电力系统中谐波的抑制和治理

由于电网系统中接入大量的非线性负荷所产生的谐波电流，引起电压及电流的波形畸变，严重影响供电质量，影响设备运行，造成能源浪费；抑制和治理谐波电流成为亟待解决的问题，采用电容器串联一定电抗率的电抗器组成调谐滤波器能有效地消除和抑制谐波，改善电能质量，提高功率因数，为企业节约电费。     

用软件算法消除YIG谐振器磁滞效应

YIG谐振器是一种能够实现宽带调谐的高Q铁氧体谐振器,可以实现500MHz～50GHz的谐振,谐振频率与所加磁场成正比,广泛被用于滤波器、振荡器、倍频器、鉴频器和限幅器的设计中,但是和YIG谐振器与生俱来的磁滞现象对它应用的影响是不可忽略的,本篇论文论述了通过软件消除磁滞的算法,使用这种软件方法提高了工作效率,在智能仪器中具有良好的应用前景。     

DF100A发射机“6A2A1”的工作原理分析

一个可靠的功能完善的调谐系统是保证发射机射频系统正常工作的重要条件,DF100A短波发射机的调谐系统是定点预置的,共有10个频道,使用某一个频道时,调谐系统自动将各调谐部件调整到预置的位置。调谐控制主要由6A2A1板、6A2调谐控制元件和6A2K24、6A2K25三个部分组成。而从调谐控制定时器6A2A1板外部电路来看,调谐控制定时器是调谐系统的核心元件。     

怎样辨别收音机的杂音

人们收听收音机时,会发生各种杂音,影响收听效果,如何辩别哪些是机内毛病,哪些是外部干扰呢? 机内的杂音属于故障,需进行修翅,其往往拌随着转动各种旋钮和开关时产生。如转动音量旋钮时产生咔咔声,是音量电位器内有杂物或接触不良所致。转动调谐旋钮时发生咔咔声,则是薄膜式可变电     

TSW2500型短波发射机调谐方法及细节问题研究

短波频段之内,短波发射机变更了固有的频率,设定了自动调谐。伴随技术进展,各类发射机增设了自动流程内的调谐,依循了调谐的根本机理。TSW2500这样的发射机拥有最优的稳定特性,缩减了故障概率,拟定了最优的电声类指标。然而,短波发射机常规调控之中很难规避偏差,侧重日常的修护,及时调整可得优良的日常运转。对于此,要解析发射机常规的调谐流程,注重调谐之中的若干细节。     

空间环境下动力调谐陀螺仪振动模态的仿真分析

采用ANSYS系统建立了动力调谐陀螺仪的有限元模型,通过模态分析的方法,分别研究了动力调谐陀螺仪在静止和旋转情况下的固有频率和振型,并分析了各阶振型对陀螺仪输出的影响。     

基于FPGA的数字匹配滤波器的设计

数字匹配滤波器(DMF)在通信和雷达接收机中应用广泛,文章分析了匹配滤波器的重要参数和电路基本结构,结合数字匹配滤波器在扩频系统中的应用,给出了基于FIR滤波器的IP核设计数字匹配滤波器和折叠数字匹配滤波器的FPGA实现方法。     

维纳滤波器与LMS自适应滤波器性能比较

本文主要介绍了滤波器的基本原理,对维纳滤波器和LMS自适应滤波器的原理进行了分析和比较,并利用MATLAB软件完成两者滤波效果的仿真,结果显示了LMS滤波器良好跟踪和调整的自适应能力。     

一种新型格型IIR滤波器的研究与设计

文章研究了格型IIR滤波器的结构特点,提出了一种新型的格型IIR滤波器结构;基于DSP Builder软件和Altera公司的FPGA芯片,设计了所提出的新型格型IIR滤波器;通过DSP Builder和Quartus II的仿真分析,新型的格型滤波器的占用逻辑资源减少了51%,器件工作的最高频率提高了95%。文章所提出的格型滤波器能降低FPGA硬件资源利用率,提高IIR滤波器的运算速度。     

基于FPGA的数字滤波器自动生成系统研究

本文主要针对数字滤波器代码自动生成问题,在对基于FPGA平台的数字滤波器设计算法进行研究的基础之上,建立一个各种算法均能实现的滤波器代码库,然后主要对开发滤波器代码自动生成系统方面进行了一定的论述。     

滤棒固化库输送系统的改造

滤棒固化库（以下简称滤棒库）实现对滤棒的储存、固化和输送功能。目前，由于皮带输送机的设计缺陷，造成滤棒盒输送不稳。滤棒库堆垛机在运行过程中，故障次数多、维护时间长、运行效率低。因此，对皮带输送机间的过渡连接、导向护栏进行改进，并对电控程序进行优化，改造后滤棒库的堆垛机故障次数降低了79％。通过输送系统的改造，能有效保证滤棒的储存和输送，保证了车间生产的正常进行。     

汽车空气滤清器数值仿真分析与结构改进设计

降低空气滤清器流动阻力是提高滤清效率、延长滤清器寿命、提高发动机动力性与经济性的主要方法。利用计算流体力学(Computational Fluid Dynamic,CFD)数值仿真分析方法对某型号汽车空气滤清器进行流动阻力仿真分析与研究。通过调整滤清器的进气角度以及圆角设计,提高了滤清器内部气流流动的均匀性,有效降低了滤清器的流动阻力。     

Nonlinear continuous time modeling approaches in panel research

Stochastic differential equations (SDE) are used as dynamical models for cross-sectional discrete time measurements (panel data). Thus causal effects are formulated on a fundamental infinitesimal time scale. Cumulated causal effects over the measurement interval can be expressed in terms of fundamental effects which are independent of the chosen sampling intervals (e.g. weekly, monthly, annually). The nonlinear continuous–discrete filter is the key tool in deriving a recursive sequence of time and measurement updates. Several approximation methods including the extended Kalman filter (EKF), higher order nonlinear filters (HNF), the local linearization filter (LLF), the unscented Kalman filter (UKF), the Gauss–Hermite filter (GHF) and generalizations (GGHF), as well as simulated filters (functional integral filter FIF) are compared.     

整流器件的谐波抑制仿真

电力有源滤波器能够解决电力系统中非线性负载引起的谐波污染问题。阐述了有源滤波器的基本原理,建立了Matlab/Simulink仿真模型并且进行了详细的仿真分析。仿真实验结果表明,有源滤波器具备很好的补偿特性。     

基于滤波器的管道突变泄漏检测与定位

在利用卡尔曼滤波新息序列进行泄漏检测的同时,引入强跟踪滤波器性能评价指标,对信号进行变点定位。管道压力信号经卡尔曼滤波后产生新息序列,结合序贯似然比检测(SPRT)检测新息序列,实现管道泄漏检测。强跟踪滤波(STF)跟踪平稳信号时,新息序列满足相互正交,发生泄漏突变后,产生跟踪误差,新息序列相互正交性被破坏。建立新息序列正交性评价指标,作为泄漏的突变点指示,同时实现滤波器工作性能监测。     

掺烧高煤锅炉布袋除尘器喷吹实验改进探讨

为了延长锅炉布袋的使用寿命，降低布袋除尘维护费用，文章通过实验分析，针对锅炉不同的负荷、燃料，改进了布袋除尘器的喷吹操作方法，减少了对布袋清灰冲击，延长了布袋除尘器喷吹周期，使除尘器布袋的使用寿命延长了1—2年，同时大幅度降低了压缩空气的使用量。     

选煤厂加压过滤机的改造

原PG116-12圆盘真空过滤机改为GPJ-120加压过滤机,降低了浮选精煤水分,自动化程度高,改善了工人操作环境,缩短了冬季干燥时间。加压过滤机改造使铁东选煤厂达到优质高效现代化选煤厂的标准,加压过滤机实现了全自动控制,易于操作,浮精质量完全符合了要求,为我厂的产品提供了广阔的市场。     

四氢呋喃装置过滤器滤芯清洗工艺改进

文章详细介绍了糠醛、呋喃、四氢呋喃、聚四氢呋喃过滤器滤芯清洗工艺的改进过程，总结出新的滤芯清洗工艺，对于糠醛、呋喃、四氢呋喃、聚四氢呋喃等滤芯清洗具有指导作用，填补了国内空白。     

Estimating dynamic equilibrium economies: linear versus nonlinear likelihood

This paper compares two methods for undertaking likelihood‐based inference in dynamic equilibrium economies: a sequential Monte Carlo filter and the Kalman filter. The sequential Monte Carlo filter exploits the nonlinear structure of the economy and evaluates the likelihood function of the model by simulation methods. The Kalman filter estimates a linearization of the economy around the steady state. We report two main results. First, both for simulated and for real data, the sequential Monte Carlo filter delivers a substantially better fit of the model to the data as measured by the marginal likelihood. This is true even for a nearly linear case. Second, the differences in terms of point estimates, although relatively small in absolute values, have important effects on the moments of the model. We conclude that the nonlinear filter is a superior procedure for taking models to the data. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.