电网电压不平衡时逆变器无交流电压传感器控制策略

针对非理想电网电压条件,研究一种适应电网电压不平衡情况的并网逆变器无交流电压传感器控制策略。首先基于二阶广义积分器构建正交滤波器及适合电网电压不平衡条件的三相并网逆变器电压观测器,在两相静止坐标系下对电网电压进行观测;然后基于正交滤波器输出量进行正、负序分离,使正、负序分离与电网电压观测同步进行;最后结合逆变器在两相静止坐标系下的PR控制,并采用负序补偿算法,实现逆变器在电网电压不平衡条件下的无交流电压传感器控制。该策略能够避免传统虚拟磁链观测中的积分饱和、初值敏感、静态误差等问题,并克服现有基于正交滤波器的逆变器无交流电压传感器控制无法适应电网电压不平衡情况的问题。通过仿真与实验验证了所提出策略的有效性。     

基于BP神经网络的集装箱箱号识别

提出一种用BP神经网络实现集装箱箱号识别的方法。提出的图像预处理方法对管柱,底面凹凸,脏污物、光线的强弱、倾斜、缺损或模糊有较强的适应性。在BP网络分类器实现时,考虑集装箱箱号的组成特点,采用并行处理方法。在BP算法中,引入动态因子,动态调整学习步长。实践证明利用这种方法来识别装箱箱号,速度快,识别率高,具有较高的实用价值。     

大型风电机组传动链地面试验工况模拟技术研究综述

风电机组传动链工况模拟技术是地面试验技术中的关键环节。然而,由于地面试验平台与机组的物理结构差异以及传动链运行工况的复杂性所致,工况模拟技术一直是地面试验技术中的难点。文章通过对国内外近年来在传动链工况模拟技术研究进展的调研发现,尽管目前传动链地面试验平台已具备全工况模拟功能,但为确保工况模拟的准确性和稳定性,还须要重点针对叶轮转矩模拟和五自由度非扭矩载荷模拟等工况模拟技术进行优化完善,并加快对关键模拟装置进行国产化的进程。     

海上风电直流汇集DC-DC变换器拓扑与控制策略分析

海上风能资源丰富,大规模远距离的海上风电是未来风力发电的趋势。作为风电直流汇集传输的核心设备,适用于高压大功率的DC/DC变换器研究尤为重要。已有的DC/DC变换器大多工作于中低压小功率环境,为此文章介绍了海上风电DC/DC变换器的技术需求,详述了适用于海上风电直流汇集的模块组合式DC/DC变换器拓扑结构、子拓扑结构、控制策略,总结分析了模块组合式DC/DC变换器需进一步研究的内容,为其应用于海上风电直流汇集提供了参考。     

最速下降与共轭梯度在数字波束形成中的研究

在自适应波束形成技术中,共轭梯度法是求解最优化问题的一种常用方法,最速下降法在不需要矩阵求逆的情况下,通过递推方式寻求加权矢量的最佳值。文中将最速下降法与共轭梯度法有机结合,构造出一种混合的优化算法。该方法在每次更新迭代过程中,采用负梯度下降搜索方向,最优自适应步长,既提高了共轭梯度算法的收敛速度,又解决了最速下降法在随相关矩阵特征值分散程度增加而下降缓慢的问题,具有收敛速度快,运算量低的特点。计算机仿真给出了五阵元均匀线阵的数字波束形成系统实例,分别从波束形成、误差收敛及最佳权值等方面与传统LMS 算法进行了比较分析,结果表明了该方法的可行性与有效性。     

用FFT实现OFDM的调制解调

用FFT实现OFDM调制解调,有效地提高了OFDM调制解调速度,随着数字信号处理器件的不断发展,更新,FFT的硬件实现更加简单,OFDM调制解调的实现也更简单,经济。     

风电机组传动链测试平台数据采集系统设计

风电机组传动链测试平台要实现对齿轮箱、风力发电机和风电变流器等机组传动链关键部件运行状态的测试评估,测试项目多且信号采集复杂。根据传动链测试项目及其特征参量完成了系统测试量部署,设计了一套基于PXI平台的数据采集系统,实现测试平台中电气量、载荷量、温度以及振动噪声等多种信号的同步采集与数据处理,通过在100 kW风电机组传动链测试平台实验,验证了设计的数据采集系统能够很好地满足风电机组传动链测试需求。     

VHDL语言在PLD编程中的应用

可编程逻辑器件（PLD）可实现很复杂的数字系统。VHDL语言能方便地进行数字系统描述，而且能使逻辑综合产生更大的设计密度。介绍了VHDL语言的程序结构、描述方式、特点，提出用VHDL语言设计PLD的流程。应用实例说明了利用VHDL语言可大大降低复杂PLD系统设计的难度，提高工作效率。     

准八木型相控阵天线模式项散射特性研究

采用工程预估方法对大规模相控阵天线模式项散射特性进行分析,考虑了均匀矩形阵列相控阵天线在不同波束扫描角度下的散射特性.实测相控阵为40×50准八木型均匀矩形阵列天线,工作在X波段,中心频率为10 GHz,峰值增益为37.421 33 dBi,运用HFSS阵列综合预估技术给出了数学近似公式和近似综合2种近似方法计算天线模式项雷达散射截面.仿真结果表明相对于传统预估技术,近似方法计算精度虽有所下降,但效率很高,大大提高了对天线阵列散射预估的速度.     

极小范数算法在智能天线AOA估计中的研究

在智能天线关键技术的研究中,根据阵列信号处理的到达角(Arrival Of Angel)估计在信源定位和波束形成方面的问题,针对天线系统对稳定性的要求,为了提高信噪比和系统频率,提出特征分解的子空间估计算法.经典子空间法在求解采样协方差矩阵时存在计算误差及计算量大等缺点,提出了一种多平面波信号到达角估计算法.算法利用极小范数技术构造约束条件,求解噪声最佳权矢量构造噪声子空间EN,然后进行谱峰搜索和到达角估计,并对影响算法性能的几种因素进行了仿真,仿真结果表明方法是有效的.算法具有分辨率高、计算量小等优点,在实际非相关多信号检测中具有一定的实用性.