度提升值较高且分布均匀,紧急负荷补偿能力较高,故障定位下的微型电网负荷性能得到提升且具有良好的稳定性。