摘要：介绍了一种光谱分布可调光源的设计,该光源由积分球和大量不同颜色的LED组成。在可见波段,这种光源能产生不同光谱曲线,可以模拟很多不同光源的光谱分布。该项设计通过仿真使光源的光谱分布模拟目标光源的光谱分布,并设计了电源控制箱精确地控制每个LED模块。光源的面非均匀性为0.53%,角度特性在±10°以内,最大偏差为0.77%。这种新型光源在光辐射测量中可以作为一种传递标准。

摘要：电网阻抗的存在可能引发光伏并网逆变器的谐波谐振,甚至不稳定。通过建立单相光伏并网逆变器的等效阻抗模型和等效控制模型,分析系统稳定性和谐振的关系,指出当光伏并网逆变器处于临界稳定状态时,系统由于阻抗匹配而出现谐振现象,且阻抗匹配的频率为系统开环截止频率。为降低并网电流中的谐波含量,应使光伏并网逆变器始终具有足够的稳定裕度,为此提出了“坚强的”光伏并网逆变器设计方案,且给出了详细的设计步骤。仿真和实验结果表明,所提的光伏并网逆变器能够输出较高质量的并网电流,其对电网阻抗具有很强适应性。

摘要：为了抑制直流输电系统中因换流阀导通和关断时电压突变在交直流线路上产生的大量电力线载波(PLC)噪声,并将其降到规定的限制标准,减少对PLC通信系统产生干扰,在PLC噪声滤波器设计中应用了电磁兼容(EMI)滤波器的设计原理。通过与EMI滤波器进行对比,得出PLC噪声滤波器的特点并根据噪声源和负载不同的阻抗特性,给出了4种适用的PLC噪声滤波器的网络拓扑,并详细说明了各种结构中主参数和调谐参数的确定方法。最后用Matlab/Simulink作为仿真平台,以贵广二回直流输电系统深圳换流站交流侧PLC噪声滤波器设计为例,证明所提出的设计方法是可行的。

摘要：针对使用空气弹簧隔振器的光学平台传递函数进行了研究.对平台固有频率和传递函数的计算结果进行曲面拟合,并利用拟合曲面形成目标函数,进行平台隔振系统结构参数的优化设计计算.结果表明,要获得最佳隔振效果,应取相对阻尼系数ξ越小越好,但ξ过小使系统稳定性变差.最优值ξ为0.1～0.15,主空气室与附加空气室的容积比k为0.28.

摘要：研究了直流电封闭加载技术的实现,设计QR512系列手动变速箱交检加载试验台.利用三台直流电机模拟实车运行情况对变速箱进行驱动和加载,以西门子S7-315型PLC作为控制器,6RA70型直流调速器作为电机驱动器,构建基于Profibus-DP现场总线的两级控制系统.设计的试验台最大测试功率为30 kW,动态转速控制精度为±5 r/min,转矩控制精度为±1 N.m.试验结果表明,该试验台控制精度达到预期目标,电封闭方式可以有效降低能耗.

摘要：将颗粒污泥引入结晶除磷过程,开发了羟基磷酸钙联合生物介质结晶除磷新工艺.运用自主设计的除磷反应器,考察了pH值、Ca/P、HRT对工艺性能的影响.试验结果显示,对含磷浓度为30mg/L的模拟废水,优化工艺参数为pH=12、Ca/P=3.34(摩尔比)、HRT=60min,除磷率为99.81%,出水磷浓度低至0.057mg/L.采用优化工艺参数,该工艺对猪场废水的除磷率为85.85%,出水磷浓度为4.67mg/L.磷元素在除磷产物中得到富集,尤其在反应器顶部、中部,除磷产物中磷含量达到37.68%和36.57%(以P2O5计),且主要以羟基磷酸钙形态存在,达到优质磷矿石标准,具有较高的回收价值.

摘要：为设计好HVDC换流站载波噪声滤波器,研究了换流站载波噪声源模型。在分析了换流阀换相产生高频噪声的基本原理后,采用带缓冲回路的换流阀等效模型,用PSCAD/EMTDC仿真贵广工程,得到噪声源的频谱曲线,确定了影响噪声强度的主要因素;修正并验证了确定噪声源强度的经验模型,给出了修正后经验模型中各物理量的计算方法。以贵广工程为例,将修正经验频谱、仿真频谱与文献中给出的实际频谱对比,结果表明,修正经验模型能较为准确地得出换流站噪声源的频谱特性。

摘要：基于人体内侧半月板结构设计了游离式仿生内侧半月板假体,置换临床中无法修复的半月板。通过三维有限元分析方法,对假体进行了力学分析,验证了其可行性。数据结果显示,与健康半月板相比,半月板假体应力较高,两组模型高应力分布区域均在内侧中后部;所设计的半月板假体与健康半月板具有相似的生物力学性能。数据结果验证了假体的主要优势在于,其不需要额外固定模式,因而避免了因假体固定失效造成的失败。

摘要：建立了基于光谱吸收技术的检测系统,用于快速、准确地测量N2O气体浓度。首先,从理论上证明了二次谐波、一次谐波与N2O气体浓度之间的关系;然后,设计了痕量N2O气体浓度检测系统,利用光源调制、锁相放大等技术,实现了强杂波背景下气体浓度弱信号的解析;最后,实验测试了系统的检测性能、抗干扰能力及检测结果的可重复性。测试结果表明,系统能够在0～1%有效检测N2O气体浓度,检测下限为5.0×10-5,相对检测误差为0.11%,检测结果线性方程为Y=192.699 09 X-0.006 24,线性度为0.998 07。多次检测实验表明,系统相对标准偏差为0.137%,CO2、O2、水蒸气等常见气体对检测结果无影响。改变激光器的中心波长,该方法亦可用于CO2,CH4等其它温室气体的检测。

摘要：作为一种重要的海上作业装备,船用起重机被广泛应用于海洋工程的各类场景中.然而,船用起重机是一类复杂的非线性欠驱动系统,存在摩擦、未建模动态等干扰,为控制器设计带来了巨大挑战.更糟糕的是,船用起重机还面临海浪、大风等未知干扰的影响,使得实际控制更加困难.如何稳定高效地控制该类系统,目前仍处于初步探索阶段.为了解决上述问题,本文提出了一种基于迭代学习和神经网络的控制方法.具体来说,首先将未知干扰分为周期与非周期两部分.对于周期干扰,利用周期估计器解决了对未知周期的估计问题,在此基础上通过迭代学习对干扰进行补偿;对于非周期干扰,使用双层神经网络进行逼近和补偿,并设计了权重的更新律;在补偿未知干扰后,基于反馈线性化设计了控制输入.通过Lyapunov分析方法,可以证明期望平衡点是全局有界的.最后,在所搭建的船吊实验平台上进行了大量实验,充分验证了所设计控制方法的有效性与鲁棒性.