基于DSP和CPLD的煤矿安全监测系统

为了提高煤矿监测系统的实时性,根据煤矿安全生产的特点,提出了基于DSP+CPLD的数据采集系统的设计方案。该系统以TMS320C6713为DSP核心处理器,结合CPLD器件实现了DSP与多通道ADC的逻辑和时序控制,通过PCI的总线接口控制器设计实现了采集数据的高速传输;系统充分发挥了DSP的信号处理能力及CPLD编程简单的优势,具有广阔的实用前景。     

基于模糊神经网络的直接转矩控制

直接转矩控制与矢量控制相比,具有结构简单和鲁棒性强等优点。但直接转矩基于两点式控制原理,不可避免地产生转矩脉动,在控制精度要求较高的工业领域,传统的直接转矩控制技术无法满足控制要求。提出一种基于模糊神经网络的智能控制算法应用于直接转矩系统中。在MATLAB中进行仿真验证,结果表明,基于智能算法的直接转矩控制系统具有良好的动态性能和鲁棒性能,有效地抑制了转矩脉动。     

基于自适应遗传算法的异步电机无速度传感器矢量控制

无速度传感器是电机调速的一个新发展方向,它具有免维护、不受电机和传感器参数影响等优点。矢量控制技术已经发展到实用化阶段,在目前的矢量控制技术中,速度调节器和转矩调节器都采用常规的PI控制器。在工程应用中,整定PI参数较为困难。将遗传优化算法引入矢量控制的速度调节器的参数寻优中,采用自适应遗传算法整定PI参数,仿真结果表明,经遗传优化后的系统具有很好的静、动态性能和鲁棒性。     

基于双模糊算法的直接转矩控制

将模糊控制算法应用于直接转矩控制系统中。一方面,在转速环中引入模糊PI调节器以改善系统动态性能,另一方面,设计模糊电压空间矢量调制以减小转矩脉动。将磁链误差、转矩误差、磁链角位置进行等级划分,获得更优的电压矢量,从而减小转矩脉动。仿真结果表明,基于双模糊控制算法的直接转矩控制具有良好的动态性能且转矩脉动较小。     

基于模糊自适应算法的直接转矩控制

传统的直接转矩控制的速度环采用PI调节器,PI控制算法是基于线性系统设计的,而交流异步电机具有非线性、强耦合等特点,所以采用传统PI调节器系统的控制性能较差。拟将模糊自适应PI调节代替传统的PI调节器。仿真结果表明,基于模糊自适应PI控制算法的直接转矩控制系统的动态性能和鲁棒性能明显提高。     

无速度传感器矢量控制技术在矿井提升机中的应用研究

设计了一种基于模型参考自适应方法的异步电机无速度传感器矢量控制系统,首先介绍了其原理,然后给出了系统的硬件构成与软件设计思路,最后利用Matlab/Simulink系统进行了仿真,仿真结果表明,此设计对异步电机转子速度的估算具有较好的准确度,所设计的矢量控制系统具有较好的动静态性能。     

燃料重整固体氧化物燃料电池发电系统性能分析及多变量参数优化

以燃料重整的固体氧化物燃料电池发电系统为研究对象,通过数值模拟方法对固体氧化物燃料电池发电系统的性能、(火用)损、(火用)效率以及多变量运行参数优化进行了分析。研究结果表明：重整反应中燃料利用系数、电池工作温度、水碳比、电堆电流密度等参数对系统性能影响显著;电堆工作在不同电流密度下都有其对应的最佳工作温度、最佳燃料利用系数工况点;水碳比会改变重整反应产氢量,从而影响电化学反应速率,空气加热器的(火用)损所占份额最大;优化后的系统效率及(火用)效率为0.480 9和0.462 6,效率提升约4%。