背靠背变换器系统及其Simulink仿真分析方法。系统由机侧变换器和网侧变换器组成,分别采用PQ控制和Udc-Q控制策略,额定线电压为690V,额定功率为2MW。文章探讨了标幺值控制参数的使用及其优势,解释了SPWM调制技术的工作原理,并展示了udc参考值突变时的电压波形。通过Simulink仿真,可以直观地分析和优化系统性能。 适合人群:从事电力电子系统研究和开发的技术人员,尤其是对背靠背变换器感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标:①理解和掌握背靠背变换器的工作原理和控制策略;②利用Simulink进行电力电子系统的建模和仿真;③优化系统性能,提高电能质量和稳定性。 其他说明:本文所用模型基于Simulink r2022b版本,在实际应用中需要注意版本差异和模型准确性。
2026-01-08 23:59:48 700KB 电力电子 Simulink
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为了降低采煤工作面瓦斯浓度,采用保护层开采的方式对煤层进行卸压,以山西常庄矿为试验矿井,通过数值模拟对保护层开采后煤层卸压以及瓦斯运移进行研究,根据卸压和瓦斯运移特征确定了瓦斯抽采钻孔技术参数,并对抽采效果进行了检验,研究结果表明:冒落带高度为4.8m,裂隙带高度为25.2m,两侧近煤层区域裂隙发育,为裂隙发育的聚集区,形成"裂隙河";当采宽不断增大时,卸压强度增大,煤层内部应力整体呈"W"型分布;被保护层卸压分为四个区:原始压力区、压力集中区、过渡区、完全卸压区;瓦斯抽放孔最佳参数:钻孔倾角不得大于70°,封孔长度为10m,钻孔间距为30m,孔口负压为12.2k Pa;卸压瓦斯抽采浓度较卸压前大幅提高,保护层开采对于被保护层卸压起到了作用。
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依据潘一矿煤层地质条件和瓦斯赋存特性,阐述了地面钻井抽采卸压瓦斯的设计思路,分别对煤岩采动期、恢复期和稳定期内的现场瓦斯抽采参数及其动态变化规律进行分析。现场试验结果表明,地面钻井在336 d内共抽采瓦斯量200万m3以上,抽采半径达211 m,抽采瓦斯浓度在90%以上,对应块段的煤层瓦斯排出率为41%。
2026-01-08 20:56:46 231KB 行业研究
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瓦斯是煤层安全回采的重大隐患,针对放顶煤工作面回采初期瓦斯超限的问题,开元矿9801工作面采用了组合斜巷卸压抽采瓦斯技术。结果表明,组合倾斜巷瓦斯抽采技术有效地解决了开元矿9801工作面初采期的瓦斯治理问题,为煤层群开采时进行瓦斯治理的有效方法。
2026-01-08 19:58:27 193KB 行业研究
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针对七台河分公司煤与瓦斯突出矿井数量的增加,以及进行采掘活动的个别煤层瓦斯压力超过了突出危险性临界指标的现状,以研发和推广综合防突技术为目标,结合新兴煤矿和新建煤矿的具体情况,探索保护层开采结合卸压抽采、底板岩巷预抽瓦斯等先进适用技术,分析了该项技术的实施方案及作用,论述了薄煤层大倾角特殊地质条件下治理瓦斯、防治突出事故的综合治理措施及实施效果。
2026-01-08 19:01:28 116KB 突出矿井 区域瓦斯治理 保护层开采
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为了保证被保护层瓦斯的消突和治理工作,掌握保护层开采的卸压效果和预测卸压瓦斯的主要分布区域,运用UDEC离散元模拟得到了下保护层开采后被保护层的卸压效果、瓦斯运移规律及分布情况,并根据模拟结果相应地提出了留巷钻孔法抽采卸压瓦斯,实现了无煤柱开采,消除了被保护层应力集中区煤与瓦斯突出危险威胁。经现场实测抽采后3号煤层瓦斯压力降低了1.36 MPa,瓦斯含量降低了9.51 MPa,抽采效果良好。
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西安电子科技大学计算机科学与技术专业的计算机安全导论课程是该专业中至关重要的一门学科,它涵盖了计算机系统和网络安全的基础知识,是培养学生计算机安全意识和技能的重要环节。在这样的课程中,学生不仅需要掌握理论知识,还需要通过笔记、上机作业、实验等多种形式加深对知识点的理解和应用。 笔记是学习过程中的关键部分,它要求学生在课堂上认真听取教师的讲解,并且能够将老师强调的重点、难点以及一些关键概念记录下来。计算机安全导论的笔记内容通常包括但不限于安全基本概念、安全威胁模型、系统漏洞、加密技术、认证机制、访问控制策略等。这些内容是计算机安全领域的基石,对学生的专业能力培养有着决定性的影响。 上机作业是计算机安全导论课程中极为重要的一环,它通过实际操作来让学生更深刻地理解理论知识。作业可能包括使用各种安全工具进行系统扫描、分析安全事件、编写简单安全策略等。通过上机实践,学生能够将抽象的安全理论与具体的计算机系统结合起来,从而增强解决实际问题的能力。 实验是课程中的实践环节,通常要求学生在实验环境中设置场景、配置安全措施,并进行安全攻防演练。实验不仅能够帮助学生巩固课堂上学到的知识,还能够提高他们分析问题和解决问题的能力。在实验中,学生可能会用到各种安全软件工具,如入侵检测系统、防火墙、病毒扫描软件等。此外,实验内容还可能包括网络协议分析、系统安全漏洞扫描、密码破解、恶意软件分析等。这些实验环节能够让学生亲身体验到安全威胁的存在,并学会如何采取有效措施来防范潜在的安全风险。 考试是对学生学习情况的一次全面考核,它不仅考查学生对知识点的记忆和理解,也检验他们的综合应用能力。考试题目可能包括理论题、计算题、分析题、设计题等不同类型,旨在全面评估学生对计算机安全知识的掌握程度。通过考试,学生可以明确自己在学习过程中的不足之处,并在今后的学习中有针对性地加以改进。 西安电子科技大学计算机科学与技术专业的计算机安全导论课程通过笔记、上机作业、实验以及考试等多种形式,全方位地培养学生在计算机安全领域的知识和技能。通过这些教学活动,学生能够对计算机安全有更深入的理解,为将来成为合格的计算机专业人才奠定坚实的基础。
2026-01-08 13:53:34 575KB
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本文详细介绍了如何对AWR1843和DCA1000采集的数据进行解析。首先,通过两张关键图示解释了数据采集的基本原理,包括每个发射天线(tx)的chirp信号如何被接收天线(rx)接收,以及DCA1000的数据存储方式。接着,文章提供了一个MATLAB脚本,用于解析二进制文件,并生成一个维度为[Rxnum, numChirps*numADCSamples]的数据表格。脚本的具体功能包括读取二进制文件、处理实部和虚部数据、以及按接收天线组织数据。最后,文章通过一个实际案例验证了脚本的正确性,展示了如何将采集到的数据解析为可用于后续处理的格式。 在当今的信号处理与雷达技术领域,AWR1843数据的解析尤为重要。AWR1843是由德州仪器(Texas Instruments,简称TI)推出的一款高性能毫米波雷达传感器,它具备先进的雷达数据采集能力。为了从AWR1843和DCA1000采集系统中提取有用信息,我们需要掌握专业的数据解析方法。 数据采集基本原理的解释至关重要。在雷达系统中,每个发射天线发出的一系列chirp信号,由接收天线接收。Chirp信号是一种频率随时间线性变化的脉冲信号,非常适合用于测量目标的距离和速度。AWR1843传感器通过发射和接收这样的信号,可以进行复杂的雷达测量。DCA1000数据采集器负责捕获来自AWR1843传感器的模拟数据,并将其转换为数字信号存储在内部。 数据解析的第一步是理解DCA1000的数据存储方式。传感器收集的数据被存储为二进制格式,因此需要一种有效的工具或脚本将其转换为可读和可处理的形式。MATLAB作为一种强大的数值计算和可视化软件,在数据处理方面表现出色,尤其适用于矩阵运算和信号分析。本文提供的MATLAB脚本就承担了这一重要角色。 该脚本的工作流程包括:读取二进制文件、处理实部和虚部数据以及按接收天线组织数据。处理实部和虚部数据是因为雷达信号通常由这两个部分组成,分别代表信号的幅度和相位信息。对这两个部分进行处理可以更深入地分析目标特性。最终生成的数据表格维度为[Rxnum, numChirps*numADCSamples],这意味着数据被组织成接收天线数量(Rxnum)和每个chirp信号的ADC(模拟到数字转换器)采样数(numChirps*numADCSamples)的二维数组,这种格式为后续的数据分析和处理提供了便利。 文章通过一个实际案例验证了脚本的正确性。这个案例演示了如何将采集到的数据解析成可用于进一步分析的格式。案例中的数据可能来源于具体的雷达测量实验,展示了脚本在真实应用场景中的有效性和可靠性。通过这样的实际应用,我们可以清晰地看到数据解析后的结果如何帮助我们进行目标检测、距离测量、速度测定等后续雷达信号处理工作。 雷达技术、尤其是毫米波雷达在现代汽车安全、工业检测以及科研中扮演着关键角色。TI的毫米波雷达传感器因其高精度和高性能而广泛应用于这些领域。掌握AWR1843数据解析方法不仅能够帮助工程师和技术人员更好地从这些传感器中提取信息,也能为最终产品和服务的创新提供强有力的支撑。 此外,对于雷达技术的学习者和研究者而言,深入理解AWR1843的数据解析不仅是基本功,也是进行复杂信号处理和系统优化的基础。通过本文的介绍,读者应该能够对AWR1843数据的采集和解析有一个清晰的认识,并能够在实际工作中应用这些知识。
2026-01-07 20:25:40 14KB 雷达技术 信号处理 TI毫米波雷达
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内容概要:本文聚焦于图像验证码的识别流程,详细介绍了特征提取、样本训练以及最终的识别三个关键步骤。特别强调了KNN(K近邻)算法在此过程中扮演的重要角色。文中不仅解释了每个环节的具体操作方式和技术细节,还探讨了不同算法对于验证码识别效率的影响。 适用人群:对机器学习尤其是分类算法感兴趣的初学者,以及从事图像处理相关工作的技术人员。 使用场景及目标:帮助读者理解并掌握利用KNN算法完成从图像预处理到最终分类决策整个链条的方法论,为后续深入研究或其他实际项目提供理论支持。 其他说明:虽然重点在于KNN的应用,但也提到了其他可能用于验证码识别的技术路径,鼓励读者探索更多可能性。
2026-01-07 16:56:28 429B 机器学习 KNN算法 图像处理 分类识别
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电气精品教材丛书“十三五”江苏省高等学校重点教材工业和信息化部“十四五”规划教材 阮新波教授主编经典教材《电力电子技术》讲课课件PPT,内容新颖,贴近实践,富有启发性。
2026-01-07 16:18:23 32.74MB 课程资源 电力电子技术
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