交流励磁发电机定子磁场定向矢量控制

针对交流励磁发电机强耦合的特点,介绍了一种定子磁场定向的交流励磁电机矢量控制系统,建立了基于MATLAB/SIMULINK的仿真平台,进行了各种工况的系统仿真,验证了定子磁场定向矢量控制可实现发电/电动机有功、无功功率的独立调节。     

电压稳定分析中潮流方程鞍结点分岔与极限诱导分岔的比较研究

基于潮流方程模型的分岔分析是电力系统电压稳定静态分析的有用工具,其中潮流方程的鞍结点分岔和极限诱导分岔是两种不同的导致电压崩溃的分岔现象。文章从数学上与物理实际两个方面来比较这两种分岔的相同与不同点,以有助于理解并区分两种不同的电压崩溃现象。通过两个算例IEEE 57节点和IEEE 118节点系统,从数值结果方面说明了上述理论分析结果。     

天津电网电压稳定研究

采用中国电科院开发的PSD-VSAP软件程序及BPA潮流稳定程序,对2009年天津电网典型方式下的静态电压稳定性和暂态电压稳定性进行了深入研究,对影响电压稳定性的几个因素包括地区无功补偿变化、运行方式变化、网络结构变化等进行了敏感性分析.结果表明天津电网2009年典型运行方式电压稳定性较好,并指出了电压稳定相对薄弱区域.针对地区无功补偿变化、运行方式变化以及网络结构变化对天津电网电压稳定性的影响,提出了建议.     

供应链管理下的企业效能评价模型研究

评价供应链管理的好坏,关键在于分析它为企业所带来的实际收益。依据平衡计分卡理论,构建供应链管理下的内在因果关系分析框架,表明学习与成长、供应链流程、顾客满意度和企业财务水平的相互联系,在此分析框架下,利用系统动力学模拟仿真的方法,探讨供应链整体运行效果和企业个体效能的关系,显示供应链协作时间的改进,经过因果链最终使企业利润发生多大程度的变动,这样,可以求解出供应链管理为企业所带来的实际效能,为企业实施供应链管理项目提供指导依据。     

基于空间栅格法的最大Lyapunov指数算法研究

 最大Lyapunov指数是判断时间序列是否为混沌的一个重要判据,但传统方法求解的计算量很大,所需时间较长,导致在工程实际应用中受到限制.本文提出了基于空间栅格法的最大Lyapunov指数的改进算法,该方法将重构后的整个相空间进行分割,形成多个小空间,搜索邻近点时只需在其子空间内进行搜索,可以大大提高搜索速度.仿真实验表明改进的邻近点搜索方法无论在有噪声情况下还是在无噪声情况下都具有良好的鲁棒性,可以快速而有效地实现参考点邻域的搜索,极大的缩短了计算时间,且易于编程实现,使混沌信号特征指数的在线提取成为了可能.     

基于振动信号分离的行星轴承故障特征提取

由于行星轴承振动信号传递路径的时变性,且行星齿轮箱中齿轮啮合振动信号较强,导致行星轴承故障特征提取较为困难。为此,提出了一种基于振动信号分离的行星轴承故障特征提取方法。该方法首先采用阶比分析技术将原始振动信号进行等角度采样;每当行星架旋转一周,采用Tukey窗进行加窗截取,按照啮合齿序重新拼接,构造振动分离信号。再采用离散随机分离从振动分离信号中提取行星轴承故障分量;最后进行包络谱分析提取故障特征。行星轴承内圈故障实测信号分析表明,该方法能有效提取行星轴承故障特征。     

基于影响因素矩阵法的电网规划管理机制研究

研究为解决XX电力公司规划准确度不高问题,通过访谈调研、文献研究等方法搭建了影响电网规划的指标体系,并在比较分析研究对象的特殊性之后,创新性地提出了影响因素矩阵法评价模型,在综合运用德尔菲法、二维矩阵法、Borda序值法的基础上,实现了定性研究的定量转化,并顺利完成各影响因子的排序,为后期电网规划提供了有力的数据支撑及决策支持。     

混沌振动的自适应预测方法研究

在混沌时间序列相空间重构的基础上,提出了一种沿轨道自适应预测方法,推导了模型参数的自适应算法,并研究了不同邻域点数、重构嵌入维数对预测结果的影响,仿真研究结果表明在一定的参数条件下,该方法具有良好的预测性能。将该方法用于某型非线性隔振系统振动实验信号的预测,取得了良好的预测效果。     

相空间重构优化研究

分析了传统相空间重构方法的不足,提出了相空间重构优化的标准和重构质量的评价方法.由于相空间重构过程中,重构参数的改变直接导致了吸引子的伸展和折叠行为.并形成相应的空间结构.通过无序度可以有效地刻画重构吸引子的不同性态,当无序度最小时可保证吸引子具有最规则的结构.重构质量的评价主要是通过检测吸引子拓扑结构的稳定性来实现,这比其他检验方法更具有客观性.仿真实验结果表明该方法的可行性.     

深度卷积神经网络在混沌振动识别中的应用研究

针对混沌振动信号识别中,混沌特征指数计算量大、运算耗时长,难以满足实时性的要求,提出一种基于深度卷积神经网络的智能混沌识别方法.首先通过相空间重构技术,得到不同振动信号的吸引子图;在此基础上,优化设计了经典网络模型AlexNet的结构参数并进行训练;最后将改进后的模型用于混沌信号的智能识别.仿真和实测信号的结果表明,该...