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精确、有效的燃料电池等效电路有助于分析燃料电池内部工作情况,确保燃料电池系统稳定可靠地运行。针对燃料电池内部工作状态无法使用传感器精确监测的问题,提出了基于Nelder-Mead优化算法的PEMFC 3阶RQ等效电路参数辨识方法 ,根据电池工作原理建立3阶RQ非线性等效电路模型,将模型参数与实际物理意义相结合建立复数域下的实部、虚部加权目标函数,最后在电化学交流阻抗谱实验的基础上进行参数辨识研究。研究结果表明:在相同初始条件下,Nelder-Mead优化算法在精度、速度上与最小二乘法相当,但抗干扰能力更强;与遗传算法相比,精度相当但速度更高,可以用于燃料电池的在线参数辨识。 相似文献
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本文介绍了间接转矩控制(ISC)的基本原理,分析了基于异步电动机预测模型的间接转矩控制系统的组成及实现方法,给出了ISC的控制算法和电机预测模型,以及该系统的实时控制实验结果。实验结果表明,ISC控制策略能够有效地改善直接转矩控制系统的低速特性。若ISC和DTC相互配合,可以实现异步电动机直接转矩控制系统在全速范围内的高性能运行。 相似文献
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《Microelectronics Reliability》2014,54(9-10):2064-2069
The semiconductor technologies evolution allows greatly reducing noise impact on products and many structures have been created to reduce its effect. However, this paper presents the apparition of a noise issue during the production of a mixed-mode device dedicated to automotive applications. The research investigations concerned the fact that failure was not detected at test level but at customer level; therefore, it was determinant to understand the root cause of this failure mode to drive corrective actions in order to secure customer. The challenge was to analyse noise in Failure Analysis (FA) without fault spatial localization results. Indeed, Light Emission Microscopy (EMMI) and Thermal Laser Stimulation (ex: Soft Defect Localization – SDL) were unable to provide any defective area in the product. The lack of failing device identification led us to combine electrical and design analyses in order to define hypothesis on the failure origin. It was then possible to drive physical investigations through different approaches, using physical cross-section, Secondary Ion Mass Spectrometry (SIMS) and Scanning Capacitance Microscopy (SCM) techniques. Finally, the obtained complementary results will be discussed and an explanation of the failure mechanism will be presented as the root cause issue, allowing defining the defective step in production process. 相似文献
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简述中国能源情况和政府对节能降耗的要求,介绍了当前在大型万能四辊压延机的使用情况及改造更新的必要性。着重介绍采用变频器代换直流电机及实施方案。 相似文献
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为了实现对动力锂电池内阻的高精度检测,通过对锂电池内部结构和工作原理进行分析,建立了等效电路模型,并采用交流注入法设计了电池内阻在线智能检测装置。将微小的交变激励电流信号施加在电池两端,同时利用在FPGA平台上设计的正交锁相放大电路测量电池两端产生的响应电压信号,并通过引入圆周模式的CORDIC算法实现矢量运算,大幅提升了数据处理速度,最后根据欧姆定律计算出电池内阻的阻抗幅值和相位角。实验结果表明:设计的内阻智能检测装置能够方便测量出电池在各频段的阻抗谱,且具有较高的测量精度和稳定度,平均误差仅为0.231%,最大偏差也仅为0.452%,可为新能源汽车动力电池的健康诊断提供可靠的技术保障。 相似文献