烟草制丝线上调节阀流量特性的选择

介绍调节阀的控制原理,分析调节阀流量特性对控制系统的影响,结合烟草设备的工艺特性,提出烟草制丝设备上调节阀流量特性选择的原则。     

MEMS高量程加速度传感器的动态特性分析

利用霍普金森杆激光干涉冲击试验台对实验室研发的MEMS高量程压阻式加速度传感器进行动态校准;采用两种不同解算方法对实验数据将进行分析处理,求解出该传感器的幅频特性,绘制了对数幅频特性曲线;通过对比两种算法的结果知道,镜像映射法优于FFT算法,其算法简单有效,能直接辨识出系统模型参数和模型阶次。     

潜油电泵智能选型系统的设计与实现

潜油电泵的智能选型对浅海油田的石油开采具有现实意义。在智能选型系统中建立相关的计算模型并完成电机表面流速、挂泵深度、井底流压等多项参数的计算。利用计算机进行数值计算、绘图及数据存储,将石油勘探、钻井、完井、采油过程中产生的数据有机地结合在一起,构建利用计算机平台处理的潜油电泵机组智能选型设计模型。从而提高工作效率、节省大量的资金,使浅海油田的石油开采从传统方式向智能化迈进一步。     

MICP技术改性膨胀土试验研究

为了探究膨胀土新型改良技术,引进微生物诱导碳酸钙沉淀(MICP)新型环保的土体加固技术,利用巴氏芽孢八叠球菌开展MICP压力灌浆改性膨胀土室内试验,研究了胶结液浓度对膨胀土力学性能、微观结构及水理特性的影响,揭示了MICP技术改性膨胀土的作用机理,评价了MICP压力灌浆改性膨胀土试验的效果。试验结果表明:灌浆处理后试样的无侧限抗压强度最大增加了379.4%,土体刚度也有所提高;试样的膨胀性、渗透性均有明显改善,膨胀力最高可减少25.3 kPa,渗透系数最大减少3个数量级;试验改性效果随着胶结液浓度的增大而提高,但当胶结液浓度增大到一定程度后,改性效果不再显著。研究成果验证了MICP技术用于改性膨胀土的有效性和可行性。     

苏州市景观水体表观污染类型识别及特征指标筛选

为解决表观污染成因的问题,以苏州市区河网为主要研究对象,采集796个数据样本,对景观水体的表观污染类型进行划分界定,并通过对数据样本的统计分析,探究水体表观污染类型和水质指标之间的关系。结果表明:氧化还原电位、溶解氧、叶绿素a、高锰酸盐指数和浊度对不同污染类型的水体具有很好的区分度,可作为主要特征指标;景观水体可分为有机主导型、无机主导型、营养主导型和混合型4种表观污染类型;不同表观污染水体判别的优先次序为有机主导型、无机主导型、营养主导型、混合型。     

配电网短路故障分析及其识别方法研究

分析了在不同中性点接地方式下单相接地和两相短路接地故障的相电压及中性点电压变化特征,结合三相短路和两相短路的故障特征,提出了完整的配电网短路故障识别方法。仿真结果表明,该方法具有采集的模拟量少、判据简单、运算简便的优点,具有一定的实用价值。     

基于Ziegler-Nichols频率响应方法的自适应PID控制

提出一种基于Ziegler-Nichols频率响应方法的自适应PID控制器,它通过控制回路正常运行中的过程对象输入输出数据在线辨识出过程对象重要的临界频率响应特性,然后基于Zieger-Nichols整定规则或改进的方法在线更新PID控制器参数.PID控制器的自适应过程不需要系统的任何先验知识,也不需要建立任何对象模型,可以保证控制回路始终运行在最佳状态.仿真实验表明了自适应PID控制的有效性和可行性.     

失速型风力发电机的建模与仿真研究

研究风力发电机系统优化控制问题,对风力发电进行设计,应通过风能带动发电机发电。但风力发电机组模型存在高阶、非线性问题,考虑因素很多。传统方法缺乏总体性能分析。为解决上述问题,建立了包括风力发电机组气动性能、传动系统部分和感应电机部分的一种新的较完善的失速型风力发电机组的动态数学模型。应用在MATLAB软件上,以数学模型为基础搭建了失速型风力发电机组数字仿真模型。并以稳态风速和动态风速为例,对600千瓦失速控制型风力发电机组进行了仿真计算。试验结果表明模型的正确性,为风力发电机组的进一步优化设计和优化控制等均提供了科学依据。     

单片机控制弧焊电源外特性的研究

本文ＺＸＧ－２５０型硅整流弧焊机为例，介绍了采用ＭＣＳ－５１单片微机控制弧焊电源外特性的原理和方法。阐述了闭环控制系统的硬件结构和软件特点。实验表明，采用微机控制后的弧焊电源，不仅可以实现多种外特性，而且系统的静、动特性及控制特性均得到改善，焊接电流可按预定的工艺曲线输出和实现数字显示，并能实现对故障的自诊断和自处理。     

基于CPSO-BP神经网络的风电并网暂态电压稳定评估

针对目前传统方法难以快速、准确判断风电并网后系统暂态电压稳定性的问题,提出了一种基于CPSO-BP组合的风电并网暂态电压稳定评估方法。首先采用混沌理论对粒子群算法的不足进行改善,应用改进后的算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后利用系统故障前后采集的传统物理量和风电场相关的物理量作为BP神经网络输入特征量进行监督学习,最后将训练得到的模型应用于风电并网系统的暂态电压稳定评估中。利用英格兰10机39节点系统标准算例进行风电并网仿真分析,结果证明了所提方法的有效性。