大功率电解整流系统背景谐波建模及谐波责任评估

大功率电解整流系统向电网排放大量谐波,严重影响并网点电能质量,建立精准的电网背景谐波电压模型并对谐波责任进行评估有利于衡量电力用户谐波排放对公用电网造成的影响程度.本文基于某电解锰厂实测数据,首先介绍了被测工厂供电背景和电网公共连接点谐波电压分布规律;进一步地,分别采用正态分布、对数正态分布和Weibull分布函数对特征停产日的分时段谐波电压概率分布进行拟合,利用Kolmogrov-Smirnov检验方法获取的拟合优度辨识出最优拟合函数,建立停工日背景谐波电压仿真模型;最后,根据该谐波电压概率分布模型对生产日的电解车间在公用电网母线上的谐波责任进行评估,分析结果表明:所测试的电解厂对公用电网的谐波责任以负向贡献为主.     

CDMA2000系统用高温超导线性相位滤波器的研制

针对第3代移动通信CDMA2000标准对高温超导滤波器提出的技术要求,设计了一种自均衡特性的高温超导线性相位滤波器,给出了线性相位滤波器的设计原理、拓扑结构、理论计算结果、耦合矩阵、等效电路、滤波器模拟仿真结果以及实际制作的高温超导滤波器测试曲线.设计的线性相位滤波器中心频率为830MHz,滤波器阶数为12阶,引入2个交叉耦合,滤波器实际测试曲线、模拟仿真结果、理论计算三者有很好的吻合,滤波器的带边陡度达37dB/MHz,60%带宽内的群时延波动小于±10ns.     

一类光滑小波严格框架的设计

从不等式≤1出发, 在假定低通滤波器和高通滤波器均未知的情况下来设计具有紧支撑的严格小波框架. 低通滤波器的未知使设计具有更大的自由度, 所得到的低通滤波器和高通滤波器都具有对称性或反对称性. 给出了奇数次和偶数次滤波器的算法, 并对长为4~7的严格小波框架给出了具体实例, 最后给出用它们分解图像的效果.     

分数阶 Fourier 域带限信号多通道采样定理

提出了分数阶 Fourier域带限信号多通道采样定理, 是已有采样定理的广义形式. 利用上述结果, 并结合分数阶Fourier变换所特有的时移相移性质, 得到具有重要应用价值的周期非均匀采样序列重构原始信号的表达式. 此外, 通过设计不同的分数阶 Fourier 域滤波器, 可以得到分数阶 Fourier 域带限信号不同采样策略的重构公式.     

并联型12脉波整流系统直流侧有源谐波抑制研究

为提高多脉波整流系统的谐波抑制能力,降低系统的开关损耗,研究了一种多脉波整流系统直流侧有源谐波抑制方法.根据多脉波整流系统交、直流侧电流关系,分析了输入电流为正弦波时所需的环流,并给出了可实现的环流形状;根据有源平衡电抗器副边电压和可实现环流的关系,确定了可通过在有源平衡电抗器副边串联电阻消耗输入电流谐波能量;为回收串联电阻所消耗的谐波能量,设计了半桥PWM整流电路串联于有源平衡电抗器副边,回收谐波能量并返送给负载,实现了谐波能量的回收再利用.实验结果表明,PWM整流器正常运行时,系统功率因数近似为1,且系统的谐波抑制性能不受负载变化和输入电压变化影响.     

基于SVPWM串联有源电力滤波器的参数选择及仿真

针对典型的三相整流电路对电网产生的影响,介绍了串联有源电力滤波器电路参数设置,探讨了易于数字化的SVPWM跟踪算法,应用于串联有源电力滤波器内层跟踪控制中的补偿效果.并用比较的方法,重点对串联有源电力滤波器电路进行了计算机仿真分析.     

用于下一代移动通信系统上的高温超导滤波器子系统

对研制的高温超导滤波器子系统进行了介绍，它由一个相位自均衡的10阶高温超导滤波器、一个低温专用的低噪声放大器和制冷装置组成，高温超导滤波器的中心频率为1955MHz，相对带宽为0．51％，采用Sonnet仿真，并由双面Tl2Ba2CaCu208超导薄膜制作而成，衬底材料为O．5mm厚的LaAlO3,测试结果表明滤波器的最小插入损耗约为0．16dB，带外抑制好于75dB，下边带陡峭度为27dBMHz^-1，上边带陡峭度为22dBMHz^-1,滤波器子系统的增益为19．3dB，噪声系数为0．8dB，此外，还对高温超导滤波器的群时延失真进行讨论，并介绍了一种设计自均衡线性相位高温超导滤波器的有效方法。     

六阶极窄带宽高温超导滤波器的研制

文中研制了一款极窄带宽的六阶高温超导滤波器,成功实现了相对带宽小于1‰的多阶高温超导滤波器的设计与制作.文中给出了极窄带宽高温超导滤波器的等效电路、理论曲线、耦合矩阵、设计过程、模拟仿真结果以及滤波器的物理电路结构,有效解决了极窄带滤波器的设计、材料与加工精度的技术难题,研制的高温超导滤波器使用蒸镀于0.5mm厚度的氧化镁(MgO)基片上的DyBa2Cu3O7双面高温超导薄膜加工制作,滤波器工作频率约为900MHz,相对带宽为0.58‰,滤波器的实际损耗小于0.6dB,带外抑制达到70dB以上,其测试曲线与模拟仿真结果很好的吻合,文中的试验结果标志着多阶高温超导滤波器可以实现的最窄带宽达到了一个新的高度.     

移动机器人软故障检测与补偿的自适应粒子滤波算法

软故障泛指系统性能偏离正常水平。软故障补偿对于移动机器人定位、建图、导航以及安全至关重要。机器人是计算和存储资源受限的高度非线性、非Gauss系统，使得软故障诊断与补偿具有很大难度。文中提出一种自适应粒子滤波器算法，利用激光雷达测量信息对两类软故障（航迹推算传感器故障以及车轮被卡或打滑异常）进行补偿。首先分析了移动机器人系统的运动学模型、测量模型以及故障模型，提取了5个残差特征，故障检测通过残差特征超过给定的阈值实时地获得。其次，设计一个自适应粒子滤波器用于故障补偿，自适应体现在相互联系的两个方面：（1）根据残差特征自适应地调整线速度和偏航率的噪声方差；（2）在重采样阶段抽取粒子数目不同的两个粒子集（代表同一分布的两种近似），根据两个近似分布的Kullback-Leibler（KL）距离自适应地调整粒子数目。若KL距离较大，则增加粒子数目，反之则减少粒子数目。从理论上证明了算法的正确性，并通过故障情形下移动机器人位姿跟踪问题验证了算法的效率与精度。     

基于分布参数模型误差补偿的双端测距算法

针对输电线路整定和运行参数存在差异的问题,提出一种基于参数误差补偿的双端电气量故障测距算法。该算法先利用故障前的两端电压和电流数据实时修正线路参数,再利用故障后的两端电气量来进行故障定位。对于不换位系统该算法又可利用相模变换,在模域求解故障距离来减少实际线路的不换位和参数不平衡的影响。基于MATLAB的仿真结果表明,该算法有较强的自适应性和鲁棒性,无需数据同步,不受故障条件影响,测距误差在0.5%以内。     

基于GSFLA的电力系统谐波估计算法

针对非线性动态负载引起的谐波难于检测的问题，提出了一种新的谐波估计算法。该算法借助蛙跳算法（SFLA）的全局搜索性对未知参数进行优化估计；引入高斯分布估计算法（GEDA）的思想，对蛙群中适应度好的蛙进行分布估计再生，提高收敛速度；结合进化代数改进蛙跳规则以改善局部搜索性能。实验仿真数据显示，与PSO算法相比，振幅平均估计精度提高了5．3％，相角平均估计精度提高了4．7°。研究表明，该算法（GSFLA）用于电力系统的谐波估计有更快的收敛速度和估计精度。     

基于DDS技术的多路高精度信号源设计

本系统以DSP2812和CPLD相结合,采用DDS（DDFS,直接频率数字频率合成）技术设计的多路高精度信号源,它可以根据用户设定的电流、电压参数,实现12路模拟量的输出.其模拟量的基本波形为：正弦波、三角波、方波和用户自定义的波形,同时可根据需要实现20次以内任意次谐波的迭加.     

基于DDS技术的多路高精度信号源设计

本系统将DSP2812与CPLD相结合；采用DDS（即DDFS，直接数字频率合成）技术设计的多路高精度信号源；可以根据用户设定的电流、电压参数，实现12路模拟量的输出；其模拟量的基本波形为：正弦波、三角波、方波和用户自定义的波形；同时可根据需要实现20次以内任意次谐波的迭加。     

约瑟夫森结的电感效应及新型可调谐滤波器

通过WINS软件模拟，我们研究了处于直流零电压状态的约瑟夫森结的电感效应。对于Ic=0．1mA的约瑟夫森结，当把它偏置在0．08mA时，相当于一个5．46pH的电感。同时我们模拟出约瑟夫森结等效电感值随偏置电流变化的关系曲线。利用这一效应，设计并模拟了一种新型的5阶超导可调谐滤波器，其中心频率从600MHz到750MHz连续可调，带宽为50MHz，插入损耗小于0．3dB，带外抑制大于40dB，矩形系数优于0．5。这种滤波器适于集成化，在通信系统中具有重要的应用价值。     

一种H．264／AVC去方块效应滤波算法

针对去方块效应滤波的边界强度判断争滤渡过程计算量大的情况，本文提出了一种新的去方块效应滤波算法，分别对边界强度判断和穗渡过程的算法进行优化。综合两部分的优化算法，通过实验结果得知，降低的算法复杂度乎均值达到了9．82％、峰值信噪比（PSNR）乎均值也增加了0．119dB。该算法既降低了算法的复杂度又改善了压缩后视频的质量。     

h=1／M的M—CPFSK信号定时-频偏联合估计算法

提出了一种针对突发模式的h=1／M的M—CPFSK信号定时一频偏联合估计算法：在每个数据包前嵌入一段特定的训练序列，接收端将信号做K级差分，计算每级差分信号自相关的，次方，再进行离散傅里叶变换DFT提取定时和载波频偏信息。适用于h=1／M的全响应或部分响应、矩形或升余弦滤波器M—CPFSK信号。Matlab仿真结果表明，在加性白高斯噪声信道以及Ray—lei出平坦衰落信道上，该算法能快速准确的估计定时和载波频率偏差：     

基于小波阀值降噪和BP神经网络的超短期风电功率预测

针对超短期风电功率预测问题，考虑了风电场复杂的噪声背景和风电功率的波动性，提出了一种基于小波阀值降噪-BP神经网络的超短期风电功率预测方法。该方法采用近似对称光滑的紧支撑双正交小波db4（Daubechies函数）作为小波基，通过多分辨分析的Mallat算法对历史时序风电功率数据进行3尺度分解。根据Donoho阀值法对各层小波系数进行软阀值降噪处理，再通过小波逆变换重构历史时序风电功率，由BP神经网络对其进行训练，预测目的风电功率序列。仿真算例将该方法与普通BP神经网络方法进行了对比，比较结果证明其预测精度优于后者，具有很好鲁棒性和降噪性能，适用噪声复杂的风电场超短期风电功率在赣预测．     

MIMO-OFDM系统中基于变分Bayes EM算法的联合符号检测与鲁棒Kalman信道跟踪

基于变分Bayes期望最大化VBEM(variational Bsayes expectation maximization)算法和Turbo原理,提出了快时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法.在VBEM框架下,信号检测和信道估计分别由修正的列表球形译码算法和软输入Kalman算法完成,检测器和估计器分别考虑了信道和检测信号的估计误差协方差矩阵.当信道时变剧烈时,存在较大检测误差的数据在软输入Kalman算法中引入异常值(outliers),由于Kalman算法对于异常值的敏感性,系统会在错误传播的影响下出现误码平台.为削弱异常值的影响,利用鲁棒统计理论设计了VBEM框架下改进的鲁棒软输入Kalman算法,该算法能在出现异常值的条件下保持较好的信道跟踪能力.仿真结果表明:在快速时变多径信道条件下,文中设计的鲁棒VBEM算法优于传统的VBEM算法和EM算法.     

基于耗散率最小的“盘点”脉管网络构形优化

以有限温差传热和流动阻力引起的最小耗散率和耗散数为优化目标,在圆盘总面积和脉管网络总体积给定的条件下,对圆盘区域内一级、二级和三级脉管网络进行构形优化,得到耗散率和耗散数最小的各级脉管网络最优构形.结果表明当参数B1?10??时,在相同无量纲质量流率M*(1?M*?102)下,耗散率最小和熵产率最小的一级脉管网络最优构形有明显区别.对于二级脉管网络,当无量纲质量流率在1?M*?102范围内时,传热耗散和流动耗散大小相当,此时脉管网络最优构形随质量流率变化显著.在相同脉管网络总体积和圆盘半径条件下,相同无量纲质量流率时,一级、二级和三级脉管网络最小耗散数性能几乎相同;当无量纲泵功率*5?10(?1,2,3)?i W i时,随着脉管级数的增大,脉管网络最小耗散数减小,此时增加脉管网络的复杂度有利于提高脉管网络的性能.此外,还以复合耗散率为优化目标对脉管性能进行优化.优化结果可从传热优化角度为脉管系统设计提供参考.     

新一代无线电平台数字射频核心技术研究与工程实践

无线电平台数字射频是提高现代无线电系统复杂电磁环境适应能力、机动能力、传输能力和综合集成能力等基础性能的关键.本文分析了射频技术的发展需求和国内外数字射频领域的研究进展,以及模拟射频核心单元——模拟射频功放主要指标相互矛盾的机理,并将数字射频概念扩展到综合数字射频,重点论述了数字射频核心技术——数字射频功放和全数字发信机的基本原理、优势和关键技术,提出了基于系统与工艺相结合的数字射频设计方法、数字射频功放的物理模型和一种全数字发信机体系结构以及我国自主可控发展数字射频的技术路线建议.本文认为在当今时代背景下,数字射频对于新一代无线电平台具有革命性和可行性;如果不能自主可控发展该项核心技术,我国又将出现一个新的受制于人的脆弱点.