330MW发电机转子匝间短路综合分析与预警研究

通过对大唐兰州西固热电有限责任公司330MW发电机组整套启动时发生转子绕组匝间短路,进而发展成为转子一点接地故障的分析,提出了利用DCS系统采集发电机振动、励磁电流、定子电压二次谐波等信号加以逻辑判断,从而实现发电机转子绕组匝问短路预警的思路。     

区域水资源复合系统可持续利用演变轨迹研究

从分析感应电机的铁损耗入手,给出了转子铁损耗等效电阻随转差率的变化关系.通过研究转子铁损耗在整个铁损耗中所占比例和同步角频率的关系,指出在低速区转子铁损耗对电机运行效率有着显著的影响.建立了考虑转子铁损耗时感应电机的损耗模型.利用拉格朗日优化算法,推导出感应电机在矢量控制下稳态运行时效率最高的控制条件.实验结果证实,所建立的损耗模型在全速范围内都有着较高的准确度,所推导的最大效率运行条件也是切实有效的.     

LabVIEW软件在电机学实验课程中的应用

电机学是我国高校电气工程专业主要课程之一,为多门后续课程奠定扎实的基础。该文以发电机性能测试综合设计为例,采用LabVIEW作为软件开发平台,融入虚拟仪器设计思想,对实验数据进行采集、处理并加以显示,为提高测试效率、降低测试成本提供了有效的途径和方法,在我国高校电机学课程的实践教学方面,进行了大胆的探索与改进。     

利用人工神经网络进行感应电机转子磁链估计

为了准确估计感应电机转子磁链,实现感应电机高性能矢量控制,提出了两种基于人工神经网络的感应电机转子磁链的估计模型：采用串联结构的神经网络模型和采用复合结构的神经网络模型。前者是由递归网络和多层前馈网络串联组成;后者则是由这两种网络耦合而成。复合神经网络包含一个递归单元层和多个前馈单元层,类似于一个状态反馈系统。这两种网络模型主要是针对不同训练方式而建立起来的,针对复合结构神经网络还提出一种新的有效学习算法。仿真结果表明,这两种模型能够快速准确地估计在负载变化条件下感应电机的转子磁链。     

利用人工神经网络进行感应电动机解耦控制

为了使感应电动机具有象直流电动机一样优良的转矩与转速控制性能,提出了一种基于人工神经网络的感应电动机解耦控制方法。由于实时递归网络具有较强地表达和处理瞬态信息的能力,适合解决非线性动态系统问题,因此用递归网络构成的解耦控制器具有良好的动态特性。为减少这种神经网络解耦控制器的学习时间,提出了一种自适应学习算法,通过在网络学习的过程中不断地调整学习速率,从而加快了网络学习速度。仿真计算结果表明,这种神经网络解耦控制方式具有优良的动态响应特性。     

半空间垂直放置阵列感应测井仪器的刻度和误差校正

在考虑到了线圈系的有限尺寸情况下,详细计算了半空间垂直放置阵列感应测井仪器接收线圈的感应电动势和仪器常数刻度值,讨论了半空间中均质地层电导率对仪器常数刻度值的影响．计算结果表明,背景信号（包括实部和虚部信号）和仪器常数刻度值均随发射线圈高度的增加而单值减小,若发射线圈距地面高度较高,且地层电导率值较小,则地层对仪器常数刻度值的影响可以忽略．论述了在半空间测量垂直放置阵列感应测井仪器线圈系误差的理论和方法,给出了误差校正图版和误差校正公式．将阵列感应测井仪器垂直放置在距地面两个不同的高度处,根据预先确定出的背景信号与信号差之间的关系,可以在无需知道地层电导率的情况下确定出每个单元阵列不同输出曲线的线圈系误差．     

含金属心棒阵列感应测井仪器的井眼校正

对含金属心棒阵列感应测井仪器的线圈系模型在含井眼地层中的响应及该模型的仪器常数刻度值进行了计算,计算中同时考虑了线圈系的有限尺寸。给出了含复宗量变型Ｂｅｓｅｌ函数无穷限振荡积分的数值计算方法和含金属心棒线圈系的井眼校正图版。计算结果表明,金属心棒对输出信号的影响是恒定的,含铜心单元阵列的井眼校正曲线保持了原曲线的主要特性,泥浆对不同单元阵列输出信号的影响程度是不同的     

基于分级变频高转矩软起动器的研究

研究了三相感应电动机分级变频软起动的控制方法,并采用三相电路对称分量法对各种组合的三相电源系统进行优选,进而提出了电机分级变频起动产生最大转矩的三相电源最优组合方式．在理论分析与仿真的基础上,完成了以16位单片机80C196KC为微处理器的分级变频高转矩软起动器的实验研究．实践表明,基于分级变频理论的软起动器能使电机以高转矩和较小起动电流平滑起动,且控制简单．负载试验结果与仿真结果基本吻合,证明了这种分级变频高转矩软起动理论的正确性和有效性．     

舍曲林对副溶血弧菌的抑制作用

近年来关于副溶血弧菌环境和海产品分离株出现抗生素耐药性的报道日益增多,亟需寻找替代传统抗菌剂抗菌的策略以控制副溶血弧菌的污染和感染。本研究通过最小抑菌浓度（MIC）和最低杀菌浓度（MBC）的测定、生长曲线的绘制,以及运动性实验和结晶紫染色实验,并利用透射电镜观察副溶血弧菌形态的变化,来评估以舍曲林为代表的5-羟色胺再摄取抑制剂（SSRIs）类药物对副溶血弧菌的抑制活性及抗生物被膜形成能力。同时,通过检测与分析舍曲林对副溶血弧菌毒力基因转录的影响,探究舍曲林对副溶血弧菌的减毒作用。结果显示,舍曲林对副溶血弧菌的MIC为32μg/mL,MBC为64μg/mL,能够损伤其细胞膜和细胞壁,MIC下导致其干瘪皱缩,MBC下引起其涨裂、胞内物质外泄;亚抑制浓度的舍曲林能显著抑制副溶血弧菌的泳动和群集运动,抑制率分别为88.6%和71.5%;舍曲林呈浓度依赖性地抑制副溶血弧菌的生物被膜形成,当舍曲林质量浓度分别为8、16、32和64μg/mL时,对副溶血弧菌生物被膜形成的抑制率分别为66.9%、79.5%、88.3%和89.3%;亚抑制浓度的舍曲林能显著抑制副溶血弧菌的毒力基因fliA、ompW和a...     

基于改进虚拟同步机的风储微网综合控制

微电网中负荷变化与风电等分布式电源出力不确定性给整个微网稳定带来很大困难。针对风电出力波动问题,采用虚拟同步发电机控制结合深度强化学习对电池储能系统输出进行控制：首先搭建包含风电、电池储能、负荷、外部电网的微网模型,其次利用深度确定策略梯度算法对虚拟调速器进行设计,结合奖励函数通过反复学习训练生成调速器实现对虚拟同步发电机的改进。最后,在Matlab/Simulink软件中搭建对应的仿真模型,与下垂控制、传统虚拟同步发电机控制进行对比,仿真验证了并网到离网切换场景与孤岛运行场景下,所提出的控制方法对微网频率与电压有良好的稳定效果,可以实现对负荷有功功率与无功功率的快速追踪。