磁感应成像测量系统的三维仿真模型

为了获得磁感应成像(MIT)三维正问题的解,基于ANSYS软件建立三维磁感应成像测量系统模型,并采用有限元分析方法进行求解.为了验证有限元方法可靠性,建立了Griffiths系统模型,在这一模型基础上进行了相应仿真试验分析.结果与理论计算值及Griffiths的试验结果一致,证明所提方法适用于求解磁感应成像测量系统三维正问题,为进一步研究MIT反问题及更复杂测量系统的设计提供基础.     

凝胶注模工艺制备莫来石泡沫陶瓷

采用凝胶注模工艺,在陶瓷浆料发泡的基础上,通过有机单体的原位聚合固化制备莫来石泡沫陶瓷．研究了工艺条件对纯单体溶液、发泡和未发泡悬浮浆料等不同体系聚合反应的影响．聚合反应过程的温度变化曲线分析表明,单体溶液或浆料的pH值、初始温度和组成对其聚合反应有显著影响．制备的泡沫陶瓷为开孔贯通泡沫体,体积密度为理论密度的8%-40％,气孔率可达到90％以上,平均孔径范围和孔径分布范围分别为50-300μm和30-800μm显微结构分析表明,泡沫陶瓷平均孔径和孔径分布取决于聚合反应引发时间和泡沫陶瓷体积密度．     

转子磁场定向的电流型解耦矢量控制研究

提出基于磁通观测的电流前馈型解耦矢量控制系统结构,给出了异步电动机的数学模型,根据实际系统建立了基于Matlab/Simulink平台的实验仿真系统, 该系统具有很强的移植性和扩展性.利用该系统对基于磁通观测的电流前馈型解耦矢量控制系统进行了分析研究,加快了动态转矩的变化,明显提高了系统的动态性能.可用来验证矢量控制系统在各种参数下系统的控制特性,可用于各类基于转子磁场定向的电流型解耦矢量控制应用系统,从而大大缩短新产品的开发周期.经实践具有一定的实用价值.     

动态心电的交互信息及分析技术研究

研究发现,动态心电图RR间期序列的交互信息,与随机运动和周期运动的交互信息明显不同,处于两者之间.1 d中不同时段,患单支冠脉病变、多支冠脉病变和糖尿病病人RR间期交互信息的特征与正常健康人存在差异.同样的情况下,病状越严重,相应RR间期的交互信息越大.     

基于超导磁储能的变速恒频风力发电机励磁系统

提出了一种新的基于超导磁储能系统的变速恒频风力发电机励磁系统,通过斩波器把超导磁体引入到双馈感应发电机(DFIG)的励磁系统中。利用超导磁体的高效储能和快速响应特性,在DFIG变速恒频运行过程中,超导磁体可以根据不同的控制目标对系统进行功率补偿,有效地提高DFIG并网风力发电系统的运行性能,提高系统运行的稳定性。在MatlabSimulink环境下,通过仿真分析验证了该系统的基本运行特性,仿真结果说明该系统有良好的动态响应特性。     

双感应电机驱动履带车辆转矩控制方法

研究双感应电机驱动履带车辆转矩控制方法.通过建立感应电机数学模型,设计转矩PI电压调节器,提出了感应电机转子磁场定向转矩控制策略.建立了履带车辆双感应电机驱动系统,提出了双感应电机综合转矩控制策略.直驶和转向工况电机输出特性实验结果验证了该方法的可行性.     

Layered Multi-mode Optimal Control Strategy for Multi-MW Wind Turbine

The control strategy is one of the most important renewable technology, and an increasing number of multi- MW wind turbines are being developed with a variable speed-variable pitch （ VS-VP ） technology. The main objective of adopting a VS-VP technology is to improve the fast response speed and capture maximum energy. But the power generated by wind turbine changes rapidly because of the continuous fluctuation of wind speed and direction. At the same time, wind energy conversion systems are of high order, time delays and strong nonlinear characteristics because of many uncertain factors. Based on analyzing the all dynamic processes of wind turbine, a kind of layered multi-mode optimal control strategy is presented which is that three control strategies： bang-bang, fuzzy and adaptive proportional integral derivative （PID） are adopted according to different stages and expected performance of wind turbine to capture optimum wind power, compensate the nonlinearity and improve the wind turbine performance at low, rated and high wind speed.     

一种混合型训练方法在感应电动机故障诊断中的研究

针对感应电动机故障征兆与故障模式之间的复杂性和实际系统中的非线性给故障诊断带来的困难,采用一种把放大网络梯度函数(MGF)和附加动量项的自适应学习速率(ABPM)算法相结合的混合型方法(MABPM)建立感应电动机的神经网络故障诊断模型.通过与附加动量项的标准BP算法、ABPM算法、Polak-Ribiere共轭梯度算法和RPROP算法相比较,表明了MABPM算法具有更好的泛化稳定性和全局收敛性,故障诊断的平均准确率高于其他算法,并具有良好的诊断效果.     

具有缺失数据的贝叶斯网络结构学习算法研究

基于随机搜索思想提出了一种具有丢失数据的贝叶斯网络结构学习算法BPMHS,该算法同时进行多个Metrpolis—Hasting抽样,构建多条并行的收敛于Boltzmann分布的马尔可夫链．算法首先利用节点之间的互信息和EM算法对网络结构和丢失数据进行初始化;然后将每一次迭代中所有的MHS看成一个总体,并据此得到产生下一代个体的建议分布．算法通过使初始值和建议分布尽可能接近其平稳分布,有效地提高收敛速度．用于ASLA的宴验结果柏．,袷证了簋法具有良捍的学习精序舞口学习特奎．     

两电机同步系统的神经网络控制

在对两台感应电机同步系统模型分析的基础上,依据同步系统的结构特点和控制要求,结合人工神经网络的非线性映射、自适应、自学习等能力,提出一种新的基于神经网络的两电机同步系统控制方案,其中神经网络控制器由基于RBF网络整定的自适应PID控制器和神经元解耦补偿器两部分组成.两个自适应PID控制器分别对速度控制回路和张力控制回路进行自适应控制,使系统具有更强的适应能力、更好的实时性和鲁棒性;神经元解耦补偿器综合两控制回路的耦合作用,通过训练网络权值,补偿各回路之间的耦合影响,实现速度和张力的解耦.试验结果表明:采用神经网络控制方法可以实现两电机同步系统中速度和张力的解耦控制,系统具有良好的动静态性能.