无交流电压传感器PWM整流器启动性能改善

提出一种基于虚拟磁链的PWM整流器无交流电压传感器运行启动性能的改善方法。通过采用带有积分限幅反馈环节的积分器代替不定积分器进行虚拟磁链观测,解决了传统方法存在的初始值选取和观测结果存在幅值和相位误差等问题。对基于改进方法的虚拟磁链直接功率控制PWM整流器进行了实验验证,实验结果证明了该改进方法的正确性和可行性。

煤矿井下涌水量混合预测模型综合分析

针对煤矿井下涌水量预测的问题,以某煤矿实际数据为例,通过小波对数据选样的分析,分别采用灰色、BP、灰色BP、小波BP预测,进行Matlab仿真实验分析。结果表明,灰色所需数据最少,但精确度相对差些;灰色BP与小波BP预测精度优于BP、灰色BP预测的所有结果,尤其在数据规律不明显时相对小波BP稳定,但对迭代次数要求高;小波BP精确度较高,迭代次数越高,精确度越好;GA优化在预测结果不唯一且误差较大时效果较好,但很耗时。

矿用电机车控制器内多路开关电源的设计

矿用电机车开关磁阻电动机控制器内各模块供电的开关电源对控制器的性能具有重要影响,对其进行有针对性的设计具有很好的实际意义。基于实际的工程需求,设计了具有6路输出的开关电源的硬件电路,给出了高频变压器的设计步骤以及相应的解析计算式,并进行了实验验证,结果表明所给出开关电源稳定性较好,各路输出纹波<2%,效率达到85%以上,达到了工程实际的精度要求。

小波神经网络煤矿井下涌水量影响因素挖掘与预测

合理预测矿井涌水量,及时有效制订排水方案,是保证井下人员安全生产及经济开采的需要。根据煤矿井下涌水量影响因素的不确定性,选取的平均影响值通过误差反向传播网络,确定涌水量各影响因素相关程度,实现涌水量影响因素的筛选。采用小波方法对涌水量进行分析,发现其相同的季节大致有相同的走势。依据小波中的时间聚合因子,建立了基于时间序列的小波神经网络短时预测模型,对某矿涌水量进行分析。结果表明:涌水量预测最大绝对误差为4.179 7m3/d,最大相对误差为2.079%,最小绝对误差为0.000 5 m3/d,最小相对误差为0.000 2%;平均相对误差绝对值为0.482 3 m3/d,平均相对误差为0.285 7%,正确率平均达到了99.714 3%。预测指标满足了矿井涌水量排水的要求。