【摘 要】
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永磁同步电机相对于其它电机而言有着优异的控制性能,已广泛应用于社会生活的方方面面,特别是高精度伺服系统更显其优越性。而且由于我国在永磁体稀土方面的资源极为丰富,这就使得我们研究永磁同步电机的控制十分重要。 本论文根据针织机这个实际系统,设计了一种基于单片机的永磁同步电机驱动器。通过大量的资料和文献阅读,在对永磁同步电机及其相关技术的发展和现状作了一个比较全面而深刻的分析研究的基础上,建立了永磁同步
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永磁同步电机相对于其它电机而言有着优异的控制性能,已广泛应用于社会生活的方方面面,特别是高精度伺服系统更显其优越性。而且由于我国在永磁体稀土方面的资源极为丰富,这就使得我们研究永磁同步电机的控制十分重要。 本论文根据针织机这个实际系统,设计了一种基于单片机的永磁同步电机驱动器。通过大量的资料和文献阅读,在对永磁同步电机及其相关技术的发展和现状作了一个比较全面而深刻的分析研究的基础上,建立了永磁同步电机的数学模型,分析了各种控制策略的特点,提出了一种控制最简单的矢量控制策略,即 I
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矢量网络分析通过测量元件对频率扫描和功率扫描测试信号的幅度与相位响应,来精确表征元件特性。矢量网络分析仪测量频带宽,测量精度高且速度快,为电子装备的发展提供了更多的测试手段,如天线和微波器件的测量,微波脉冲特性测量,光电特性测量等,已广泛的应用于微波技术、无线通信、光通信等领域。随着微波网络分析理论与技术的发展,以及采用高速微处理器和现代数字信号处理等技术,现代微波矢量网络分析仪在测量速度、精度、
本课题来源于电子科技大学“100MHz 随机取样宽带数字存储示波器DSO(Digital Storage Oscillograph)”科研项目,本人的任务是以LabWindows/CVI为开发工具力图实现两方面的功能,一是基于GPIB 的仪器驱动器软件开发,二是实现在主控制机上以仪器虚拟面板的方式对DSO进行控制并对从DSO中所采集的数据进行处理。本文首先介绍虚拟仪器的基本概念、LabWindow
本论文创新性地采用纳米掺杂工艺制备了亚微米级温度稳定型镍电极多层陶瓷电容器抗还原瓷料,其粒度小且分布均匀、比表面积大,烧结成瓷后晶粒细小且均匀致密、气孔率低,有利于MLCC 介质膜层的减薄及可靠性的提升。通过水基溶胶-凝胶法合成了粉体颗粒均匀、高分散性、高活性的纳米掺杂剂。考察了初始溶液的pH 值、温度及浓度对溶液-溶胶-凝胶转变的影响,并利用TG-DTA、XRD、TEM 分析手段对其性质进行了分
本文基于在电磁感应透明介质中超慢光和光信息储存的基本理论和技术,从理论上研究了用几种特殊强度分布的控制光:U-型、V-型、δ-型和周期分布对慢光运动进行操控,以及不同的控制光参数对慢光运动的影响。对于像方阱的耦合场强度的空间分布,仅当探测光为精确共振ω=ω_0时,才能完全透过介质;通过调节阱宽z_0或探测光频率使其满足共振透射条件,也可以使探测光完全透射;增加阱宽z_0或阱深都会使透明窗变窄。对于
本文在了解国内外缓蚀剂的基础上,通过测试极化曲线筛选了一批新型缓蚀剂,如BH-4、高温缓蚀剂、尼诺尔、8-硝基喹啉、植酸盐等等,其单一缓蚀剂缓蚀效率高达94.5%,远远超过了汞的缓蚀效率;然后经过对已有缓蚀剂进行结构分析,合成了一种头孢类的新型缓蚀剂,经过复配;缓蚀效率高达99.82%,居国际领先水平,同时并首次将这些缓蚀剂应用在锌锰干电池中。 对缓蚀剂缓蚀机理进行了分析研究,测定了不同浓度
在国民经济建设和国防科技事业的进程当中,电气传动的应用极为重要。为满足运行、生产、工艺上的性能要求和能明显节约电能的需要,许多生产机械都需要进行调速。20世纪80年代以前,要求调速的设备多用直流电动机调速,但由于直流电动机结构复杂,制造费时以及需要经常性维护等缺点,使得人们一直努力寻找能替代直流电动机调速的交流电动机调速。随着电力电子技术、PWM调制技术、计算机控制技术、交流电动机的控制技术的发展
电力变压器是电力系统中最重要的电气设备之一,它的运行情况直接影响着电力系统的安全与稳定。如何及时、准确地发现变压器内部的早期故障,已成为高压电气设备故障诊断研究的一个重要方向。本文首先对电力变压器的故障及其诊断技术进行了全面的分析研究,归纳出了电力变压器发生故障的原因和变压器发生故障及具有故障隐患时表现出的各种异常征兆,详细介绍了变压器定期和不定期故障检测的方法,特别是能鉴别变压器内部初始故障隐患
聚合物锂离子电池可以被制成任意形状和任意尺寸,因而应用范围很广。锂离子电池用高性能电极材料一直是锂离子电池开发研究的关键技术之一。 本文选用四种不同的碳前驱体在 N2 气氛下管式炉中进行低温热解制备无定形碳材料,研究了碳化条件以及碳化终温对碳材料导电性及结构的影响,研究表明:碳前驱体对碳材料的导电性能有重要影响,并随着碳化终温升高这一影响逐渐加大,其电导率随着碳化终温的升高而升高。XRD 和 FT
为了解决已有的基于小波—卡尔曼滤波的短期负荷预测方法,在对温度敏感负荷进行预测时,预测准确度较差的问题,提出了一种改进方法:将日负荷表示为日平均负荷与波动部分的乘积,对日平均负荷和波动部分分别进行预测。提出了一种利用人工神经网络预测平均负荷的新方法:将平均负荷表示为温度敏感分量与平稳的温度不敏感分量之和。温度不敏感分量根据温度不敏感季节同时期的若干负荷数据统计得出。根据前若干天的温度敏感分量值、温
为了更好地反映各种相关因素对负荷的影响,采用人工神经网络进行中长期负荷预测。构造了具有三层结构的 BP 网络,以历史负荷数据和相关影响因素数据为训练样本,采用排除法和方差比检验法对预测器的输入变量进行选择。采用随机矩阵对输入变量矩阵进行扰动的做法达到了改善预测效果的目的。 研究了相关因素的不确定性对负荷预测结果的影响。对于相关因素的不确定性呈正态分布的情形,根据负荷预测结果在各个相关因素均值处的偏