纸幅张力测定仪在纸机传动控制系统中的应用

利用纸幅张力测定仪与纸机传动系统组成计算机控制系统。在控制方案上采用速度控制和张力控制的复合控制方式，同时通过软硬件对张力测定仪的零点漂移进行补偿和现场校正。运行实践证明，该控制系统功态控制精度达到0.01％，适用于薄页纸机。     

数控机床主轴热误差的数据驱动模型研究

当实际工况与建模工况存在差异时,传统的热误差模型往往表现出较差的鲁棒性和预测精度,主要原因在于建模数据的局限性和模型的未建模动态。为了改善上述状况,提出了一种基于数据驱动的数控机床主轴补偿模型。此模型采用无模型自适应控制算法建模,结合机床运行中生成的数据(温度数据和误差数据)对热误差模型进行实时修正,使模型能快速适应新的加工工况,从而提高模型的鲁棒性。在一台数控车床主轴上进行了试验验证,结果表明:无模型自适应控制与多元回归模型比较,其标准差、最大残差和误差平方和分别提高了41%、62%和56%,此模型的鲁棒性和预测效果好。同时,此方法为大数据在机床主轴热误差补偿中的应用奠定了基础。     

活塞车直线伺服刀架系统对于幅值变化的周期性扰动抑制的研究

在中凸变椭圆活塞车削的过程中,系统的扰动抑制是一个关键问题.文章针对直线伺服刀架系统对变化负载的扰动抑制进行了分析,指出切削力的干扰是按变椭圆规律周期变化的,对重复控制器在周期参考输入信号的情况下,分别对幅值不变和幅值变化的周期性负载扰动抑制的效果进行了研究,指出重复控制器对于幅值变化的周期性扰动信号没有对于幅值不变的周期性扰动信号抑制的效果好.为解决此问题提出了一种PID反馈补偿控制策略,仿真结果表明该控制方法可以达到较好的控制效果,增加了系统的抗扰性,为提高中凸变椭圆活塞加工精度提供了一条途径.     

基于时间序列汽车轮毂尺寸偏差趋势预测

文章选用指数平滑法和ARIMA法两种典型的时间序列算法作为预测模型,对流水线生产的汽车轮毂倒锥大尺寸值偏差趋势进行预测。以MATLAB作为工具进行实验计算,依据预测数据和实际观察值的RMSE和期望误差的对比来比较这两种模型的预测效果,得出在预测汽车轮毂倒锥大尺寸值偏差趋势时,二次指数平滑法的预测效果更好,所以最终采用此模型,从而为宏观调控刀具补偿值提供有力的依据。     

基于MasterCAM 2018刀具半径补偿功能在二维轮廓精加工中的应用

利用刀具半径补偿功能进行产品尺寸精度控制是数控铣床上常见的尺寸质量控制方法,通过对MasterCAM 2018软件中多种刀具半径补偿方式的对比研究,找出了MasterCAM刀具半径补偿补偿方式的特点及适用场合,对提高产品质量控制及生产效率具有重要意义.     

富氧气氛下煤粉燃烧及动力学特性的实验研究

采用综合热分析仪研究了两种煤粉在三种不同粒径范围下氧浓度对其燃烧特性参数的影响,并计算得到各工况下的动力学参数.结果表明,随着氧浓度增加,燃烧DTG曲线向低温区移动,着火及燃尽温度降低,燃尽时间缩短,综合燃烧指数明显提高,燃烧特性得到改善,尤其对粒径较大的煤粉改善更为明显;煤粉燃烧反应低温段的反应活化能和频率因子比高温段低,反应级数较小;不同氧浓度下,煤粉燃烧活化能和频率因子间存在动力学补偿效应.     

就地无功补偿的综合效益分析

通过就地无功补偿,提高工作现场的功率因数,可以减少供电线路的无功电流和总电流,继而可以降低线路损耗、变压器和开关配置的投资费用,并改善供电质量。文章就就地无功补偿的收益进行了综合分析,并以企业实例进行了比较计算。     

基于动态电压补偿的VSG电流平衡及峰值电流控制

虚拟同步发电机(VSG)能够实现新能源机组友好并网。然而,传统的VSG技术主要适用于电网电压平衡工况,这使得VSG在电压不平衡情况下面临输出电流不平衡及过流等问题,为此提出一种基于动态电压补偿的VSG平衡电流控制架构及方法。通过负序电流抑制和峰值电流抑制策略,分别生成对应的补偿电压,使得VSG在电压不平衡时仍能输出平衡电流,且可抑制电网电压跌落瞬间的暂态冲击,以及确保稳态运行时的电流不超过安全阈值。同时,所提控制方法并未改变VSG等效为电压源的属性,保留了VSG的电压支撑能力。不同工况下的仿真测试结果验证了所提出控制方法的正确性和有效性。     

金属氧化物避雷器在线检测的改进补偿法研究

阻性电流中的基波分量ir和三次分量i3r可以反映金属氧化物避雷器(MOA)的运行状况。电力系统中的谐波电压影响ir,i3r监测的准确性,提出了改进的容性电流补偿法,用于谐波电压下MOA阻性电流的提取。仿真研究表明,该方法可以有效地消除电网谐波的影响,使阻性电流的检测更加准确。     

无功补偿配置技术原则及无功电压问题探讨

总结了执行《国家电网公司电力系统无功补偿配置技术原则》过程中的实践经验,提出了修改建议,并阐述了近几年电压无功存在的主要技术问题及改进建议。