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针对不对称电网故障下,双馈风力发电机的控制策略进行了研究。讨论了电网故障时转子侧变流器(RSC)和网侧变流器(GSC)的控制目标,合理安排了电网严重故障时的控制优先级。基于比例-积分-谐振滑模控制原理设计了机侧和网侧变流器协同控制方案。通过MATLAB/Simulink仿真软件搭建了所设计控制方案的仿真模型。仿真结果表明,在电网正常运行的情况下,与传统的矢量控制策略相比,比例-积分-谐振滑模控制策略对输出功率、电流变化的响应更迅速,具有更好的动态性能和抗扰动能力;在电网不对称故障下,能够有效地抑制电磁转矩振荡和直流母线电压波动,提高了双馈式风力发电机的低电压穿越能力。 相似文献
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为提高反射器形面控制能力和减小在轨热变形,本文以锆钛酸铅压电陶瓷(PZT)驱动的主控格栅反射器为研究对象,开展反射器基体结构和PZT压电作动器参数的集成优化设计研究。首先,建立主控格栅反射器有限元模型并通过实验验证了有限元模型的正确性。然后,以形面控制能力最大和热变形最小为目标函数,以设计变量上限、下限和结构基频为约束,采用遗传算法(GA)和非支配排序遗传算法(NSGA II)求解。最后,给出多个仿真算例的优化结果。仿真结果表明,控制能力最大的单目标优化,其热变形远大于控制能力,多目标的帕累托(Pareto)最优前沿可以给出更合理的设计方案。通过优化设计可以显著提高形面控制能力和减小热变形。 相似文献
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邱谊萌 《沈阳航空工业学院学报》2006,23(6):159-160
“异化“和“归化“是国内外翻译理论上存在的一个焦点问题.从译者的意图、读者的要求和文本的类型等角度对“异化“和“归化“进行了比较分析,指出它们之间辩证统一的关系. 相似文献
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低轨星座接收机面临大多普勒频移及频繁快速换星等设计约束,对其载波跟踪环路设计提出了较高的动态适应性与跟踪精度要求。针对以上问题,提出了一种基于参数控制的载波跟踪算法。该算法引入环路控制因子参数,将环路滤波器分为牵引和跟踪两阶段。基于理论建模推导环路控制因子的最优参数配置原则,指导实现牵引和跟踪两种状态滤波器的协同配合,在牵引阶段有效引导大多普勒信号快速入锁,在跟踪阶段精确估计载波频移参数,实现基于低轨星载平台的GNSS信号快速准确跟踪。理论与仿真结果均表明基于参数控制的载波跟踪算法能够有效提升环路的动态适应性与跟踪精度,满足低轨星载接收机的设计需求。与传统算法相比,该算法在保证信号跟踪精度的同时,能够将收敛时间缩短78%,且环路设计简单,易于硬件实现。 相似文献
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采用定常和非定常数值方法系统研究了离心血泵在供压173 mmHg时,4组不同叶顶间隙下的血流动力学特性和血液相容性。所研究的间隙分别为5.0、2.0、1.0 mm和0.2 mm,对速度、湍动能等参数的分布规律以及标准溶血指数(normalized index of hemolysis,NIH)随叶顶间隙大小的变化规律进行了研究。结果表明:在流量3.0 L/min,供压173 mmHg工况下,原型血泵有较好的血液相容性;随着叶顶间隙的减小,最大切应力与标准溶血指数呈显著单峰变化趋势,在1.0 mm间隙结构取得最低标准溶血指数0.000 5 g/100 L,并降低了在叶轮侧壁与泵壳下壁面的狭缝内形成血栓的风险;定常与非定常的结果对比表明:定常结果往往会过小的预测溶血,瞬态标准溶血指数随叶轮转动呈周期性变化,其平均值与定常结果相差在5%以内。 相似文献
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针对蚁群算法(ACO)在解决高维非线性搜索问题方面的有效性,提出了基于蚁群优化算法的Bayesian最大后验概率方位估计(ACO-Bayesian)快速方法.该方法将Bayesian最大后验概率函数作为蚁群算法的目标函数,选取若干一维高斯函数的加权和作为连续蚁群算法中信息量概率分布函数,经过有限次迭代得到Bayesian方法的非线性全局最优解.仿真结果表明,ACO-Bayesian方法在保持Bayesian方法优良性能的同时,将Bayesian方法的计算量减少到原来的1/14.水池实验结果验证了ACO-Bayesian方法的正确性和有效性,为其工程应用奠定了基础. 相似文献
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在空间机器人抓捕目标的过程中,整个系统的惯性张量会随时间变化且在目标被捕获瞬间发生突变,这会严重影响整体姿态控制的精度。针对以上问题,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)的系统惯性张量在轨实时辨识方法。首先,对于目标捕获前后的2个阶段,利用拉格朗日方程建立了空间机器人的动力学模型;然后,基于所建空间机器人模型采用域随机化方法生成足量训练数据,并用其对由LSTM网络与多层全连接网络构建的参数辨识网络进行训练;最后,使用训练好的参数辨识网络对系统惯性张量进行辨识。数值仿真结果表明:所提方法能够精确辨识空间机器人抓捕过程中的系统惯性张量,所研究系统的主惯量平均相对辨识误差小于0.001,惯性积的平均相对辨识误差小于0.01。 相似文献
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