摘要：针对太阳自动跟踪系统采用常规的PID控制器存在着跟踪精度低,超调量大等缺点,提出了一种基于ARM的太阳自动跟踪双模糊控制系统的设计方案;以32位ARM嵌入式微处理器为核心,采用光电跟踪和太阳运动轨迹跟踪相结合的混合跟踪模式;在光电跟踪模式下,采用模糊控制;在太阳运动轨迹跟踪模式下,采用模糊PID分段式控制,并依据光强的大小自动切换控制器;采用两个同样规格的太阳能电池板,分别采用固定安装和太阳自动跟踪系统测试太阳能电池板的采光强度;实验结果表明,该系统具有较高的跟踪精度,实现了对太阳全天候的跟踪,有效地提高了光电转换效率。

摘要：文章分析了开关电源产生电磁干扰的原理,提出抑制措施,重点介绍EMI滤波器的结构、工作原理及设计电路。

摘要：瓦楞纸板横切机是纸板生产线末端的重要设备,为了解决瓦楞纸板横切机速度的快速跟踪和剪切长度的精确控制等问题,介绍了横切机的生产工艺,分析了横切机的速度跟随特性,采用交流伺服驱动方式和PWM电压控制技术作为横切机系统的控制方案,建立了系统的模型,设计了瓦楞纸板横切机速度跟随模糊PID控制器,利用MATLAB对其进行了仿真研究.结果表明,该控制器组成的系统,具有较好的快速跟随特性,且超调量小,满足了横切机剪切精度的控制要求.

摘要：结合瓦楞纸板行业对横切机发展的需求,本文分析了横切机控制原理和工艺,采用基于Trio运动控制器的交流伺服驱动控制方案,设计了控制系统硬件。给出了横切机运动控制规律,讨论了切刀速度与进料速度同步的实现,以及剪切长度的控制。利用Trio公司的Motion Perfect2实现运动控制软件的设计,并编写了触摸屏监控软件。实验仿真表明,该系统具有剪切精度高,性能稳定,成本低,使用方便的特点。

摘要：针对交-交变频调速控制系统控制复杂、精度高、实时性强的特点,设计出了一种基于单片机和复杂可编程逻辑器件(CPLD)相结合的高性能变频调速控制系统,给出了系统的主电路和控制电路,详细阐述了控制回路的工作原理,并采用VHDL编程语言对控制电路的功能模块进行了模拟仿真.最后对整个系统进行了试验研究和结果分析,证明该系统具有通用性、精度高、信号处理速度快、触发可靠及抗干扰能力强等优点.

摘要：发展集成多元传感器件的智能电池技术有望解决传统电池系统由于传感信号匮乏导致的电池状态估计精度低、运维管控难度大的痛点,是近年的研究热点。从电、热、气、力、声等传感信号出发,介绍了电池智能传感技术的最新进展及典型工作,阐述了不同传感信号对于理解电池老化、失效、失控等过程的机理以及开发高可靠高安全运维技术的意义,并分析了不同传感技术所面临的问题和挑战。从传感器、电芯设计制造、信号采集与传输、智能运维系统等方面展望了智能电池技术发展所亟需解决的关键技术挑战。

摘要：中小型水电站有压隧洞受投资及施工技术等限制不宜选取圆形断面,而现行规范未明确给出非圆形有压隧洞钢筋混凝土衬砌的配筋计算公式,因此有压隧洞断面形式的选择在中小型水电站设计中是一个难题。以知木林水电站有压引水隧洞为例,通过比较选择了施工难度较小、成本较低、实用性较强的似马蹄形优化断面,结合地质资料,利用ANSYS有限元分析软件模拟隧洞的各种工况,得到了衬砌配筋方案。目前隧洞施工状况良好。

摘要：针对粉料包装机在高速包装时存在卸料不完全和撒料的问题,将曲槽槽轮机构应用于自动包装机中,实现变速供料,卸料区域低速运行、非卸料区域高速运行;利用Pro/E软件的关系式,建立包装机供料装置的三维参数化模型。结果表明:变速供料的最大包装速度可提高35.6%,曲槽槽轮机构能适用高速包装的需求。

摘要：项目依托黑龙江荒沟抽水蓄能电站下水库进(出)水口工程,下水库进出水口为岸搭式结构,洪水标准与莲花水库相同,正常蓄水位为218.00m,设计洪水位为221.20m,校核洪水位为225.90m。该项目新建工程包含3个交通桥墩、2.个闸门井、9个拦污栅墩,浇筑高程205.00~225.20m。由于预建结构距今已建成23年,位于水库正常蓄水位以下约13~20m,面对放空水位、修建围堰对其他电站运行和水资源生态环境破坏等不利影响,施工尤为困难,围绕工程特点及难题开展施工关键技术研究。

摘要：材料信息学或材料基因工程作为新兴的材料研究与设计范式,通过深度结合材料大数据与人工智能机器学习算法,正在加速新材料、新功能和新原则的创新发现.如何高效产生、收集、管理、学习和挖掘大规模材料数据是开展材料信息学或材料基因工程研究的关键.JAMIP(Jilin Artificial-intelligence-aided Materials-design Integrated Package)材料设计软件为满足这方面的研究需求而设计,涵盖半导体材料、介电材料、金属材料等材料体系,为基于功能材料大数据与机器学习算法结合的新材料发现和设计提供工具支撑.软件基于Python语言开发,代码开源,既可以基于结构原型数据库高效开展大规模高通量材料计算,也可以实现对计算任务更精细的控制及新任务流程的灵活定制.软件包主体框架包含以高通量材料计算为核心的数据产生、数据收集、管理工具及数据存储、机器学习/数据挖掘等功能模块.机器学习模块集成了数据预处理、数据特征工程,以及常用机器学习算法的模型构建和性能评估子模块.软件各模块之间高度融合,能够高效产生、分析、管理和学习计算材料大数据,为开展材料信息学或材料基因工程研究、实现新材料设计提供专业化的操作软件平台.