分析了三相-单相矩阵变换器(3-1MC)输入侧低次谐波的产生原因,推导了功率补偿拓扑结构下的输出侧与补偿侧调制函数约束关系式.研究输入电压不平衡下,含电容补偿单元的3-1MC单网侧电流反馈控制策略无法对输入两相旋转坐标轴(dq轴)下的直轴与交轴电流分量实现无静差控制,提出了在功率补偿下对输入三相电流作正序、负序dq轴分解,分别独立对输入双dq轴下正序、负序电流作解耦内环,输出侧与补偿侧电压加权合成为外环的双闭环控制.实验与仿真结果均表明该策略不仅使3-1MC具有功率补偿功能,而且有效抑制了电压不平衡引起的输入电流与输出电压所含低次谐波,提高了3-1MC在单相用电场合的实用性

风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加，使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出，因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA （moving average）算法的基础上提出一种SDPA （segmented dot product accumulation）动态有功电能测量算法，该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先，分别讨论了传统MA和ⅡR （infinite impulse response）滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性，指出两种算法对动态输入信号测量的局限性，并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础，提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法，通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外，通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明，与传统MA和ⅡR滤波器相比，SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下，动态电能测量可达到较低误差水平

为了降低硬件开销，越来越多的加法器电路采用传输管逻辑来减少晶体管数量，同时导致阈值损失、性能降低等问题。本文通过对摆幅恢复逻辑与全加器电路的研究，提出一种基于摆幅恢复传输管逻辑（Swing restored pass transistor logic, SRPL）的全加器设计方案。该方案首先分析电路的阈值损失机理，结合晶体管传输高、低电平的特性，提出一种摆幅恢复传输管逻辑的设计方法；然后，采用对称结构设计无延时偏差输出的异或/同或电路，利用MOS管补偿阈值损失的方式，实现异或/同或电路的全摆幅输出；最后，将异或/同或电路融合于全加器结构，结合4T XOR求和电路与改进的传输门进位电路实现摆幅恢复的高性能全加器。在TSMC 65 nm工艺下，本文采用HSPICE仿真验证所设计的逻辑功能，与文献相比延时降低10.8%，功耗延时积（Power-delay product, PDP）减少13.5%以上

电压型脉宽调制(pulse width modulation,PWM)整流器的虚拟磁链矢量可以由电网电压矢量进行积分得到,实际中常用一阶低通滤波器代替纯积分环节来消除直流偏置误差和抑制高频次谐波干扰,但一阶低通滤波器的引入也会带来电网电压幅值衰减和相移,从而导致虚拟磁链观测不准确.为消除一阶低通滤波器对虚拟磁链观测的影响,本文提出一种基于矢量重构技术的观测方法,通过分析一阶低通滤波器的幅频特性和相频特性,分别对滤波后的电压矢量幅值和相位进行重构,可实现虚拟磁链幅值和相位的精确估算.该方法应用于虚拟磁链定向的电压型脉宽调制整流器直接功率控制系统.仿真和实验结果表明,与传统的一阶低通滤波器策略相比,该方法提高了虚拟磁链的估计精度,有效抑制了直流母线电压动态响应波动,更有利于滤除网侧电流谐波

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

针对锂离子电池荷电状态（Stage of charge，SOC）在线估计精度不高，等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题，本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进，并以电池工作电压、电流为输入，对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出，采用极限学习机算法，建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型，采用物理–数据融合方法，基于误差预测模型，建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明，改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度，而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差，克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题，进一步提高了SOC的估计精度，满足估计误差不超过5%的应用需求

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

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实验一 数据传送实验 实验目的： （1）学习使用伟福仿真软件 （2）掌握8031内部RAM和外部RAM之间数据传送特点和应用。 （3）复习数据传送指令。 实验二 数制转换运算实验 实验目的 ： 1、学习二进制数转换为BCD码数的一般算法。 2、学习十进制数转换成ASCⅡ码的一般算法。 实验三 控制转移程序实验 实验目的 ： 学习掌握控制转移指令程序设计方法。 实验四 定时器/计数器实验 实验目的 ： 1、学习掌握利用中断、查询方法设计8031内部定时计数器程序。 2、进一步掌握中断处理程序的编程方法。 实验五 串行口扩展实验 实验目的 ： 1、掌握串行口控制显示器硬件原理及软件设计方法。 2、掌握单片机与74LS164接口电路设计。 实验六 串行通信实验 实验目的： 学习单片机串行通信方式，熟悉串行通信程序设计。 实验七 流水灯实验 实验目的： 掌握8051单片机输入、输出端口程序设计方法

根据电压型PWM整流器在同步旋转dq坐标系中建立的整流器功率控制数学模型,基于功率前馈解耦,解决了有功功率和无功功率互为耦合问题.为克服整流器电流控制策略、直接功率控制策略及非线性控制策略的不足,提出了采用功率内环、直流电压平方外环电压型PWM整流器的新控制策略.由于采用直流电压平方外环,提高了整流器直流电压跟踪和功率跟踪能力,使系统具有响应快、稳定性好、抗负载扰动能力强及结构简单的优点.给出了系统控制器的设计方法.通过正常负载及负载扰动情况下的计算机仿真,证明了新控制策略的可行性