单相并联型有源电力滤波器主电路参数耦合关系研究

单相并联型有源电力滤波器(SAPF)主电路参数之间存在一定的耦合关系,这对各参数值的合理选择有较大的影响。通过分析现有单/三相SAPF主电路交流侧电感以及直流侧电压、电容值等参数的计算方法,得到了具体的单相SAPF电路参数解析表达式。针对所得表达式各变量之间的耦合关系,在MATLAB中进行建模优化分析,得出一套完整的参数设计方案。保证在特定负载下补偿后谐波含量低于2%的综合优化目标。仿真和实验过程验证了所选参数的正确性。     

钕铁硼磁材二次废料制备高纯硫酸亚铁

钕铁硼磁材废料经回收稀土后产生大量的二次废料,针对该废料含铁量高的特点,对废料中的铁元素提取进行了相关研究,铁元素以硫酸亚铁产品形式回收。酸浸提铁阶段考察了酸浓度、浸提温度、反应时间、液固比(酸体积/废渣质量)、浸取次数等因素对铁离子浸出效果的影响,通过单因素实验得到较优的酸浸工艺参数：硫酸浓度6 mol/L、浸提温度80℃、反应时间120 min、液固比4∶1(mL/g)和浸取次数2次,在此条件下铁的浸出率约为97.8%。还原阶段考察了温度、反应时间及废铁屑过量系数等因素对Fe³⁺转化为Fe²⁺效果的影响,得到较优的还原工艺参数：还原温度为80℃、反应时间为120 min和废铁屑过量系数为1.2,在此优化条件下,Fe³⁺转化为Fe²⁺的转化率约为97.69%。最终采用浓缩、冷却结晶、重结晶的方法制得硫酸亚铁产品,产品纯度99.92%。     

基于LabVIEW的汽车制动部件高低温耐久性试验台研制

基于虚拟仪器开发平台Lab VIEW,以工控机为核心,开发了集参数设定、硬件控制、数据采集、数据管理为一体的汽车制动部件高低温耐久性集成试验台。介绍了试验台的组成结构、工作原理及程序设计。利用该试验台对某型液压主缸带增空助力器进行高低温耐久性试验,结果表明:该试验台测试精度高,性能稳定。     

基于SFD的资源分解结构优化研究

资源分解结构（Resources Break up Structure）作为资本化项目资源,准确估算并控制项目成本有着前瞻性的支持作用。文中在传统资源分解结构的构建过程中引入模糊数据统计（Statistics of Fuzzy Data）方法,优化了分解结构的过程,利用模糊众数和模糊权重修正资源结构的分解结果,使得它较;隹确地为工作分解结构（Work Break up Structure）提供乘积元素。并通过制造执行系统（Manufacturing Execution System）的研发过程为例,证明了优化活动的有效性。     

一种软件实用性模糊评估方法

软件的多样性使用户很难选择适合应用需求的实用软件,本文给出软件实用性定义并对其属性进行深入分析,提出一种基于AHP(层次分析法)理论的软件实用性模糊评估方法,将AHP方法与模糊评判法则相结合.建立应用需求驱动的实用性指标树动态构建模型,设计具有动态扩展性的实用性指标数据库,建立软件实用性模糊评估过程模型,详细阐述指标分级模型框架和基于AHP的软件实用性模糊评估方法.最后,结合“Trustie协同开发平台在电力行业生产管理系统开发中的应用”项目予以验证.     

基于协同合作的国产软硬件售后服务体系

针对当前国产软硬件产品售后服务质量参差不齐、服务流程不规范、服务平台封闭孤立等问题,提出了一种国产软硬件厂商、系统集成商和用户多方共建共赢的协同售后服务体系,并设计了一个基于软件即服务（SaaS）模式的售后服务系统框架.     

基于Faster R-CNN的灵武长枣图像检测方法

基于机器视觉技术自动采摘地方特色林果灵武长枣时,自然变化的环境会极大地影响检测的准确率.为适应时时变化的自然环境,提出基于双损失函数的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)集成学习模型.建立图像数据集,包括训练集和测试集;根据特征搭建Faster R-CNN模型,在RPN层利用softmax作为基础分类器得到感兴...     

液压系统功率匹配方法探讨

针对功率不匹配造成液压系统效率低的情况,分析了定量泵、变量泵液压系统功率匹配的方法与节能途径。     

考虑多风电场相关性的场景概率潮流计算及无功优化

针对结合K-means聚类和Copula函数建立场景概率模型时,K-means聚类不能根据风电出力数据分布特点自发确定最佳聚类数这一不足,提出通过基于密度的聚类有效性指标确定最佳聚类数。并以此建立最优场景概率模型,采用改进型回溯搜索算法(BSA)进行无功优化。以澳大利亚的两个相邻风电场实测出力为例,在含多风电场的IEEE30节点系统中对所提方法进行验证,算例结果表明采用所提方法确定的最优场景概率模型能准确描述多风电场输出功率之间的相关性。     

基于BP神经网络的排爆机械臂逆运动学分析

机械臂逆运动学是已知末端执行器的位姿求解机械臂各关节变量,主要用于机械臂末端执行器的精确定位和轨迹规划,如何高效的求解机械臂运动学逆解是机械臂轨迹控制的难点;针对传统的机械臂逆运动学求解方法复杂且存在多解等问题,提出一种基于BP神经网络的机械臂逆运动学求解方法;以四自由度机械臂为研究对象,对其运动学原理进行分析,建立BP神经网络模型并对神经网络算法进行改进,最后使用MATLAB进行仿真验证;仿真结果表明:使用BP神经网络模型求解机械臂逆运动学问题设计过程简单,求解精度较高,一定程度上避免了传统方法的不足,是一种可行的机械臂逆运动学求解方法。