考虑激励幅值慢变的卷绕头转子系统动力学建模

卷绕头转子系统结构之间的耦合振动和时频变激励使振动问题十分复杂,为了更准确地研究其动力学特性,根据转子动力学理论,使用有限元方法建立了考虑多盘质量慢变的卷绕头非线性转子系统整机动力学模型,运用Newmark-β数值积分方法对其动力学特性求解,得到仅存在初始不平衡量以及卷装不良带来的激励频率、幅值慢变下的非线性动力学行为。通过分析轴心轨迹、时域波形和幅频特性曲线等结果,发现卷绕头转子系统对因卷装不良引起的激励幅值慢变较为敏感,出现新的频率成分。进一步对比分析了不同节点处的振动频谱,其结果可为卷绕头转子系统动力学设计和故障识别提供一定理论支持。

基于一种新型正弦幅值积分器的谐波检测方法

针对基于瞬时无功理论的ip-iq谐波检测法结构复杂、响应速度慢等问题,提出了一种采用改进正弦幅值积分器结构的谐波电流检测方法。首先,利用二阶广义积分器的输出滤波特性及正弦幅值积分器的极性选择特性,使其相结合构造出了一种滤波性能更强,同时具有频率及极性选择作用的新型积分器。然后,利用该积分器快速准确地提取基波正序分量,并有效应用于谐波检测环节中。当电网电压存在直流偏置问题时,该积分器所构造的锁相环也能准确锁定电网频率及相位信息。最后,理论分析及仿真实验结果表明:该方法无需进行瞬时对称分量分离,就可提取出电网电压及负载电流基波的正负序分量,计算量小,谐波检测更精确。

基于幅值跟踪法的自动增益控制系统设计

为了实现信号幅值的自适应调整,设计了一种基于幅值跟踪法的信号自动增益控制系统,该系统主要由单片机、增益可控放大器、幅值跟踪电路、按键和LCD等组成。通过实时比较幅值跟踪电路获取的实际幅值和按键设置的期望幅值,系统利用算法动态地调整放大器中反馈电阻的大小,使输出信号幅值始终与期望幅值一致。实验结果表明该系统能实现放大器增益的自动控制,输出幅值误差小于1.5%,响应时间小于0.1秒,可应用于相关的信号处理领域中。

基于自适应窗口与压缩幅值的瞬时转频估计

针对变转速工况下轴承信号的时频分布能量发散、噪声和谐波干扰强导致其转频难以获取的问题,提出一种基于自适应窗口和压缩幅值的瞬时转频估计方法。首先,通过自适应窗口在频率轴方向搜索出脊线窗口避免噪声和谐波的干扰;其次,在脊线窗口内用压缩幅值方法集中发散的脊线能量;然后,用惩罚函数法提取脊线,实现转频的精确估计;最后,根据采用轴承实验台收集的数据验证了所提出方法的有效性和鲁棒性。结果表明,相比于传统方法,采用所提方法估计瞬时转动频率使误差降低约8%。

基于神经网络的输电塔钢管构件涡激振动幅值预测方法

输电塔中长细比较大的钢管构件容易发生低风速下的涡激振动,鉴于传统风洞试验和数值模拟研究方法存在的成本高、周期长的局限,该文提出了一种基于神经网络的输电塔钢管构件涡激振动幅值高效预测方法。为获取训练模型所需的数据集,发展了适用于任意插板形式、几何尺寸的钢管构件涡激振动响应分析方法;结合多种神经网络模型(BPNN、PSO-BPNN、RBFNN、GRNN)以及性能评价指标,建立了基于神经网络的输电塔钢管构件涡激振动幅值预测方法;通过算例对某C型插板和十字型插板钢管构件涡激振动幅值进行了预测。研究表明:通过与试验结果的对比,验证了该文输电塔钢管构件涡激振动响应分析方法的准确性,对于C型和十字型插板钢管构件VIV幅值的相对误差分别为3.84%和5.87%,利用该方法可为神经网络模型提供可靠样本;通过7折10次交叉验证优化超参数后的4种神经网络模型,均表现出较好的预测精度;相比之下,GRNN在C型插板和十字型插板钢管构件算例中均呈现出最佳的泛化能力,其R2值分别为0.989和0.992;采用GRNN方法可以较好地预测C型和十字型插板钢管构件在不同质量阻尼比参数下的VIV幅值,且在计算效率上相比于CFD方法具有明显的优势。

基于相位与幅值补偿的虚拟同步发电机低电压穿越控制

虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,VSG)通过模拟同步发电机的工作原理,引入虚拟惯量与阻尼系数,提高了分布式电源并网的稳定性。但是当电网发生电压跌落时,电压的跌落与恢复均会使电网电压的相位与幅值发生跳变,而传统的VSG控制策略难以解决该问题。为此,文中提出一种基于相位与幅值补偿的VSG低电压穿越控制方法。首先,分析电网电压跌落与恢复对电网造成的不同影响。其次,在电网电压跌落期间,通过将VSG输出电压和电网电压之间的相位与幅值差控制在允许范围内来实现过流抑制、输出功率的快速稳定以及无功补偿的目的。然后,在电网电压恢复时,通过快速补偿消除VSG输出电压和电网电压之间的相位与幅值差,从而抑制因电网电压跳变而造成的过流等问题。最后,通过MATLAB/Simulink仿真验证所提控制策略的有效性。根据仿真结果可知,文中提出的控制策略可以有效抑制过流的产生并且能够实现无功补偿。

参数化S谱幅值调制及轴承故障诊断应用

针对传统谱幅值调制方法易受噪声影响的问题,利用参数化S变换得到信号在时频域中的幅值,提出了一种参数化S谱幅值调制方法。该方法首先使用参数化S变换将信号转换到时频域并得到幅值和相位,然后将不同权重赋予时频域中的幅值以改变不同能量频率成分在信号中的占比,最后将调制后的幅值与原相位结合,使用参数化S逆变换重构一系列修正信号并计算其平方包络谱以提取故障特征。仿真和实验结果表明,该方法获得的幅值信息相比传统谱幅值调制方法更加准确和全面,对强噪声环境更具鲁棒性,能够有效实现滚动轴承的外圈、内圈和复合故障诊断。将所提方法与传统谱幅值调制方法和快速谱峭度方法进行对比,证明了参数化S谱幅值调制既能检测强噪声环境下的轴承故障信息,又能同时提取多种故障分量,在滚动轴承的故障特征提取中更具优越性。

基于电涡流效应的引信过载脉冲幅值调节方法

目的解决引信及其关键部件抗过载性能测试实验室模拟加载与实际发射差异较大的技术难题。方法在引信被测试件底部粘贴铝贴片,并在冲击锤上缠绕励磁线圈,使其通入交变电流以产生瞬变磁场,在冲击锤靠近引信试件的过程中,铝贴片内的磁通发生变化,感应产生电涡流。涡流磁场与激励磁场相互作用,产生阻碍二者之间相对运动的电磁力,以此来实现对过载脉冲波形的调节和整定。结果建立了激励线圈积分圆环的数学模型,推导了电涡流阻力的表达式。利用COMSOL Multiphysics软件建立了电涡流缓冲器的动力学模型,对其进行了仿真验证。在输入电流为10000 A时,冲击过载幅值小于10000g,无法满足引信抗过载模拟试验要求;当输入电流为15000 A时,冲击过载幅值为15232.9g;当输入电流为20000 A时,冲击过载达到27222.8g,冲击过载过高,容易造成试件强度失效。因此,选取输入电流为10000~15000 A较为合理。结论该方法能够实现对高g值过载脉冲幅值的可控调节。

一种用于宽带取样示波器的幅值校准方法

取样示波器采用顺序等效采样原理,可以实现对高速稳定信号进行采样、波形恢复、信号质量分析等,在高速通信、信息对抗等领域有广泛应用。但作为取样示波器核心器件的取样器,采用双肖特基二极管对称结构,因器件、布局布线等非对称性,导致差分输出的两路信号存在偏差等,造成测量波形的不准确。为更加准确地重建被测信号的真实值,提出一种基于最小二乘法的二进制幅值校准方法。通过实验验证,此方法能够准确计算校准系数,实现对幅值的校准,相对误差在1%以内,并且在采样点数较少的情况下仍然适用。结果表明,此方法可以用于宽带取样示波器的幅值校准。

锁相同步并网变换器电流控制内电势幅值/频率形成机制分析

传统电力系统中,同步发电机独立形成内电势幅值/频率,接入电网建立系统电压。然而目前电网电压的建立越来越依赖于可再生能源设备,在锁相同步下并网变换器形成内电势需检测电网电压,看似与同步机独立形成内电势并建立系统电压不同。针对此问题,研究锁相同步下变换器电流控制形成内电势幅值/频率的机制,明确内电势幅值/频率由电流唯一确定,阐明锁相同步设备在本质上与同步发电机独立形成内电势建立电压相同。首先,基于控制结构与交流瞬时值形成的本质,说明变换器的输出实质上为内电势幅值/频率。然后,从设备与网络闭环动态过程出发,明确端电压与电流的冗余关系,在输入电流确定后内电势幅值/频率即可相应地唯一确定。最后,结合仿真分析,说明输入电流唯一确定内电势幅值/频率的正确性。

执行器幅值与速率约束下线性系统的事件触发控制

传统的网络化控制系统中,控制任务通常以周期的方式执行.为了节约网络通信资源,一些学者提出了事件触发控制.另一方面,由于物理限制或出于安全考虑,几乎所有反馈控制系统都会受到饱和约束.饱和的存在是系统性能退化甚至不稳定的主要因素.研究了受到执行器幅值与速率饱和约束的线性系统的事件触发控制问题.首先,一阶系统用来表示执行器的幅值和速率限制.然后,引入了两个推广的扇区条件来处理由饱和引起的死区非线性.接下来,通过利用Lyapunov稳定性理论,获得了确保闭环系统区域渐近稳定的充分条件.通过限制稳定域的最小范围,提出了事件触发率的最优化问题.所获得的结果用线性矩阵不等式表示,能够方便地利用MATLAB中的LMI工具箱进行求解.最后,数值例子和仿真验证了所得结果的有效性.

联合监测间隔时间和幅值的自适应Max-EWMA控制图

用于联合监测事件间隔时间和幅值的控制图多数假定数据的漂移大小已知,但在实际生产中由于数据的漂移大小未知,这些针对特定漂移大小的控制图存在监测性能下降的问题。为此,基于事件间隔时间和幅值漂移程度的无偏估计量,构造了EWMA统计量的自适应平滑参数,通过结合Max-EWMA统计量的结构特征,提出了一种新的联合监测间隔时间和幅值的自适应Max-EWMA控制图(称为Max-AEWMA图)。模拟仿真表明:在监测间隔时间和幅值的不同程度的漂移时,本文提出的控制图一致优于已有的Max-EWMA控制图,例如,a=4,b=1,λ_(E)=0.01,δ_(a)=0.59,δ_(λ_(E))=0.73时,Max-AEWMA的ARL_(1)=4.94,Max-EWMA控制图的ARL_(1)=9.68。最后还通过实证分析验证了本文方法的优越性。

记忆幅值阻尼噪声下带有弱测量与恢复测量的量子隐形传态

认识并降低噪声对传输粒子保真度的影响,是量子隐形传态重要的研究方向之一。不同于以前的独立噪声和带记忆的Pauli噪声,研究了记忆幅值阻尼噪声对保真度的影响,并给出了一个抵抗该噪声信道的方案。该方案通过让参与者在粒子分发前实施弱测量而粒子接收后实施恢复测量的方式提高保真度。研究结果表明,记忆幅值阻尼信道的记忆因子强度与保真度大小呈正相关,并且在部分记忆信道与全记忆信道下弱测量与恢复测量方法也能一定程度上提高传输粒子的保真度。

CAARC高层建筑标准模型瞬态开洞风压及力幅值特性试验研究

文章通过刚性模型风洞测压试验,研究了B类地貌典型风向角下,4%开洞率的CAARC模型在不同开洞位置时,高层建筑标准模型平均风压系数分布特点及风力幅值的特性。研究表明,开洞位置向左偏移1/5B,开洞瞬间和开洞后对平均风压系数的影响较大;开洞瞬间,开洞层的平均阻力系数和脉动阻力系数以及扭转系数、分力系数、洞口腔体内部测点的风压系数时程会产生显著突变,但是对脉动升力系数的影响较小。

基于灰度幅值直方图的视网膜出血点检测算法

为减少图像亮暗不均、出血点间灰度差异大对视网膜出血点检测结果的影响,提出一种基于灰度幅值直方图零点阈值与区域特征分析的视网膜出血点检测算法。算法通过大尺度中值滤波器实现图像的阴影校正,结合凹凸线段对背景干扰点进行抑制,完成前期的预处理操作;由各行各列幅值直方图中第一个零点进行暗目标自动阈值分割,并基于幅值特征的区域生长改善血管连续性;根据血管与出血点间形状的不同去除血管,实现了出血点分割。在DIARETDB1公开图库中的测试结果验证了算法的有效性。

一种具有自动幅值控制的C类LC压控振荡器电路设计

由于芯片制造和应用过程中存在工艺、电压和温度(Process Voltage Temperature,PVT)的变化导致的射频LC压控振荡器(Voltage-Controlled Oscillator,VCO)设计中的鲁棒性问题,提出了一种具有自动幅值控制环路(Automatic Amplitude Control,AAC)的C类LC压控振荡器(Class-C LC VCO)电路。仿真结果表明,所提出的电路设计能确保振荡器单端振幅峰峰值在任意PVT变化下,大于设定下限,且振幅峰峰值大于600 mV时,C类LC压控振荡器于工作频率频偏100 kHz处最小优值(FoM)为182 d Bc/Hz。

基于零序导纳幅值比的同母两回线异相接地复故障选线方法

消弧线圈接地系统发生同母两回线异相接地故障时,常规选线装置存在准确率不高的问题。针对消弧线圈接地系统发生的同母两回线异相接地复故障选线难的问题,文中通过线路首端的零序电流和母线零序电压信息获得线路的零序导纳,分析消弧线圈接地系统发生同母两回线异相接地故障特征,发现故障线路零序导纳的幅值大于非故障线路零序导纳的幅值,在高阻接地时仍呈现出此特征。在此基础上提出了基于零序导纳幅值比的消弧线圈接地系统同母两回线异相接地复故障选线方法,利用故障线路与非故障线路零序导纳幅值的差异建立故障选线判据,将所有故障线路全部选出。PSCAD仿真结果表明,该选线方法准确率高,不受故障位置、消弧线圈补偿度的影响,具有较强的耐受过渡电阻的能力。

云南省雷电流幅值时空变化特征及累积概率分布

该文基于2017—2022年云南省VLF/LF闪电定位系统监测资料,分析雷电流幅值时空变化规律和累积概率分布特征。结果表明:全省正回击电流幅值空间分布差异较负回击更加显著,高值区分布在滇西北、滇东南的红河州、滇西南的普洱市和西双版纳州。在回击密度较高的滇中及以东地区,雷电流幅值却相对较小。全省正、负回击的平均电流幅值分别为42.6 kA、27.3 kA,正回击电流幅值跨度更广,负回击电流幅值更集中。正回击中出现大幅值电流的概率较高,正、负回击中电流幅值大于60 kA的累积概率分别为27.6%和4.4%。具有强电流幅值的地闪活动主要出现在8—10月的夜间及上午,弱雷电流幅值主要发生在春季。利用IEEE推荐公式和Levenberg-Marquardt算法,通过迭代拟合得到适用于云南省不同地区的雷电流幅值累积概率公式,拟合值与实测值的相对误差较小,可为雷电灾害防御设计及输电线路耐雷评估分析等提供技术支持和参考。

计及电压幅值检测延时及相位跳变的IIDG故障电流解析计算

逆变型分布式电源(inverter interfaced distributed generation,IIDG)的波动性、弱馈性及强受控性,使其在故障下具有与同步发电机不同的短路电流特性,对其进行准确解析是继电保护适应性分析与保护新原理研究的基础,具有重要意义。针对现有研究忽略电压幅值检测延时导致IIDG故障特性难以准确解析的问题,以新能源送出线路发生三相短路为例,综合考虑电压幅值检测延时以及相位跳变所引起锁相环动态响应特性的影响,对IIDG故障暂态过程进行精细化划分,分别针对故障暂态过程的2个阶段,建立了电压电流双环控制和电流环控制下的故障电流解析表达式,明确了电压检测延时与锁相环动态响应对IIDG故障电流暂态特性的影响机理。最后,基于Matlab/Simulink仿真平台,验证了所提故障电流解析计算模型的正确性。

基于深度神经网络的地表地震动幅值预测研究

地震动预测模型是灾害分析和结构设计的重要组成部分,近年来神经网络技术愈发成熟地被应用在该预测模型的开发上,但多为使用地表以下30 m范围内土层等效剪切波速(VS30)作为场地输入参数的单层全连接神经网络模型,忽略了完整土层厚度及剪切波速信息对地震动幅值的影响。本文采用卷积神经网络及全连接神经网络混合模型,选用日本KiK-net台网记录到的3174次地震共计39192条地震动记录,构建了一种基于深度神经网络框架的地表地震动幅值预测模型。该模型的输入参数为震级、震源深度、震中距、场地各土层厚度、剪切波速信息和井下地震动幅值,输出为相应的地表地震动幅值(PGA或PGV或PGD)。对模型进行训练并计算其各项评价指标予以评估,结果表明:(1)该混合神经网络模型的决定系数超过了0.85,模型残差服从正态分布,均值残差接近于0,模型表现出无偏的特性。(2)与现有经验公式相比,混合网络模型的PGA、PGV和PGD预测精度分别提升约26.9%、16.5%和11.6%。与使用VS30作为场地参数的全连接神经网络模型相比,该框架下模型预测值与真实值的Person相关系数及各项评价指标均有所提升,模型残差的均值和标准差更小,PGA、PGV和PGD模型预测精度提升约6.3%、3.9%和3.4%,能更好地对地震动幅值进行预测。