DFIG在微电网中的电压控制策略与小干扰电压稳定性分析研究

为增强微电网小干扰电压稳定性,针对含双馈感应风力发电机(DFIG)的风光柴微电网,DFIG无功控制采用V-Q下垂控制并引入积分逻辑环节,同时计算变风速情况下DFIG有功功率对应的无功功率极限,对V-Q下垂控制与积分环节进行限幅。通过小干扰分析法找出了一对反映微电网电压响应特性的典型特征值,分析DFIG无功下垂系数取不同值时对典型特征值分布轨迹的影响。为了解决无功下垂系数取较大和较小值时带来的问题,经过参数改进后既促进了DFIG参与微电网调压的效果,又使微电网拥有更好的小干扰电压稳定性。最后在DIgSILENT/Power Factory仿真软件中搭建微电网模型,通过动态时域仿真验证了所提策略和方法对促进微电网调压以及提高微电网小干扰电压稳定性的有效性。     

关于线性阻尼系统的本征值亏损

本文讨论一般线性阻尼系统的本征值亏损问题,获得了简单有效的亏损判定定理;作为初步应用,还对带有陀螺阻尼力的线性阻尼系统进行了亏损判别及稳定性讨论。     

复合材料加筋壁板压缩屈曲与后屈曲分析

为了建立复合材料加筋壁板承受压缩载荷下屈曲、后屈曲和破坏整个失效过程的数值分析方法,对复合材料加筋壁板进行了压缩稳定性试验和有限元分析研究。采用特征值分析法对加筋壁板进行了屈曲分析,得到加筋壁板的屈曲模态、屈曲特征值及屈曲载荷;根据加载端的载荷-位移曲线采用弧长法(Riks),得到了弧长法的屈曲载荷及后屈曲承载路径;引入失效准则,得到后屈曲直至破坏的承载能力。对比两种有限元分析法与试验结果可以得到:加筋壁板的后屈曲承载能力很大,特征值法分析屈曲载荷较弧长法更精确,而弧长法可以更好模拟后屈曲行为,建立的分析法与试验结果吻合较好。     

噪声与共振环境下的数字助听器鲁棒声源定位法

提出了一种噪声与共振环境下的数字助听器鲁棒声源定位方法,该方法基于房间共振模型和多通道自适应特征值分解算法,利用自适应次梯度投影方法迭代地估计声源至各麦克风的脉冲响应系数,从而获得各麦克风对的时延差,并利用几何方法计算声源位置。针对眼镜数字助听器四元麦克风方阵的仿真表明,所提出的自适应次梯度投影方法在强噪声环境中的鲁棒性和定位精度优于传统NLMS算法。     

特征向量导数的简便计算法

 一、前言 在结构动稳定或动响应的优化设计中,结构的固有频率（其平方称特征值）和固有振型（又称特征向量）常常是约束函数的一部分,如果能求出这些函数的变化率,则通常能采用更有效的须用导数的优化方法。Fox和Kapoor首次关于对称矩阵推导了特征向量一阶导数,Rogers,Plaut和Huseyin,钟万勰和程耿东等把这个研究推     

基于随机场局部平均的随机有限元法在实特征值问题中的应用

 本文将基于随机场局部平均的随机有限元法应用于结构分析中的实特征值问题,给出了2次摄动求随机实特征值和特征向量的1、2阶矩的有限元公式。算例表明,本文方法随单元数的收敛速度比现有的方法快得多,在较少单元数下即可获得满意的结果。     

离散H∞全信息控制器临界参数计算

 离散H∞全信息控制器存在的临界条件取决于相关的Riccati方程解的存在性,因此控制器的存在条件可以由Riccati方程的临界参数γ-2opt与Hamilton差分系统一阶特征值之间的对应关系,opt确定。建立了γ-2并基于这一对应关系结合特征值计数方法给出了确定γ-2opt的算法。     

主成分分析法在经济项目评价中的应用

本文利用多元统计中的主成分分析法，解决了经济项目中所遇到的难题，并讨论了该方法在实际应用中的可行性。     

一种基于构型管理的图纸特征值提取算法

航空企业为了适应社会需要以谋求自身的生存和发展,其产品往往按照多构型、多品种模式生产,因而在实际生产过程中常常对工程图纸进行频繁更改,为此必须对产品的有效性进行控制,以便及时的将设计更改在生产线上进行贯彻、跟踪和管理。本文在分析国内外现代企业的工程数据管理模式及实施办法的基础上,提出了一种工程图纸、工程指令特征值提取算法,为实现动态工程数据管理创造了有利的条件,具有较好的普遍性和实用价值。     

箭状矩阵的广义特征值反问题

讨论实对称箭状矩阵（除对角元及最后一行、最后一列元素外，其余位置元素全为零）的广义特征值反问题，它可以用来描述星形弹簧质量系统的振动问题，即给出系统的振动频率如何来确定质点的质量或弹簧的刚度。通过对箭状矩阵特征多项式性质的研究，运用部分分式理论，证明了给定正定箭状矩阵B，实数{λi}i=1^n,{μi}i=1^n-1，满足λ1＜μ1＜…＜μn-1＜λn，存在箭状矩阵A，使广义特征值问题Ax-λBx有解{λi}i=1^n，而广义特征值问题A(n-1)x=λB(n-1)x有解{μi}i=1^n-1，其中A（n-1),B(n-1)分别表示A，B的n-1级主子矩阵。