电动自行车转矩脉动抑制分析与实现

针对电动自行车生产中如何抑制转矩脉动的问题,结合理论分析,提出采用换相电流闭环控制方法。     

电动汽车动力学控制研究进展

近年来随着全球资源、环境问题日益严峻,节能、环保的电动汽车得到快速发展。电动汽车采用电机驱动系统,具有转矩快速响应、易于精确测量、可实现动力分散控制、可实现制动能量回收等优点。充分挖掘并利用这些优点可显著提升车辆动力学控制性能。文中从电动汽车动力学控制运行参数的识别、动力学控制结构与方法两个角度综述了十多年来的研究成果,重点介绍了轮胎-路面接触条件识别方法、驱动防滑控制方法等。对车辆横向动力学控制,包括电子差速控制、直接横摆控制、底盘集成控制等研究现状也做了总结。最后对未来电动车辆动力学控制的发展方向作了几点展望。     

基于两电极体系的水质检测分析平台设计

为实现对水质的多参数检测,设计了一个基于两电极体系的水质检测分析平台。该检测平台通过最小化极化电流的思想,采用辅助电极面积远大于工作电极的电极参数,设计了基于两电极体系的集成电极和软硬件系统,摈弃了传统三电极体系的参比电极,同时克服了传统三电极体系容易污染样品的缺点,能实现电化学工作站的诸多功能。本研究在该检测平台上开展了水样的电导率(EC)、pH和重金属浓度的检测研究,获得了较好的结果,可用于实验室及工业现场的水质监测。     

基于全信息新陈代谢的GM（1，1）电力预测

传统的灰色预测模型所需的样本容量较少,仅4个数据就可以建立灰色预测模型。虽然传统的灰预测建模较为简单,但是忽略了对预测较为确利的新信息,容易产生预测模型老化的现象,预测精度不高。全信息新陈代谢的GM（1,1）灰色预测模型更为合理、科学,全信息建模避免了局部信息建模的局限性,每预测一个结果去除原始数列的最老数据的新陈代谢处理保证了预测数列的实效性,并用Matlab实现改进GM（1,1）模型的编程计算,应用于双流县电力需求量的预测,预测精度好。     

智能建筑弱电技术的研究

通过对智能建筑弱电技术中的电线/电缆导管的敷设、电气照明安装、工程中的冲突以及弱电系统的施工计划等问题的研究,总结了智能建筑弱电技术中的综合布线系统、计算机网络系统、子系统间接口方面、母线的安装、弱电设备功能以及配电装置等技术问题的解决要点。所述内容对智能建筑整体运行和安全管理以及电气施工安装的质量监控等具有较强的参考价值。     

有源电光调制式高功率瞬态电场传感器的研制

瞬态电场防护及应用技术的研究离不开瞬态电场测试系统;文中基于有源电光调制法,研制了一种高功率瞬态电场传感器;通过建立该传感器的等效电路模型,并借助CST仿真建模,分别从频域和时域角度分析了传感器的接收特性,并得到了一致的结果;最后利用脉冲噪声模拟器和吉赫兹横电磁波小室对研制的传感器性能进行了测试;结果表明:接收天线为单极子天线,天线负载采用高阻时响应电压与被测电场场强成正比;研制的传感器带宽为10kHz～314MHz,可用于纳秒级高功率瞬态电场的时域测试。     

基于模糊神经网络的电弧炉控制系统及仿真

电极调节系统是电弧炉炼钢过程不可缺少的基本装备。目前常用的电极调节器大多是基于单相意识,导致电极调节中电极往往误动作,大大影响了电弧炉的运行效益。在模糊控制和神经网络的基础上,探索研究一种基于三相意识的电弧炉控制新方法,采用模糊神经网络调节器控制对电弧炉电极进行调节,控制弧流弧压稳定在一定范围之内,使电弧炉冶炼达到有功功率最大化,进一步提高电弧炉的综合运行效益,降低能耗、减轻对电网危害。并用matlab对模糊神经网络进行仿真。结果表明,本网络具有较快的训练速度和较高的泛化能力,满足电弧炉控制的要求,其控制性能优于常规电弧炉控制系统。     

STM32F207和DM9161A的以太网实现方案

电力抄表系统常通过网络采集和传输电网中的谐波等信息。本文提出了一种适合电力系统的网络设计方案。在STM32F207和DM9161A为核心的硬件平台上,完成了LwIP协议栈的移植,实现了远程终端和上位机通信。使电力系统更具实时性与交互性,并保证了通信的可靠性。     

电机学科的回顾与展望

本文概括地回顾了电机学科的发展历史,对电机学科的现状进行了剖析,并展望了电机学科的发展前景。     

人工神经网络技术在电工产品可靠性实验中的应用(理论部分)

本文简要介绍了人工神经网络，BP神经网络的结构、训练和学习规则以及人工神经网络非线性时间序列预测的应用概况。