三角形接法三绕组单相电容电动机瞬态分析

对三角形接法的三绕组单相电容感应电动机的瞬态过程进行仿真分析．为了得到瞬态特性,建立了三角形(△)接法的三绕组单相电容感应电动机在αβ坐标系下的瞬态数学模型,编写计算机仿真程序,通过实例对三角形接法的三绕组单相电容感应电动机的瞬态过程进行仿真计算;用对称分量法分析了三绕组单相电容感应电动机最小不对称运行时需要满足的条件,并由此初步计算电容的数值,然后通过计算机仿真加以确定．对仿真结果进行分析．仿真结果表明：三角形接法三绕组单相电容运转电动机起动转矩较小,适合于对起动要求不高的风机泵类负载;对于起动要求较高或较大的恒转矩负载,可采用双值电容来实现．三角形接法三绕组单相电容电动机带负载的能力约为三相感应电动机在额定电压下对称运行时的0．7倍左右．     

带负载异步起动高速永磁同步电动机设计

针对纺织机械设计了一台可带额定负载异步起动的高速永磁同步电动机.利用有限元方法对电机进行了磁场分析,准确计算了空载漏磁系数和计算极弧系数,并与磁路计算相结合得出初步设计方案.着重研究了定子绕组参数、转子槽形、导条材料和永磁体尺寸等对电机起动转矩和牵入同步特性的影响.当所设计电机永磁体轴向长度比电机长度短5 mm时,平均...     

合闸策略对变压器励磁涌流零序分量的影响

在关合空载三相变压器时,三相励磁涌流不对称导致的零序分量容易引起变压器本身甚至线路的零序电流继电保护装置误动作,使得电力系统供电中断。文中分析了三相变压器励磁涌流的产生机理,推导出励磁涌流及其零序分量的解析表达式,采用理论分析与仿真相结合的方法研究不同合闸控制策略对于励磁涌流零序分量的抑制情况。结果表明,分相合闸策略在同时抑制励磁涌流及其零序分量方面比同步合闸策略更有优势。     

东莞市环境空气PM2.5污染现状及防治对策浅析

细颗粒物PM2.5如今已成为国内大气污染研究领域的热点和前沿,其污染现状也引起了国家和公众的重视。主要阐述了PM2.5的意义及其危害,并结合国家新颁布的环境空气相关标准,分析了东莞市环境空气中PM2.5的污染现状及污染成因。针对广东省及东莞市的现状,提出了东莞市环境空气PM2.5污染的防治对策。     

基于多新息限定记忆的永磁同步电机参数辨识

在永磁同步电机伺服控制系统中,为了抑制由电机参数变化导致的控制精度下降,引入了电机参数辨识修正调节器参数.为了增强辨识系统的抗干扰能力,提出将多新息方法与限定记忆最小二乘法相结合,增加单步递推数据量,对电机参数进行辨识.通过采集电机运行下的电压、电流及转速信号,对电机定子电阻、交直轴电感、转子磁链参数进行同时在线辨识.通过仿真及实验验证,多新息限定记忆最小二乘法辨识收敛速度快,能有效减小辨识结果的稳态误差且鲁棒性强.     

PM_(2.5)减排指标机制设计研究——京津冀治霾实证研究

本文从非合作博弈角度研究了中央政府PM_(2.5),减排指标机制.首先根据各地区之间雾霾跨界传输贡献矩阵计算了地区PM_(2.5)减排能力;接着计算了各地区的PM_(2.5)治理成本;然后研究了不同治霾指标下各地区的非合作治霾策略选择:最后根据各地区的减排能力和治霾策略,研究中央政府如何确定PM_(2.5)减排指标促使各地区最大化减排PM_(2.5).本文以京津冀为例进行实证研究,并以2015年为基期,探究京津冀地区在2020年、2030年的PM_(2.5)减排指标的设置以促使各区域在非合作博弈下最大化去除PM_(2.5).     

大气颗粒物PM2.5及其危害

PM2.5代表空气动力学等效直径等于和小于2.5微米的大气颗粒物。PM2.5是造成雾霾天气、降低能见度,影响交通安全的主要因素。PM2.5通过呼吸道进入肺泡,危害人体健康。PM2.5的基本特征是体积小、重量轻,在大气中滞留时间长,可以被大气环流输送到很远的地方,造成大范围的空气污染。PM2.5对环境的影响范围和对人体健康的危害程度,比PM10和PM100更大、更严重。美国、日本、欧盟等发达国家早已把PM2.5列为国家标准污染物。2012年我国政府已经颁布PM2.5国家标准(0.035毫克/立方米.年和0.075毫克/立方米.日),将于2016年开始在全国范围内进行常规监测,并向公众报告监测数据。     

南宁市大气颗粒物PM10、PM2.5污染水平

为了初步调查南宁市大气中颗粒物PM10、PM2.5的污染水平，于2002年春、夏、秋、冬4季在南宁市的5个典型城市功能区，采集了85个样品．结果表明，南宁市PM10、PM2.5的污染很严重，超标率为82．5％、92．5％，而且对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分，约为63．5％，且重污染区PM2.5浓度超过轻污染区近一倍，应引起公众和相关职能部门的高度重视。     

基于PCA-BP神经网络的PM2.5季节性预测方法研究

【目的】分季节预测PM_2.5浓度值,利用PCA方法对数据进行降维,分析季节及气象因素对PM_2.5的影响,在提高预测准确率的同时降低时间复杂度。【方法】以合肥市2014—2017年的PM₁₀、SO₂、CO₂、CO、O₃浓度值,以及同时段的气象因素值,对PM_2.5浓度进行预测。数据分析中发现PM_2.5在不同季节浓度差异较大,故本研究选择分季节进行预测;为了提高预测准确率,加入如风力、温度、湿度、气压等气象因素进行预测,同时采用主成分分析(PCA)的方法进行数据降维,将降维后的数据再输入BP神经网络模型进行预测。【结果】实验采用3组实验进行对比:5种污染物指标(PM_2.5-5)预测PM_2.5、加入气象因素的综合12项指标(PM_2.5-12)预测PM_2.5、对综合指标进行PCA处理后的(PM_2.5-PCA)预测PM_2.5。实验结果表明:4个季节的PM_2.5浓度值有较大变化,均方根误差(RMSE)的差值较大;采用PM_2.5-PCA的方法,在任何季节的RMSE均有降低,相关系数(r)均有所提高。【结论】PM_2.5浓度具有季节性特征,采用季节性预测方法可以提高预测准确率;同时采用PCA方法进行降维,可以在保证准确率的同时降低预测时间复杂度。     

一种永磁同步电机自适应观察器的仿真研究

在模型参考自适应控制理论的基础上，介绍了一种永磁同步电机自适应转速观测器，通过MATLAB语言中的Simulink／Power System Block模块建立了控制系统的仿真模型，对选用的转速观测器的动态性能、稳定性等问题进行了仿真研究。