线性切换系统的采样数据输出调节问题

本文基于采样控制,解决了线性切换系统的输出调节问题.首先考虑了外部输入信号是常数的情况,给出了采样周期与平均驻留时间的关系.通过构造一类Lyapunov-Krasovskii泛函,使得闭环系统内部稳定且调节输出趋于零.其次考虑了外部输入信号是导数有界且时变的情况,给出了采样数据状态反馈控制器,并依据采样周期和平均驻留时间关系给出的切换条件得到了切换系统实用输出调节问题可解的充分条件.最后通过两个数值例子验证了方法的有效性.     

聚集诱导发光分子在双光束超分辨光存储中的潜在应用

聚集诱导发光分子因其高效的发光性质而被广泛应用于生物成像、光波导和电致发光等领域,但在光信息存储领域还鲜有研究。与其他光存储材料相比,聚集诱导发光分子的局域密度变化会引发荧光强度的变化,这在光存储领域是一个显著优点。该文针对聚集诱导发光分子的特性,讨论了该类分子在超分辨光存储领域的可能应用方式,以及需要解决的关键问题。     

配电网电压不平衡时MMC控制策略研究

基于柔直技术的交直流混合配电网在促进配电网低碳化转型、提升供电可靠性等方面具有显著优势。模块化多电平变换器(MMC)具有扩展能力强、输出电压等级高等优势,为构建多电压等级、多层次、交直流混联的配电网提供有效的解决方案。结合我国配电网70%以上的故障是由电压不平衡所导致的现状,展开配电网电压不平衡时MMC控制策略的研究有广阔的学术研究意义和工程应用价值。因此,在理论分析的基础上利用PSCAD仿真软件和RTDS半实物平台搭建电网电压不平衡时的仿真模型,验证了所研究的电压不平衡时MMC控制策略的有效性。     

基于混合模型的钢轨检测识别方法

为了改善我国现有钢轨检测识别方法准确性和鲁棒性不高以及弯轨拟合较差等问题,提出一种基于直线-曲线混合模型的钢轨检测识别算法。首先对图像进行预处理,调整滞后阈值进行Canny边缘检测。采用累计概率Hough变换对直轨检测并完成近远视场的划分以及消失点的确定。对近视场直轨采用直线模型拟合,根据其检测结果对远视场进行循环线性近似获取钢轨特征点,并根据钢轨灰度特征进行验证,采用最小二乘法完成曲线拟合。直线-曲线模型的切换根据制定的规则完成。实验结果表明,提出的算法检测正确率为90.1%,适用于不同环境的场景,具有较好的鲁棒性。     

基于数字图像处理的柔性水翼形变测量

针对振荡水翼式潮流能发电装置中柔性水翼的形变测量问题,设计了一套基于高速相机的非接触式测量系统,可在不影响水翼水动力学特性的前提下,连续采集水翼运动过程中的图像并计算水翼形变。建立了图像坐标系和水翼世界坐标系的坐标转换模型,给出了相关参数的标定方法和形变的计算公式。提出了一种基于Canny算子的水翼迎流面边缘检测方法,给出了边界的多项式拟合算式,从而可计算出水翼迎流面边缘上任一点的形变。设置了不同实验条件进行了验证,识别出的水翼总长度误差在2%以内,形变量符合实际规律。实验结果表明该方法能够有效测量水翼迎流面边缘上任一点的形变,且具有现场布置简单、不影响水动力学特性的优点。     

基于 SVD-VMD 和 SVM 滚动轴承故障诊断方法

针对故障滚动轴承振动信号中含有干扰信号,难以准确提取出故障信息,提出了一种基于奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用奇异值分解对信号进行处理,根据奇异值峰度差分谱来确定分解后重构矩阵的有效阶数,然后根据该有效阶数重构信号,对重构后的信号进行VMD分解,根据上述有效阶数确定分解的本征模态函数(IMF)分量的个数,从分解后的IMF分量中提取故障特征参数,将其作为支持向量机的输入参数进行故障诊断。最后采用合肥工业大学轴承试验机进行验证,并与直接进VMD分解及基于带通滤波器信号去噪的故障诊断方法进行对比,结果表明该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,可用于滚动轴承故障诊断。     

基于砂带表面磨粒分布的螺杆曲面重复磨削区域 表面粗糙度预测

为提高螺杆转子磨削效率开发螺杆同步磨削装置,分别采用不同方式对螺杆凹凸两面进行磨削,由此会在连接处产生重复磨削区域。为保证重复磨削区域表面质量满足螺杆使用要求,对该区域表面粗糙度进行预测。首先基于瑞利分布建立砂带表面磨粒分布模型;在此基础上,根据磨削去除机理及螺杆廓形对磨削后的螺杆表面形貌进行预测;其次,依据表面粗糙轮廓度定义得到不同工艺参数下的表面粗糙度预测值。最后通过螺杆磨削及测量实验验证提出算法的准确性。实验结果表明提出的算法平均误差为6.27%,最低误差为0.16%,因此提出的算法可为螺杆转子砂带磨削表面粗糙度预测提供理论依据。     

基于 GA-BRBPNN 的航空自耦变压整流器 故障诊断方法

航空自耦变压整流器(auto-transformer rectifier unit, ATRU)是飞机高压直流电网关键电能变换装置,在运行过程中受高 温、机械应力、荷载波动等因素持续影响,其内部元件可能出现相应故障,进而威胁飞机可靠运行及持续适航。 针对 ATRU 整流 部分故障信号频谱难以区分、诊断准确率不高问题,提出一种遗传算法(genetic algorithm,GA)与贝叶斯正则化反向传播神经网 络(Bayesian regularisation back propagation neural network,BRBPNN)相结合的故障诊断识别方法。 首先,实现 ATRU 故障仿真, 以时频分析方式处理所得信号,从而挖掘不同故障状态的特征信息;随后采用 GA 算法优化 BRBPNN 初始权阈值并建立最优 GA-BRBNPNN 诊断模型,将特征样本输入诊断模型进行故障分类识别,测试模型性能;最后,搭建故障模拟实验平台对实测数 据进行模型验证。 实验结果分析可知,对于仿真故障,该模型诊断准确率可达 99. 46%,对于实测故障,该模型可全部诊断识别 待测样本;由此表明提出的 GA-BRBPNN 优化模型诊断效果好,具有较高实用价值。     

考虑储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化

强波动性分布式电源的大量接入给配电系统可靠安全运行带来了挑战。为此,提出了一种考虑储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化调度方法。首先,建立了综合考虑柔性配电开关、储能与动态重构的柔性互联配电系统两阶段鲁棒优化数学模型,其中第一阶段考虑日前分布式电源出力预测的不确定性以及网络拓扑和储能的时序相关性进行全局优化,第二阶段基于第一阶段的决策方案和准确的超短期预测信息,在各时段对柔性配电开关进行实时调度;其次,采用改进的列与约束生成算法对模型进行求解,通过辅助变量和对偶变量交替迭代,显著提高子问题的求解效率;最后,通过33和69节点系统进行测试,验证了所提调度模型和求解算法的有效性。     

无线传能机车人体电磁环境安全研究

随着无线电能传输技术在铁路系统的应用,电磁安全问题引起越来越多人的关注。为了有效评估乘客及司机在无线传能机车内的电磁安全问题,该文利用三维电磁仿真软件构建无线传能系统辐射下车内人员电磁环境模型,研究处于车厢内不同位置的司机和三名乘客（乘客A、乘客B、小孩）暴露的磁场强度、电场强度和电流密度的分布情况。结果表明：位于司机室的司机感应电场强度最小,其感应电场强度值为2×10^-5V/m;乘客A感应电场强度为最大,其最大值达到0.55V/m;乘客B所处的车厢连接风挡处磁场强度最大,其最大值为2.78A/m;感应电流密度最大值出现在乘客B的腹部位置,其最大值为13.7μA/m²。所有计算结果均低于国际非电离辐射防护委员会（ICNIRP）导则的电磁场限值,说明位于车内的司机和乘客都是安全的。最后通过现场测试得到的数据与数值计算结果对比,结果较为吻合,进一步验证了仿真的正确性。