一、基本概念及定律的表述 欧姆定律只能用于解比较简单的电路。复杂的电路,往往有许多条导线交汇于一点,整个电路由若干个闭合回路组成,同一 回路的各段电路中的电流并不相同。对于这类复杂电路,欧姆定律无法解决。1847年基尔霍夫(Kirchhoff)给出了求解一般复杂 电路的 Kirchhoff方程组,它包括节点电流方程和回路电压方程,前者是恒定电流条件下任意闭合曲面内电荷守恒的结果,后者是 恒定电场环路积分为零

1 简单电阻电路的分析 2 电路的等效变换方法 * 电阻网络的等效化简 * 含独立电源网络的等效变换 * 实际电源的两种模型 * 含受控电源网络的等效变换 2-3 电阻星形联接与三角形联接的等效变换 2-4 含独立电源网络的等效变换 2-5 含受控电源网络的等效变换

1.电流的形成 (1)产生电流的条件 电荷流动形成电流。在宏观范围内,电流就是大量电荷的定向运动。 存在载流子 要产生电流,一方面必须存在可以自由运动的电荷,即载流子,在多数情况中,载流子是电子或某种带电微粒,如 正、负离子

第8章交流电动机 8.1三相异步电动机的构造 8.2三相异步电动机的转动原理 8.3三相异步电动机的电路分析 8.4三相异步电动机转矩与机械特性 8.5三相异步电动机的起动 8.6三相异步电动机的调速 8.7三相异步电动机的制动 8.8三相异步电动机铭牌数据 8.9三相异步电动机的选择 8.10同步电动机(略) 8.11单相异步电动机

3.1正弦电压与电流 3.2正弦量的相量表示法 3.3电阻元件、电感元件与电容元件 3.4电阻元件的交流电路 3.5电感元件的交流电路 3.6电容元件的交流电路 3.7电阻、电感与电容元件串联交流电路 3.8阻抗的串联与并联 3.9复杂正弦交流电路的分析与计算 3.10交流电路的频率特性 3.11功率因数的提高

8.1三相异步电动机的构造 8.2三相异步电动机的转动原理 8.3三相异步电动机的电路分析 8.4三相异步电动机转矩与机械特性 8.5三相异步电动机的起动 8.6三相异步电动机的调速 8.7三相异步电动机的制动 8.8三相异步电动机铭牌数据 8.9三相异步电动机的选择 8.10同步电动机(略) 8.11单相异步电动机

本书在风力机的空气动力学原理和能量转换原理的基础上，系统地介绍了定桨距风力发电机组、变桨距风力发电机组、变速风力发电机组的基本控制要求与控制策略；介绍了风力发电机组的软并网技术、变桨距技术和变速风力发电机组在实现对最佳功率曲线的跟踪过程中的各种控制和处理方法。在介绍变速风力发电机组控制技术的基础上，对基于模糊逻辑控制和神经网络的智能控制系统也作了简要介绍。最后介绍了对电力电子器件引入谐波和变功率因素问题的控制方案。由于风力发电机组的控制主要是对风轮的转速和输入功率进行控制，这些都涉及到风轮的能量转换过程及与之密切相关的空气动力学问题。为此先在第二章中对风力机的基础理论作一简要介绍。此后为了循序渐进，先介绍定桨距风力发电机组和变桨距风力发电机组的控制技术，以及与控制技术密切相关的伺服系统。在此基础上介绍变速风力发电机组的控制技术，讨论各种控制策略、处理方法及模拟试验结果

在局部腐蚀微区中,金属离子水解而造成PH下降的事实虽已由不少研究工作证实,但因研究技术上的困难,这方面原位的、定量的测量数据尚不充分,现在的数据多为模拟实验提供。本文把生理学上曾得到应用的钨电极引入局部腐蚀中来,较为系统地究究了钨电极的电位与溶液pH值的线性关系,钨电极的电位随温度、时间的变化,以及腐蚀介质和某些腐蚀研究中常见的离子对钨电极的电位的影响。证明:在PH值为0.5~5.0的范围内,钨电极的电位与溶液PH值有良好的线性关系:EP=+a×pH。式中a、b为与电极表面状态有关的常数,但a的数值一般在f0mv/pH左右。温度系数<2mv/度。Cl-、SO42-、NH4+、Na+、Mg2+、Mn2+、Zn2+、Al2+、Ni2+对测定干扰很少,Cr3+及Fe3+在浓度不大时干扰也较小,因此钨电极与微参比电极配合,可以应用在局部腐蚀的微区测量中

3.1正弦电压与电流 3.2正弦量的相量表示法 3.3电阻元件、电感元件与电容元件 3.4电阻元件的交流电路 3.5电感元件的交流电路 3.6电容元件的交流电路 3.7电阻、电感与电容元件串联交流电路 3.8阻抗的串联与并联 3.9复杂正弦交流电路的分析与计算 3.10交流电路的频率特性 3.11功率因数的提高

为研究纯电动汽车车载电源性能，提出并搭建了由异步电动机和直流电动机组成的在环测试平台.异步电动机用来模拟纯电动汽车的牵引电动机，直流电动机用来模拟汽车行驶时的阻力和惯量，对异步电动机和直流电动机分别实施转速控制和转矩控制.分析了电动汽车行驶工况，给出了简单循环工况下参考转速、转距和功率.设计了异步电动机调速系统转速控制器和电流控制器，建立了异步电动机调速系统的数学模型，提出了基于自适应模糊神经网络控制的异步电动机调速系统.仿真和实验结果表明，基于自适应模糊神经网络控制的调速系统明显优于PID控制的交流调速系统，在环测试平台能够较好跟踪参考转速和参考转距的变化