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基于DSP的静止同步补偿器软硬件设计 总被引:1,自引:0,他引:1
根据配电网无功功率补偿的工程要求,提出了一种基于DSP的静止同步补偿器(STATCOM)软硬件设计方法。所采用的方案是将三相电压型逆变器输出的电压经输出滤波器滤波后通过耦合变压器并入电网,在直接电流控制方式下达到维持公共连接点(PCC)电压恒定的目的。重点介绍了基于TMS320LF2407型DSP的STATCOM装置控制器的研制,给出了DSP控制器中锁相环同步采样电路、PWM脉冲发生及硬件互锁电路I、PM模块驱动电路等关键硬件电路的详细设计方法,并且设计出了STATCOM系统的软件功能模块。实验结果表明,基于该设计方法的STATCOM装置能维持公共连接点电压稳定在给定值附近,有着较好的无功功率补偿效果。 相似文献
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地震属性的种类很多,但存在冗余性问题。提出了基于盲信号理论,以负熵为目标函数,采取初值降敏感性和5阶收敛速度改进迭代公式对快速独立分量分析进行优化的算法,进而实现盲源分离。本算法采用贝叶斯方法构造满足非高斯分布的阈值函数,在变换域中进行信噪分离。针对属性中存在信息冗余的情况,设计了4种图像融合规则进行属性融合,实现了地震属性数据去噪和融合的一体化处理。理论模型及实际资料试验结果表明,该方法能够有效压制地震数据中的随机噪声,可获得比常规阈值去噪方法更高的峰值信噪比,使融合结果中的地质信息更加清晰,从而有利于相关地质特征的解释。 相似文献
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配电静止同步补偿器的补偿电流检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
配电静止同步补偿器(distribution static synchronous compensator,DSTATCOM)用于负荷补偿时,补偿电流指令信号的检测环节对其补偿性能有着重要的影响。该文提出了一种基于同步旋转坐标变换的谐波、无功和负序电流综合检测方法。该方法利用电网电压中的一相电压构造虚拟的对称三相系统,然后以对称三相电压形成的合成矢量作为同步旋转坐标系中的 轴,将负荷电流矢量投影到电网电压矢量上,通过低通滤波器后便可得到要检测的补偿电流指令信号。与传统的同步旋转坐标变换法相比较,该方法计算简单,且在电网电压不对称条件下,仍能很好地检测出负荷电流中的谐波、无功和负序分量,满足DSTATCOM负荷补偿的要求。同时还根据功率平衡准则对文中所提检测方法的原理进行了简单的分析。理论分析和仿真结果证明了该文所提检测方法的正确性和有效性。 相似文献
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研究了氯化铬(CrCl_3·6H_2O)和氯化镍(NiCl_2·6H_2O)浓度和存在形式对氯化胆碱-乙二醇(ChCl-EG)低共熔溶剂的黏度和电导率的影响。电喷雾质谱(ESI-MS)分析结果表明,在溶解有CrCl_3?6H_2O和NiCl_2?6H_2O的ChCl-EG(ChCl-EG-NiCl_2·6H_2O-CrCl_3·6H_2O)溶液中出现了配阴离子[Cr(H_2O)_2Cl_4]~–和[Ni(H_2O)_2Cl_4]~(2-)。由此可以推断,Cr~(3+)(或Ni~(2+))的两个d轨道、4s和4p轨道发生d~2sp~3杂化,形成6个等同的杂化轨道,接受6个配体(Cl~-和H_2O)形成阴离子配合物。该溶液的电导率随温度的升高而增大,随总金属离子浓度的增大而减小。此外,溶液黏度随温度和总金属离子浓度的变化趋势与电导率相反。这主要是由于镍和铬配离子的形成改变了溶液中的离子组成。 相似文献
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<正>从他的母亲那里,奥托得到了一个并不怎么常见的名字:Frei(译者注:frei,德语,形容词,意为"自由的")。这冠于姓之前的形容词几乎成了他一生的写照:弗雷·奥托,从来就是一个特立独行的人,有着无拘无束、自由自在的灵魂。他年少的时候,经历过狂热的纳粹时期,参拜过那种厚重的、坚实地矗立在土地上的、如纪念碑式的建筑。对他来说,那种建筑意味着恐怖,代表着死亡。18岁时,他曾在飞机上亲眼目睹了那被战火湮没的德意志帝国,那种惨痛的经历,给他一生留下了无法磨灭的印象。以致后来在他的生命里,他一直为了追求一种在和平的社会里存在的、与自然和谐共生的建筑而努力。"我的希望是,用一种轻盈的、灵动的建筑,为实现社会的公平、公正、 相似文献
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C++在UG二次开发中应用 总被引:7,自引:0,他引:7
本文介绍最新版本UGNX4.0二次开发工具,并利用日记(Journal)功能来快速实现一个圆柱销的标准件开发。再论述如何使用C++语言调用UG/Open C、UG/NX C++、MFC、ADO等函数/类/组件库开发了一个结构简明和扩展性好的标准件库系统。 相似文献
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网络表示学习算法是社交网络分析领域的一个热点问题。该文旨在研究现有的各种网络表示学习算法,并分析各类算法在不同结构的网络数据中的性能,对3大类别、共10种网络表示学习算法在8个网络上进行了网络节点的多标签分类以验证算法的性能,以此来全面评价各类算法的效果、效率和应用范围。实验结果表明,DeepWalk这种流行的深度学习算法在各种类型的网络中有着稳定而较好的效果。而基于矩阵分解算法的应用,则受限于其较高的空间复杂度。 相似文献
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