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中点电压不平衡是三电平逆变器的固有问题。分析了不同电压矢量对中点电压的影响,研究了不同区间内,在调制波上叠加直流偏移量与中点电压间的关系,提出基于区间选择型的SVPWM三电平中点电压平衡控制策略。该方法仅需采样直流中点电压,通过选取合适的调整区间,在该区间内加入直流偏移量到调制波上,维持合成矢量作用顺序不变,改变合成矢量作用时间,通过重新分配大矢量、小矢量或零矢量作用时间,从而解决三电平逆变器中点电压不平衡的问题。实验结果验证了基于区间选择型的SVPWM三电平中点电压平衡控制策略的有效性。 相似文献
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电磁阀是重要的控制部件,应用于各类航天飞行器。根据电磁阀阀芯动作特性,结合目前漏磁检测的一些研究,提出了一种基于漏磁原理的非接触式电磁阀检测方法,对飞行器的电磁阀极性进行测试,并设计了电磁阀极性检测系统.在此基础上对检测系统应用进行研究,验证漏磁检测技术应用到航天器极性测试中的可行性和准确性。结果表明:基于漏磁原理的非接触式检测技术应用于电磁阀动作检测,与控制指令相比,检测结果准确可靠。 相似文献
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谷氨酰胺合成酶腺苷酰化位点的定点突变和产胺的初步研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为解决谷氨酰胺合成酶腺苷酰化修饰失活的问题,利用基因定点突变的方法将谷氨酸棒杆菌的谷氨酰胺合成酶(Glutamine Synthetase, GS)腺苷酰化位点由Tyr405突变为Phe405,并在大肠杆菌中获得突变后GS的表达. 对比腺苷酰化位点突变前后的重组大肠杆菌pET-3a/GSI和pET-3a/GSIM在高氨环境下的GS活性和谷氨酰胺产量,发现重组菌pET-3a/GSIM在高氨环境下的最大酶活是150 U/L,产谷氨酰胺浓度为17.5 g/L,分别是pET-3a/GSI酶活(30 U/L)的5.0倍和产谷氨酰胺水平(3.4 g/L)的5.1倍,GS定点突变使谷氨酸转化为谷氨酰胺的途径得到强化. 相似文献
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传统水泥混凝土公路路面面临的主要问题是路面易开裂劣化和抗疲劳性能较差,这些问题大大缩短了路面的使用寿命,严重制约了水泥混凝土路面的发展和推广应用。矿渣硫铝酸盐水泥(Slag-Calcium Sulfoaluminate Cement,S-CSA)是一种具有高抗折强度的新型胶凝材料,利用该水泥制备的混凝土路面具有解决现有路面抗疲劳性能差的潜力。通过三点弯曲疲劳试验和声发射试验,对比分析了高抗折S-CSA混凝土和普通硅酸盐水泥(Ordinary Portland Cement,OPC)混凝土的抗疲劳性能。研究结果表明:相同荷载作用下,高抗折S-CSA混凝土粗骨料断裂数量更多;不同强度等级下,高抗折S-CSA混凝土的疲劳寿命均高于OPC混凝土,且提升幅度随着强度等级的提高而显著增加,最高可达到约7.2倍;钙矾石的生成有效改善了界面过渡区,从而提升了高抗折S-CSA混凝土的抗疲劳性能。 相似文献
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龚博 《中国新技术新产品》2010,(6):218-219
资产担保债券在欧洲已有悠久的历史。近年来,尤被越来越多的欧盟国家采用。截至2008年底,资产担保债券余额总计已约计超过两万亿欧元。鉴于它能够为贷款人节约成本,为投资者提供一种高等级政府或机构债务的替代品,并已成为银行筹资的主要方式之一,因此,资产担保债券不仅在欧洲,乃至全球都得到了相当快的发展。尽管作为一种最安全的投资工具之一,资产担保债券也未能避免遭受自2007年中期以来金融危机的影响。主要表现为发行量的减少和市场利差持续扩大,但与高级无担保债券或资产支持证券相比,无论是对发行量的负面影响还是利差的扩大幅度已经小得多。综观其在金融危机中的表现,资产担保债券比其它批发性融资工具具有较强的恢复能力,并且仍然保持着较好的资产质量,并未出现大规模违约事件。本文将围绕资产担保债券的定义与特征、历史与发展、法律监管以及其在危机中的表现和给我国目前债市情况带来的启示进行探讨。 相似文献
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随着油气田勘探开发面积的增大、开发难度增加,加热炉数量越来越多,耗能也越来越大。在严峻的节能形势面前,第二油矿通过采用先进的节能技术,从对加热炉进行炉体改造、改进燃烧状况、除垢防垢及提高炉壁的保温质量等途径可有效降低能源消耗,极大地提高加热炉的热效率,实现“低投入、多产出”的效益理念,为油田的发展奠定基础。 相似文献
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介绍了高模量碳/环氧树脂、碳/双马树脂和高强度碳/环氧3种复合材料抗拉伸、压缩、弯曲、层间剪切等力学性能的测试情况,用微观和宏观照片对比了不同强度、模量和不同树脂的失效模式差异,包括失效部位、失效的层次和类型。指出现行复合材料测试标准在测试高强度和高模量碳纤维复合材料性能时存在的问题。同时用测试数据对比了高模量碳纤维分别与双马来西亚胺5405和环氧树脂5224匹配后的性能,以及高强度碳纤维与环氧BA9913匹配后的性能。 相似文献
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综合量子粒子群优化算法(quantum particle swarm optimization,简称QPSO)的全局搜索能力与隐马尔科夫模型(hidden Markov model,简称HMM)良好的时间序列分类能力,提出一种基于QPSO?HMM的滚动轴承故障程度辨识方法,并利用实测振动信号对该方法的性能进行验证。首先,采用变分模态分解对实测振动信号进行分解,并用奇异值分解进行信号特征提取;其次,利用QPSO算法和样本信号对HMM进行训练;最后,将测试信号输入训练得到的HMM中进行滚动轴承故障程度辨识。结果表明,该算法解决了HMM的参数估计局部最优化问题,对滚动轴承不同故障程度的辨识准确率较高。 相似文献