基于非线性迭代的开关功率变换器仿真

开关功率变换器仿真的关键是精确确定开关元件换相的时刻,而一般开关函数为超越方程,很难求得其解析解。采用将超越方程转化为微分方程,然后利用微分方程的数值解法求取超越方程的零点,同时用精细历程积分法求取方程的指数矩阵。相对传统方法,非线性迭代法具有收敛范围宽、求解精度高、求解过程不需要使用导数,迭代效率高的优点。典型开关功率变换器仿真实例表明了该方法的正确性及迭代效率,是开关电路仿真的一种新思路。     

开关网络中开关过程的指数衰减型电源模型及其仿真

开关网络分析的主要困难在于电路的非线性和电路拓扑结构的周期性变化。基于实际开关换相期间，开关两端电压和流过的电流的连续性要求，本文提出采用指数衰减型电源模型来等效开关的导通和断开过程。利用这种模型，可以将开关网络变换为非开关网络，从而利用结点方程，对电路进行时域分析，避免了不连续初始值的求解。实例表明，这种模型具有电路结构简单、计算精度高、编程容易、仿真时间短等优点，适用于开关网络的建模仿真。     

永磁直驱风力发电系统故障穿越过程瞬态行为分析

采用非线性模态级数法对故障穿越情况下并网永磁直驱风力发电系统的瞬态行为进行分析,使传统的定性分析转入到定量分析。通过建立系统的数学模型,推导出相应的二阶模态级数模型,并进行了数值模拟和理论分析,得出的系统二阶准谐振边界将参数空间分为正常运行区域和二阶谐振区域。研究结果表明:系统在故障穿越情况下的瞬态过程中存在着丰富的交互模式,特别是存在着很强的二阶交互模式;通过选择合适的参数削弱二阶模态交互作用,可以有效地减小在故障穿越过程中系统振荡的幅值和持续时间。对于系统的二阶准谐振边界,当选择控制参数落入正常状态区域时,能够避免发生二阶谐振,使系统在故障穿越情况下快速实现稳定运行。     

不连续运行模式电流型Buck-Boost变换器中的分岔和混沌

在不连续运行模式条件下，建立了分析电流反馈型Buck—Boost变换器中的分岔行为和混沌过程的分段离散迭代映射方程，得到了以输入电压E为参数的分岔图和相图．数值结果表明，工作于不连续模式下的电流反馈型Buck—Boost变换器会出现特有的一些非光滑分岔现象．例如，与光滑系统中典型的倍周期分岔不同的是，在周期1到周期2的倍周期分岔点附近，周期2轨道分枝不垂直于周期1轨道分枝，并且直接经周期6到达混沌态．     

分析分段线性开关网络的结点微分方程法

针对开关网络分析中开关瞬间的不一致初始值和冲激电压或冲激电流的存在，提出了一种基于微分形式结点方程的分析分段线性开关网络的数值方法。该方法用附加电源表示通过线性动态元件的0－值，应用冲激平衡原理，能精确分析分段线性开关网络的不一致初始值和各阶冲激量以及动态过程，它不需作任何近似，主要应用于确定开关网络的拓扑结构和0＋初始值。实际模拟结果显示，该方法具有计算量小、编程简单、准确度高的优点。     

单电子晶体管(SET)及其应用

当电子器件的尺寸接近纳米尺度时，量子效应对器件工作的影响变得格外重要，就需要采用具有新机理的晶体管结构，单电子晶体管（SET）就是其中一个典型的结构，文中对比传统晶体管（MOSFET）的工作原理，分析了单电子晶体管SET的工作机理，简要概述了SET的一些应用。     

模拟开放系统中电磁场问题的一种新型数值截断边界条件

提出了一种新型数值截断边界条件的概念和方法．与渐近（或吸收）边界条件技术和不变性测度方程（ＭＥＩ）方法相比,该方法具有普遍性和统一性,克服了ＭＥＩ方法中存在着的测度子的选择问题,在计算精度和效率方面均具有优势,是计算复杂的开域电磁场问题的一种有效手段．     

应用渐近边界条件技术计算螺管线圈的电感与磁场分布

采用一种新的边界条件处理技术－渐近边界条件技术，计算了螺管线圈的电感与磁场分布。结果表明：（１）采用该技术后，计算结果具有较高的精度，且同时能够显著地减小求解区域，大大地降低了计算工作量；（２）该技术保留了有限元法的显著优点－系数矩阵的高度然疏性和对称性；（３）在同一人工边界上，采用的渐近边界条件的阶数越高，解的精度相应地就越高。     

基于分数阶微积分的电感电流断续模式下Boost变换器的建模与分析

基于实际电容和实际电感在本质上是分数阶的事实,采用分数阶微积分理论建立电感电流断续模式下Boost变换器的分数阶数学模型.依据状态平均建模方法,建立电感电流断续模式下Boost变换器的分数阶状态平均模型,并进行理论分析.然后,比较电感电流断续模式下Boost变换器的分数阶模型与整数阶模型的区别.最后,基于分数阶微积分的改进Oustaloup滤波器算法,建立电感电流断续模式下Boost变换器分数阶模型的Matlab/Simulink仿真模型,并进行数值仿真分析以验证分数阶建模与理论分析的正确性.     

采用多样性引导粒子群算法的干式空心电抗器优化设计

针对粒子群优化(PSO)算法易于早熟收敛的问题,提出了采用多样性引导的吸引-排斥粒子群优化(DGARPSO)算法,并应用于干式空心电抗器的优化设计中.该算法在吸引-排斥粒子群优化(ARPSO)算法中引入变异操作,即当进化群体多样性或个体极值群体多样性小于下限值时,以一定概率对粒子的位置进行变异,从而使得粒子在群体多样性很低时飞离群体的聚集位置,有效减少了PSO算法的早熟收敛现象,同时还比较了均匀变异、高斯变异和柯西变异对优化结果的影响.对50 kV·A干式空心电抗器的仿真结果表明,DGARPSO算法提高了全局搜索能力,比GA算法、PSO算法和ARPSO算法具有更好的寻优性能.