C/Co/C纳米颗粒膜微结构和磁特性的时效性研究

室温下,应用磁控溅射法制备了系列类三明治结构C/Co/C颗粒膜。C靶和Co靶分别采用射频溅射和直流对靶溅射模式,并且随后进行了原位退火。在样品制备3年后再次测量了样品的微结构和磁特性。对比3年前的测试结果,发现样品在存放过程中微结构和磁特性有略微改善。通过分析表明,这主要是由于界面处的非磁性C原子进一步扩散进磁性Co颗粒边界,减弱了磁性颗粒间的交换相互作用所致。     

基于改进DPSO非退出故障下多无人机任务规划

针对非退出故障下多无人机协同任务规划问题,提出了一种基于混合策略改进的离散粒子群算法。该方法首先采用Sobol序列进行种群初始化,提高解空间的覆盖率;然后,提出非线性时变策略,加快算法的收敛速度;并引入柯西算子,增强离散粒子群算法的搜索空间;同时,还提出自适应交叉学习策略,丰富种群多样性,进而提升算法的全局寻优能力。综合改进的离散粒子群算法不仅加快了收敛速度,并且解的最优性也得到了提高。此外,运用三次样条插值算法进行无人机航迹规划,最后,将改进算法在三维空间中进行无人机故障前后的对比仿真实验,结果表明所设计的算法具有显著的寻优有效性,为部分无人机发生轻微故障后,多机协同执行任务规划的问题提供了理论依据。     

基于小波变换和灰度-梯度共生矩阵的局部放电特征提取及识别

为了能够充分利用局部放电(Partial Discharge, PD)信号中包含的特征信息,提高变压器内部局部放电类型的识别率,文中提出了一种基于小波变换(Wavelet Transform)和灰度-梯度共生矩阵(Gray-GradientCo-occurrence Matrix,GGCM)算法的局部放电类型识别方法。结合变压器内部结构特点,设计四种局部放电缺陷类型,在实验室搭建变压器局部放电实验检测平台,通过脉冲电流法采集局部放电高频电流信号。运用小波变换对非平稳信号处理时的灵活性对局部放电信号脉冲构建时频谱图;然后结合GGCM算法提取时频谱图的15维纹理特征组成特征向量;将特征向量输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器进行模式识别。结果表明,小波变换和GGCM算法结合的识别方法能够有效地对不同局部放电缺陷类型进行识别。     

分布式等角螺线型垂直轴风力机的设计及性能分析

提出一种新型鹦鹉螺等角螺线垂直轴阻力型风力机,基于流体动力学分析软件,通过建立三维模型,对其气动特性进行研究;依据空气动力学的知识,模拟风力机与空气之间的流-固耦合,分析风力机的风速分布以及风轮受力等.建立了风轮的数学模型,并根据仿真中得到的转矩、风力机转速等参数作为发电机的输入,使用矢量控制的方法,建立永磁法电机的数...     

车用内置径向式永磁同步电机的降振优化设计

为降低永磁同步电机径向电磁力所引起的电磁振动噪声,基于电磁场、结构场以及声场有限元分析方法,提出了一种基于隔磁磁桥偏移的优化方法.以一台车用内置径向式永磁同步电机为研究对象,将电机隔磁磁桥所在位置沿转子外径的圆周轨迹向磁极方向偏移,同时对隔磁磁桥相邻间距与隔磁磁桥长度进行优化,在综合考虑电机振动噪声水平与电机性能的前提...     

自适应多启发蚁群算法的无人机路径规划

为了解决蚁群算法在无人机实现路径规划中容易陷入局部最优的问题,提出改进的蚁群算法。对信息素的挥发因子以及信息素进行上、下限设置,防止由于较短路径上的信息素过高以及较长路径上的信息素过低,使蚂蚁陷入局部最优,同时在多启发因素的影响下,将路径的整体长度作为决定状态转移概率的一个自适应启发函数因子,当路径长度很大时,自适应启发函数因子较小,使得蚁群选择该路径的概率减小。实验结果表明,改进的算法在路径长度上减少了6.4%,最优路径长度方差降低了85.78%,增加了对环境整体性的考虑,缩短了路径长度,降低了迭代次数,跳出局部最优。在环境复杂度加大的情况下,引入自适应启发函数因子之后的算法可以有效地选择较好的路径,为无人机路径规划提供了理论依据。     

永磁三自由度电机的运动学分析与动力学联合仿真

为了解决三维空间中多自由度电机传动精度较低、运动控制较差等问题,在刚性体机械系统下,基于复杂机械系统强耦合、非线性的特点,设计了一种可联动控制的三自由度电机。采用电机自转运动控制策略,分析了电机自转运行时的应力分布和形变程度,建立了混合驱动式电机的动力学模型,施加3个轴向转矩作为驱动力,规划了电机基于混合驱动式的三自由度运动,搭建并设计了机控一体化电机的动力学联合仿真接口。结果表明:通过激活有效阶模态,对刚柔耦合系统下的电机结构进行优化,可得到较小的偏心位移;多自由度电机的智能控制方案可自由设计被控对象的参数变化,降低了扰动的灵敏性,使控制系统具有较好的鲁棒性。结合三自由度电机的动力学数学模型来搭建基于滑模控制系统的联合仿真平台,可实现电机3个轴向角速度的轨迹跟踪,且在整个动力学联合仿真时段内均可实现跟踪效果,为后续实物样机的制造和测试提供了理论依据。     

基于改进型相关算法的变频异步电机定子故障诊断

变频器供电下,异步电机定子电流谐波成分剧增,使定子匝间短路故障的诊断不同于电网直接供电。电网电压不平衡以及电机的先天不平衡也会影响诊断结果。针对以上问题,根据变频器调制频率构建参考信号,提出用改进型相关算法提取定子电流中调制频率基波成分,避开电网不平衡因素以及变频器高次谐波的影响,利用逆调制频率同步速变换将调制频率的基波正序分量转化为二倍频交流分量,将负序分量转换成直流量,通过对整周期采样长度取均值的方法将直流分量单独分离出来。并考虑电机先天不平衡因素定义了故障灵敏度因子。实验结果表明该因子能正确反映定子故障程度,消除了变频器的谐波成分和噪声对计算结果的影响,对供电电源不对称具备鲁棒性,方法有效可行。     

一种新型直流微电网DC-APF控制策略

针对直流母线电压存在的纹波分量会对整个直流微电网供电电能质量以及设备运行安全性造成影响的情况,提出了一种新型直流有源滤波器(DC active power filter,DC-APF)控制策略,抑制直流母线电压纹波。在分析DC-APF的多种模态工作基础上,对纹波检测和抑制方案进行了设计优化;提出了基于小波变换Mallat算法的直流母线电压纹波检测法;在传统PI与模糊PI控制的基础上,提出了改进的模糊自适应PI控制,实现对补偿电流的跟踪控制方法;在MATLAB/Simulink仿真环境中搭建了含DC-APF的直流微电网系统模型。仿真结果表明,与传统的DC-APF控制策略相比,新型DC-APF控制方法可以实现对直流母线电压纹波的快速检测,具有良好的纹波补偿抑制效果。所提策略可提升DC-APF对纹波的检测性能和抑制效果,为直流微电网纹波检测与抑制提供新的思路。     

模块化自重构机器人关键技术综述及研究展望

近年来,模块化自重构机器人因其构型复杂多样、运动模式丰富多变、目标构型可重构等特性而备受关注。通过对模块化自重构机器人关键技术的文献进行归纳,对现有的模块化自重构机器人关键技术进行了全面总结。首先,介绍了模块化自重构机器人的结构特点以及拓扑结构,重点分析了3种拓扑结构的优缺点以及发展趋势;其次,对自重构机器人现有的关键技术进行了综述,重点关注了模块化自重构机器人3种不同连接结构的物理原理和基本结构、机器人模块的重构算法以及重构过程的快速性3方面技术,分析总结了其优缺点以及发展现状;最后,针对自重构机器人空间在轨、抢险救灾两项任务的发展前景进行了展望,并提出未来的研究重点：1）探索连结结构的强刚度和轻质量的兼具方法,高效快速完成机器人重构过程;2）作业过程中,重构算法的高容错性和低耗能发展;3）将实时数据与所建立的动力学模型进行有机结合,对机器人进行人工调整,提高机器人的作业效率。