弱电网下模型预测并网逆变器控制策略

针对有限控制集模型预测控制系统在弱电网并网时存在电网阻抗无法忽略、电网电压突变、系统有延时、电流跟踪精度低的问题,提出了利用参考电流矢量角补偿的方法加以开关权重系数约束方式。首先搭建传统三相并网逆变器有限控制集模型预测电流控制模型;其次运用参考电流矢量角补偿方法,对预测电流参考值存在误差进行补偿来弥补因电网阻抗与系统电流波动产生的误差,并加入开关函数优化权重系数,使得系统具备两目标兼顾优化的特点,同时在电网电压发生突变时,系统符合并网要求,动态电流跟踪精度准确;最后通过Matlab/Simulink仿真验证了方法的合理性以及有效性。     

基于LIF技术的煤矿水源识别系统应用

本文主要叙述LIF(激光诱导荧光光谱分析)技术的基本原理以及在水源识别中的应用,重点分析LIF技术的系统构成和主要模块的选择设计。通过该系统对某矿的送检水样和标准水样进行荧光实验,得到水样的荧光光谱图。传统的水源识别主要依据水中代表离子的离子浓度进行分析,但是从荧光光谱分析水中代表离子的离子浓度难度较大。本文提出一种较为简单且实用的方法由荧光光谱进行水源的精确识别,即使用相应分析软件分别测量未知水样与标准水样的欧氏距离,得出未知水样的精确分类。对未知水样的水源识别验证了该系统的可行性,解决了当前煤矿无法对突水情况进行实时在线监测的难题,对于煤矿的安全生产具有重要意义。     

基于FFRLS-AUKF的锂电池参数在线辨识及SOC估计

针对锂电池模型参数辨识不准确以及传统无迹卡尔曼滤波(UKF)无法对噪声进行实时更新,从而导致锂电池荷电状态(SOC)估计误差偏大的问题,提出遗忘因子递推最小二乘法-自适应无迹卡尔曼滤波(FFRLS-AUKF)算法。先利用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)对电池二阶RC等效电路模型进行在线参数辨识,再将所辨识的各参数传给由UKF和改进的Sage-Husa算法结合得到的AUKF,从而完成对锂电池的SOC估计,并将其与FFRLS-UKF以及离线UKF所估计的结果相比较。从对SOC估计的误差曲线和平均绝对误差以及均方根误差的数值上对比,均可得出FFRLS-AUKF的精度更高,稳定性更好。     

基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法

在分析小波去噪和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,简称为PCNN)去噪优缺点的基础上,提出一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(a method of medical ultrasonicimage de-noising based on PCNN in the Wavelet Domain,简称为PCNN-WD).该方法先对小波系数进行相应的预处理,然后应用PCNN在小波域中修改小波系数,以达到去噪的目的,并且该方法能够自动地设定阈值和修改小波系数的步长.实验结果表明,该方法可以有效地去除斑点噪声,并很好地保留图像细节和图像边缘.     

矿井巷道中导行电磁波的传输特性分析

文章采用表面阻抗法推导了矿井巷道中导行电磁波的单线波模和双线波模特征方程,根据镜像法求得了巷道中任一点的合成场分布,求解了圆形巷道中的单线波模衰减常数,并对分析结果进行了数值分析.仿真结果表明:导线的存在使低频单线波模的传输衰减随频率的增加而增大,当导线靠近巷道壁时,趋肤效应越严重,衰减越严重;当导线悬挂于巷道中央时,...     

基于PDA全站仪地形测量实时成图系统开发与设计

测绘工程的工作其实是一种数字与计算相结合的成果形式,是利用测绘仪器采集必要数据并进行一定的计算按一定的格式存储起来的数字或图件。早期测绘行业一直使用手工记簿的形式采集测绘信息。随着电子技术的发展,计算器被广泛地应用在了大地测量行业中,逐渐地取代了原始的手工记簿,然而计算机技术的日新月异使得测绘外业记簿器及记录程序在不断地被淘汰和更新。本文以最新的PDA产品为例设计了在全站仪进行大地测量外业及记录程序的开发应用,探索发展方向并提出解决这一问题的经验和看法。     

基于递归定量特征的变压器励磁涌流识别

为避免励磁涌流对变压器差动保护的影响,进一步提高变压器差动保护动作的准确率,针对变压器励磁涌流和内部故障电流信号的非平稳特征,提出一种基于递归定量分析(RQA)的励磁涌流识别方法.首先,应用相空间重构理论,在高维相空间中研究励磁涌流和内部故障电流信号的内在规律;然后,采用RQA方法提取信号的非线性特征参数即递归率、确定率、分层度及熵.研究结果表明:励磁涌流的递归率、确定率和分层度均比内部故障电流的小,而熵比内部故障电流的大,说明励磁涌流比故障电流的规则性低,混沌性高;通过RQA的这4项特征量可以对变压器励磁涌流进行有效识别.     

应用 RACA 算法快速求解导体目标 RCS

针对矩量法计算量大、耗时长、消耗内存多的问题,提出了一种分析导体目标电磁散射特性的有效数值方法。该方法以自适应交叉近似算法为基础,通过奇异值分解对自适应交叉近似算法得到的缩减矩阵进一步压缩,减少了矩阵存储并加速矩阵矢量乘。另外,该方法还采用等效偶极子法加速阻抗矩阵元素的填充。与传统矩量法相比,计算时间和内存消耗都得到了有效缩减。数值结果证明了该方法的精确性和高效性。     

顾桥矿主井提升机变频调速系统的研究

矿井提升机是煤矿的大型固定设备之一,担负着矸石、材料、机电设备和人员的提升,针对以往调速方式的不足,本文采用交-交变频电控调速技术来改善提升机的工作效率,交-交变频(Sinamics SL150)器具有输出电压的频率、幅值、相位及功率因素稳定,谐波较小等优点被广泛应用于煤矿行业。顾桥矿实测结果表明,交-交变频调速系统运行稳定,提高了提升机的工作效率,对煤矿安全生产具有重大意义。     

基于GAF和卷积神经网络的轴承故障诊断研究

针对深度学习在轴承故障诊断中出现的多分类时测试准确率低、数据集不足的情况,提出基于格拉姆角场(GAF)法和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断模型以及采用重叠采样20%的方法扩充数据集。通过对轴承振动信号采用格拉姆角场法变换构建数据集,导入到搭建的六层卷积神经网络中实现故障分类。在搭建的CNN中测试了不同的轴承数据集以及不同数据长度下的测试准确率和抗噪性能。结果表明,在不同数据集的测试中,所搭建的模型最高测试准确率可达100%,搭建的CNN有着良好的性能,在多分类问题上具有较高的精度;扩充数据集的方法具有一定的可行性,可以有效提升模型的测试性能。