摘要：针对多相交错并联双向DC/DC变换器中的耦合电感器设计困难这一问题,提出具有普遍适用性的耦合电感器通用设计准则。以电感全部对称型耦合电感器的Buck+Boost型交错并联磁集成双向DC/DC变换器为例,研究变换器的Buck模态转换规律,得到变换器的等效稳态电感和等效暂态电感表达式,推导出变换器的稳态电流纹波和暂态电流响应速度与占空比、相数及电感耦合系数之间的关系。总结出交错并联双向DC/DC变换器中耦合电感的通用设计准则,按照这一准则,在给定占空比时,通过合理选择耦合电感器的耦合系数,可以既减小稳态相电流纹波又提高暂态输出电流响应速度。最后,通过实验验证了通用设计准则的正确性。

摘要：通过对交错并联Boost变换器(IBC)的不连续导电模式(DCM)及其电感电流和输入电流纹波进行理论分析。推导出了输入电流纹波与上升和下降斜率、占空比、电感电流连续时间和变换器周期时间的比值关系表达式。提出在特定电压增益条件下,优化电感能够使输入电流纹波减小到零。通过Matlab仿真和实验验证了理论分析的正确性。

摘要：以三通道Buck＋Boost交错并联磁集成双向DC/DC变换器（BDC）为例,分析了三相电感全部进行反向耦合且占空比在0~1的范围内变化时,变换器在Buck模式下的工作模态及其等效电感,进而推导出稳态电流纹波、暂态电流响应速度与占空比和电感耦合系数之间的关系。最后,得出耦合电感的优化设计方法。通过实验和仿真验证了电感优化设计理论的正确性。

摘要：针对目前交错并联双向DC/DC变换器中耦合电感设计规范不全面这一问题,以三相交错并联双向DC/DC变换器为例,在Buck模式下占空比在1/3～2/3范围内,研究变换器采用分立电感和耦合电感,对稳态电流纹波及暂态电流的响应速度的影响。通过对比,证明采用耦合电感具有减小稳态相电流纹波或者增大暂态总输出电流响应速度的作用,且占空比越接近1/3和2/3,耦合越强,效果越明显。给出一个耦合电感的设计规则,在这一规则下选择电感的耦合系数,既能减小变换器的稳态相电流纹波,又能提高暂态总输出电流响应速度。最后,通过实验证明了耦合电感具有提高暂态总输出电流响应速度和减小稳态相电流纹波的作用,从而证明了设计规范的正确性。

摘要：针对目前白萝卜种子尺寸小、流动性差、形状不规则导致播种机吸种效果差、漏播率和重播率高等情况,设计了一款气吸式圆盘白萝卜播种机。通过对播种机结构组成和工作原理的分析,计算吸附单粒种子的受力情况,建立了力学模型,并得到单粒最小吸附负压值;通过各级链数转动比,确定了播种机地轮与排种器链数关系。通过对吸种过程DEM-CFD耦合仿真单因素试验,计算确定播种机中排种器关键结构参数最优范围,即排种盘转速为1~2 rad/s、风机负压为4~5 kPa、吸孔直径为2.4~2.8 mm;并在此基础上进行田间试验,以排种盘转速、风机负压、吸孔直径为试验因素,以播种间距合格率指标、漏播率指标、重播率指标为评价标准,进行三因素三水平正交试验。利用Design-Expert软件构造数学回归方程和响应曲面模型,分析了各个参数对播种合格率指标的影响变化,并利用软件最优化模块,确定了结构参数最优组合,即排种盘转速为1.3 rad/s、风机负压为4.6 kPa、吸孔直径为2.5 mm。田间试验结果表明:播种行距合格率指标为92.35%,漏播率指标为3.97%,重播率指标为3.68%,满足白萝卜精量播种的农艺要求。

摘要：气吸式排种器可实现小颗粒种子的精密排种,但芹菜种子球度较小,且农艺要求一穴多粒,成为芹菜气吸式排种器精量排种的难点。为此本文基于CFD流体仿真,结合多因素、多水平试验分析及验证等方法,设计一种群组吸孔的气吸式芹菜精量排种器。以西芹“文图拉”芹菜种子为研究对象,首先,根据芹菜种子三轴尺寸,确定吸孔形状及尺寸;其次,通过CFD流场仿真研究不同吸孔分布结构下吸孔负压并确定群组吸孔数量;再次,通过理论分析推导确定最低吸种负压;最后,以气室真空度、种盘转速、吸孔分布结构为试验因素,以漏播率、重播率、合格率为试验指标,进行三因素三水平正交试验。通过极差分析和方差分析确定了影响排种性能的主次因素与最佳参数组合。结果表明:气吸式芹菜精密排种器较优组合参数为气室真空度-4 kPa、种盘转速20.75 r/min、吸孔分布结构为正等边三角形,此时播种合格率为88.9%,漏播率为5.1%,重播率为6.0%。田间试验结果为:合格率83.48%,重播率9.15%,漏播率7.37%。本研究实现了气吸式芹菜精密穴播,可为一穴多粒球度较小的小颗粒种子精量排种器设计提供参考。

摘要：指针式压力仪表广泛应用于电力、水利、燃气、煤炭等行业的各个领域。随着工业设施规模不断扩大,指针式压力仪表数量呈几何级数增长。在指针压力表的计量检测过程中,人工估读比对检测的方法已无法满足快速准确检测指针表的要求,工作量极其巨大。为了解决这一问题,本文提出了一种基于机器学习的智能识别方法。该方法首先利用工业相机对指针仪表进行拍照,然后对所拍到的图像进行预处理,然后利用卷积神经网络(CNN)模型提取指针区域并读取值,最后软件将估读值与标准值进行比对,得出检测结果。实验结果表明,该方法的准确率在97%以上,可以取代传统的人工估读方法,能够显著减少检测工作量,提高检测工作效率。