基于旋转电容的直流电网软开关DC-DC变换器设计

作为连接不同电压等级直流母线的关键设备之一,DC-DC变换器转换效率的提高对于建立直流电网有重要意义。为了降低大功率软开关DC-DC变换器的体积和质量,基于旋转电容构造了一种能够实现功率器件零电流关断的非隔离型双向DC/DC变换器。介绍了变换器的电路拓扑结构;分析了不同模式下的稳态工作过程;设计了器件的具体参数及控制方案并研究了变换器的损耗特性;最后,在Matlab/Simulink中搭载仿真模型,验证了设计方案和控制策略的正确性。结果表明,所设计的变换器能够实现开关管和二极管的零电流关断,具有较高的转换效率。     

焙烧温度对CuO/Co_3O_4-CeO_2催化剂CO优先氧化性能的影响

采用浸渍法制备了Cu O/Co3O4-Ce O2(Cu Co Ce10)催化剂,考察了在不同温度(250、300、350、400和450℃)焙烧后的样品在富氢气氛中对CO优先氧化反应的催化性能。应用BET、XRD、H2-TPR及XAFS技术详细表征了催化剂的结构与性能。结果表明,不同温度焙烧的催化剂中,铜物种均主要以Cu O相存在;350℃焙烧的Cu Co Ce10催化剂具有最大的比表面积和最好的氧化还原性能,在98~173℃的温度范围内能够将CO完全转化为CO2,呈现出最宽的CO优先氧化可操作温度窗口,以及良好的催化活性稳定性。     

最优化设计及其在化工设备设计中的应用

化工设备种类繁多,一些基础设备比如贮罐等,生产这些化工设备需要消耗大量的资源。而生产化工设备的成本和质量,很大程度上取决于化工设备的设计,化工设备的设计如果不合理,就会造成巨大的浪费。所以,在如今化工设备的设计中,需要引进最优化设计的方法,让化工设备的设计方案,无限接近于理论存在的最优值,在最大程度地缩减生产成本、节省资源的同时,也能提高设备的使用质量。     

一种典型的遥感卫星地面站系统概述

一、引言
　　航天技术是探索、开发和利用太空的综合性工程技术，它包括空间技术、空间应用和空间科学，是当今世界高科技群体中最具影响力的科学技术之一。随着人类社会的不断发展，它越来越广泛地渗入到人类生产和生活的各个领域。昔日海洋、高山、沙漠等限制人们进行研究的地区以及如台风、洋流等地面调查中难以宏观观测的自然现象，利用空间遥感技术取得了全面的观测资料。     

风电机组交流伺服变桨系统的优化研究

由于风速的随机性、不稳定性及气动效应的影响,使风力发电机组变桨距控制系统具有非线性、参数时变性、强耦合等特点,风力发电系统难于实现高精度控制,输出电能质量较差.为改善系统在恒功率输出运行区域内的动态性能,在分析风力发电系统变桨距控制研究现状的基础上,设计了基于交流伺服系统的风力发电系统变桨距控制器.最后,利用Matla...     

中频炉谐波的电能计量分析

针对中频炉产生的高次谐波对电力企业电能计量影响较大和带来巨大经济损失的问题,阐述了中频炉的工作原理,分析了中频炉产生的谐波及其谐波特征,对比r电能计量在谐波作用下的几种方式,指出中频炉谐波源用户采用基波和谐波分别计量方式较为适宜.     

变速恒频直驱型风电系统低压穿越技术

随着变速恒频型风电在电网中所占份额不断增加,电力系统对并网风电系统的故障运行能力,尤其是电网电压瞬间跌落故障下的不间断运行能力提出了严格的要求,而基于全功率变流器的永磁直驱型风电系统已经被证实具有出色的低压运行特性.因此,本文对变速恒频直驱型风电系统低压穿越技术进行研究.首先分析了电网故障对直驱型风电系统的不良影响,然...     

基于多核学习的下肢肌电信号动作识别

为了提高下肢肌电控制系统中多运动模式识别的准确性,提出一种基于多核学习(MKL)和小波变换尺度间相关性特征提取的多类识别方法.根据多核学习理论,采用二叉树组合策略构造基于多核学习的多类分类器.对下肢4路表面肌电信号进行离散平稳小波变换,用小波系数尺度间的相关性提取特征向量输入构造的多类分类器,对水平行走时划分的支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期、摆动末期这5个细分运动状态进行分类.实验结果表明,所提的多模式识别方法能够以较高识别率区分多个细分运动状态,得到比标准的单核支持向量机(SVM)分类器更好的准确性.     

基于神经网络的智能下肢假肢自适应控制

下肢假肢的膝关节是一种具有高度非线性、时变、强耦合的阻尼系统,传统控制方法很难达到良好控制效果.针对这一问题,提出将神经网络(NN)应用于下肢假肢控制.以学习矢量量化(LVQ)神经网络为基础,提出神经网络模型参考自适应控制方法.该方法通过选择适当的参考模型和自适应算法,利用参考模型输出与实际系统输出之间的误差信号,由自适应算法计算当前的控制量以控制智能下肢假肢,达到自适应控制的目的.该方法不需要进行性能指标的变换,容易实现且自适应速度快,仿真结果表明了该方法的有效性.     

基于区块链的综合能源系统低碳优化调度研究

综合能源系统对实现能源可持续发展和构建绿色低碳社会具有重要的应用价值。针对综合能源系统调度过程中存在的发用电预测误差大、系统优化数据采集处理复杂和经济运行成本较高等问题，将区块链技术引入到综合能源系统优化调度中，并计及电、热、冷三种负荷综合需求响应和碳排放交易，调用智能合约，以系统经济性和环保性最优为目标，提出了适用于综合能源系统的低碳优化调度模型。利用区块链技术特性，构建了面向综合能源系统优化调度的总体架构，使得区块链网络成为整个综合能源系统信息交互与数据存储中心，同时保留了调度中心的部分导向作用，确保了电网的安全、稳定运行。仿真结果表明：区块链技术可以进一步挖掘综合能源系统数据价值，更好地实现信息交流透明性；同时，构建的综合能源系统的低碳优化调度模型能够有效提高系统供能的灵活性、运行的经济性以及环保性。