基于SOPC技术的运动控制器的研制

按照SOPC技术的设计流程,对运动控制器进行了模块划分,并对核心模块（插补器）进行了算法研究、算法验证与精度分析、程序编制、综合仿真等步骤。划分的运动控制器各模块均采用Verilog硬件描述语言在Altrea公司的SOPC开发平台QuartusⅡ下进行开发。     

浅析电气误操作事故的原因及对策

近年来,电力系统电气误操作事故屡禁不止.认真分析电气误操作事故的原因及防范对策,对确保电力企业安全生产具有很重要的意义.……     

干式直流套管极板边缘电场分布及优化方法

干式直流套管作为换流变、阀厅的重要组成部分,极板边缘的电场最大,局部放电最易从该处起始,进而引发绝缘失效,如何有效优化极板边缘处的电场已经成为提高干式直流套管运行可靠性的关键。为进一步确定干式直流套管极板边缘电场分布规律及优化方法,建立了双层电容屏套管芯体模型,分析了不同电容屏参数下传统经验公式的准确性,并对比了铝箔边缘半折边、敷设半导电绝缘纸、敷设非线性电导材料等方法对极板边缘电场的优化效果。结果表明,传统经验公式对极板边缘的最大电场估计偏小,且偏差基本不随d/Δt变化,约为7.5%。此外,极板边缘半折边方法可以使极板边缘曲率半径增大1倍,最大电场降低27.8%。极板边缘敷设环氧浸纸材料电导率10~100倍的半导电纸可以使极板边缘最大电场降低超过31.4%,且再增大半导电纸电导率,极板边缘最大电场几乎不再下降。极板边缘附着非线性绝缘材料方法是一种有前景的方法,可以使极板边缘最大电场下降达73.2%。     

《多能源环境下电力市场运行方法》一书的评论

新时代下我国不断加强对可再生能源的政策扶持力度,大力促进可再生能源的可持续发展,并取得了骄人的成绩.如今,我国光、水、风、核以及太阳能发电等可再生能源的发电量均位居世界前列,因此进一步优化可再生能源的外部环境就是其挑战之一.如何在多能源环境下确保我国各地电网的稳定运行、电力市场的稳定发展并有效防止风、光、水等可再生能源发电的弃置出现,《多能源环境下电力市场运行方法》可为我国电力市场的发展提供有效的参考.     

桥墩局部冲刷三维地形及水流结构特性试验研究

本文开展不同水流条件下单、双墩绕流冲刷试验,基于SFM方法实现冲刷地形三维重构,并使用粒子图像测速技术获取桥墩绕流二维流场,定量分析水流结构与冲刷地形之间耦合关系。结果表明：（1）通过运动摄像重构技术可实现冲刷地形三维重构,冲刷坑为不规则倒置圆锥体,模型前方及两侧冲刷深度最大,后方呈凸起形态。（2）随水流强度增大,坑深与坑径均线性增大,坑后沙堆长度与高度均增大,沙丘“尾鳍”夹角减小。冲刷坑面积与体积均随水流强度增大而增大,且随坑深增大呈开口向上抛物线趋势增大。（3）剪切应力下切作用将形成较深冲刷坑,位于桥墩两侧大尺度流向涡向下游延伸,促进冲刷坑后方倾斜凹槽形成。尾涡分离弱化,挟沙能力降低,桥墩下游出现泥沙堆积。     

基于云桌面技术的高职电子信息实训室建设分析

如何为社会培养更多高素质的人才成为职业教育新的使命.职业教育即培养复合型职业人才,要求学生德、智、体、美、劳五育全面发展,并且具备某一职业或职业群所需实际能力的(理论与实践)技术技能人才.实训教学已成为职业教育不可或缺的重要组成部分.该文立足于高职电子信息大类实训室建设,对职业教育背景、实训室现状与建设原则做了分析,并...     

基于神经符号的动力电池拆解任务与运动规划

建立完善的动力电池回收利用体系是我国新能源汽车高质量发展需要突破的瓶颈问题之一,研究和发展智能化、柔性化、精细化的高效拆解技术是其中的重要环节.但由于受非结构化的拆解环境和拆解过程中的不确定性等因素的影响,目前,动力电池拆解还采用人工为主、机器辅助拆解的方式,不仅低效,而且致使工作人员暴露在危险的工作环境中,亟需向自动化、智能化方式转变.研究基于神经符号理论对动态环境中动力电池的拆解任务进行研究,设计并实现了一套任务和运动规划系统.与现有的动力电池拆解系统相比,系统在自主性、可扩展性、可解释性、可学习性4方面具备明显的优势,这4方面的优势相辅相成,可以不断促进系统的完善和提高,为实现动力电池的智能化拆解铺平了道路.基于该系统实现了在复杂多变的拆解工作环境中动力电池连接约束件的智能拆解,验证了系统的可行性.     

稀土淬火油的开发与应用

介绍了淬火油稀土催冷添加剂的合成与调合工艺以及对淬火油理化性能、冷却性能和淬火工艺性能的影响。在淬火油中添加一定比例的稀土油溶性添加剂可明显改善淬火油冷却性能,工件采用该油调质淬火可提高其综合机械性能。     

降解农药有机废水连续反应动力学

通过非硫紫细菌Ｒｈｏｄｏｐｓｅｕｄｏｍｏｎａｓ ｃａｐｓｕｌａｔｕｓ和生物活性炭组成处理废水系统,在平流式生物反应器进行了三唑磷有机废水的连续处理,并建立了动力学模型,为ＰＡＣＴ－ＡＳ法处理有机废水提供了模拟放大依据。     

基于多普勒特征的蝙蝠生物声呐环境识别及其水声场景应用

蝙蝠生物声呐仿生技术结合深度学习算法为智能信号处理领域带来了许多新应用和研究方向。飞行蝙蝠能利用回声与环境多普勒信息感知环境并识别目标,并以此为基础进行捕食、导航与交流等活动。通过研究飞行蝙蝠使用回声和多普勒信息感知环境和识别目标的生物机理,可以为人类创造更加高效、精确的探测和识别系统奠定基础。文中从飞行蝙蝠生物声呐感知系统的基本原理入手,建立了蝙蝠生物声呐飞行状态的杂波环境数学模型。针对发射恒频信号的蝙蝠,提出了一种基于时频特征平面与卷积神经网络的环境场景识别方法。通过时频分析获取杂波环境的多普勒与距离维特征,采用卷积神经网络从大量数据中高效地提取特征,根据不同方向杂波的多普勒与距离维差异实现环境识别。本研究通过计算机仿真对蝙蝠飞行过程中具备的环境分类与感知能力给出了数值模拟说明。仿真结果表明,所提算法具有良好的分类识别能力,且信噪比为30 dB时,对不同杂波环境的分类准确率可达96%以上。同时分析了飞行蝙蝠生物声呐环境识别技术在水声领域的应用,模拟海港口岸建立了水下声呐混响环境模型,并针对水下潜航器等运动平台环境类型识别进行了性能仿真验证。结果表明,所提模型与分类识别算法取得了良好...