【摘 要】
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网络化控制系统作为一种新型分布化与智能化的控制系统,因其拥有结构简单、信息资源共享、系统布线少、系统的灵活性和可靠性高等优势,已经成为国内外自动化控制领域的一个热门研究课题。直线电机是一种能够把电能直接转换成直线运动机械能的电力传动装置。与旋转电机相比,直线电机具有更高的转换效率和定位精度等特性,近年来被广泛应用于工业领域。因此将网络化控制系统结构引入传统的直线电机控制系统,充分发挥网络化控制的优
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网络化控制系统作为一种新型分布化与智能化的控制系统,因其拥有结构简单、信息资源共享、系统布线少、系统的灵活性和可靠性高等优势,已经成为国内外自动化控制领域的一个热门研究课题。直线电机是一种能够把电能直接转换成直线运动机械能的电力传动装置。与旋转电机相比,直线电机具有更高的转换效率和定位精度等特性,近年来被广泛应用于工业领域。因此将网络化控制系统结构引入传统的直线电机控制系统,充分发挥网络化控制的优势,发展一种新型的网络化直线电机迭代学习控制模式具有很好的发展前景以及工程意义。本文以直线电机为被控对象
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随着科学技术微电子技术、计算机技术和通信技术的的发展进步,一些低功耗的新型微电子电子器件与系统得到了迅速发展,和广泛的应用也越来越广泛。目前,这些微电子器件与系统大部分仍然采用传统化学能电池供电。然而,对于那些分布在在某些恶劣应用环境如高低温环境、或者人类不易接近的应用环境,传统化学能电池供电存在失效、充电困难或更换麻烦等问题,限制了微电子器件系统与系统的应用。环境恶劣、人类不易接近的电子器件而言
近年来随着物联网的快速发展,各个领域都在积极寻求转变,改变传统的方式,用物联网的思维转变升级。本文设计和制作了一个以智能插座为基础的具备用电在线管理功能的智能插座系统,实现对用电设备“开”、“关”的智能管理和控制。针对一些特定领域的用电乱象,本系统通过使用授权方式很好的解决了这个问题,每个插座都连接着各自的设备,未经授权就没有权限使用插座上的设备。每个智能插座都有相应的ID,每个插座上不同的插口也
电力线载波通信技术是一种利用电力线作为传输媒介来实现数据传递的技术,在使用该技术完成通信网络时,无需铺设通信线路。传统的电力线通信通过交流远距离高压输电线缆实现数据传输,其应用电压调制解调技术,可以实现大规模的并行通信。本文针对光伏组件的监测提出了一套廉价、可行的技术方案,该方案采用一种在直流输电线缆上进行数据传输的电力线通信,可应用于一定规模串联通信。本文中设计的监测模块采用STM32M0系列3
本文设计了能够收集移动通信3G、4G下行频段以及2.4GHz WiFi的射频能量的能量收集系统,该能量收集系统的主要目标就是将指定频段的射频能量转换为电能并加以存储,供给低功率器件使用。能量收集系统包括低通滤波器、整流器、DC滤波器以及负载和电源管理系统,电源管理系统将整流电路的低压输出进行升压处理并且将电能存储在储能容器中。设计了截止频率为2.7GHz的阶跃阻抗低通滤波器。以2.4GHz为频点对
自从超导电性被发现以来,超导体由于其零电阻特性、抗磁性和约瑟夫森效应而被广泛应用于电力传输、电子通信和强磁场等领域。目前实用化高温超导体大多需要工作在液氮温度的低温环境,从而限制其广泛应用。为了推动超导材料的广泛应用,需要寻找具有更高临界温度的超导体。理论研究表明强自旋轨道耦合铱氧化物通过载流子掺杂可能实现非常规超导电性,且具有比铜氧化物超导体更高的临界温度。因此,本文通过深浓度Sr缺位的手段在S
以电力电缆方式传输能量是现在绝大部分场合的远程传能方案,但在例如高压电线、煤矿和军火库等需要电磁隔离或者易燃易爆的特殊场合,使用电缆线一旦出现电火花将会造成不可估量的损失。另外,电缆的铺设不便和金属资源的昂贵成本也让电力电缆传能方案的发展受到制约。而随着光纤通信技术的日益发展和成熟,使用光纤作为媒介来传输能量逐渐为人们所注意,并且日渐显露其优势。在光纤传能系统中源端的激光器输出光能,经传能光纤传输
随着经济的不断发展和生活水平的提高,传统电力网络已不能满足人们的需求,智能电网的概念被提出。作为一门新兴学科,复杂网络为智能电网的研究提供了新的视角。近年来,全球发生的大规模停电事故也使智能电网中级联故障问题吸引了越来越多科研工作者的关注。如何构建、维护一个稳定、健壮、具有较强鲁棒性的电力网络成为研究热点。针对此问题,科研工作者们从不同角度构建了电力网络仿真模型。本文利用复杂网络的分析方法对智能电
电力通信网是电力网的重要组成部分,是保证电力网正常运行必不可少的单元。随着通信科技的不断进步,基于OTN的第二代光网络成为通信传输网的主要发展方向。可靠性与安全性是保证电力通信网系统稳定、健康运行的重要评估,具有高级别可靠性的通信网故障出现率低,修复时间少。论文从通信传输网的发展历程介绍了OTN的概念和技术,分析了OTN设备的优点以及在电力通信网中的组网模式与应用方式,并计算了由OTN设备构成的O
在整个电力系统的运作和规划中,短期负荷预测一直扮演着重要的角色。电力负荷变化主要与负荷的组成成分、天气、时间以及人们社会活动等因素有关,这些因素造成负荷变化量具有多元非线性和时变性,其变化规律无法用数学公式来准确表达。为了适应电力系统短期负荷对其预测精度越来越高的要求,本文将粗糙集理论与神经网络相结合,建立了基于粗神经网络的短期负荷预测模型。具体研究如下:(1)针对短期负荷多元非线性和时变性的特征
近年来,可再生能源得到迅速发展,其中以风电尤为突出。可再生能源能有效地改善环境污染问题,缓解能源危机。风电预测技术的局限性,气候、地形分布的多样性,风电本身间歇性、不确定性以及部分可预测性的特点,对电力系统规划与运行带来挑战。风电的概率分布函数本身就是不确定的,如果将其作为已知量进行处理不能反映风电出力的真实情况,无法从根本上保证电力系统规划与运行方法的有效性。鲁棒优化方法可解决上述随机变量的概率