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

可分为线性电阻电路、动态元件电路、电路方程的矩阵形式等。其 核心内容有基尔霍夫电流定律、电压定律、代维宁定理、替代定理、 结点电压法、一阶电路、二阶电路、相量法分析正弦稳态电路、互 感电压的确定、S域分析法、网络函数、电路方程的矩阵形式、Z参 数的确定等

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

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

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

第一节 电化学基本概念 第二节 电解质溶液的电导 第三节 电导测定的应用 第四节 电解质溶液的活度和活度系数 第五节 强电解质溶液理论 第六节 可逆电池和可逆电极 第七节 可逆电池热力学 第八节 电极电势 第九节 电极电势与电动势测定的应用 第十节 电极过程与极化 第十一节 分解电压 第十二节 电解时电极上的反应 第十三节 电解的应用 第十四节 原电池设计与化学电源

第九章导线的电阻与电抗的计算 电阻电抗计算一导线电阻率 电阻电抗计算一导线电阻率单位 电阻电抗计算一临近效应系数 电阻电抗计算一绞入系数

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 2-4 含受控电源网络的等效变换

5.1 频率响应与网络函数 一、网络函数 *二、波特图的概念 5.2 一阶电路和二阶电路的频率响应 一、一阶电路 *二、二阶电路 5.3 串联谐振电路 一、电路谐振的概念 二、串联谐振 三、串联谐振的属性参数 四、品质因数的物理意义 五、串联谐振的特点 六、频率响应  5.4 并联谐振电路 一、GCL并联电路 二、实用简单并联谐振电路 三、复杂并联谐振电路

以一款插电式燃料电池电动汽车(plug-in fuel cell electric vehicle，PFCEV)为研究对象，为改善燃料电池氢气消耗和电池电量消耗之间的均衡，实现插电式燃料电池电动汽车的燃料电池与动力电池之间的最优能量分配，考虑燃料电池汽车实时能量分配的即时回报及未来累积折扣回报，以整车作为环境，整车控制作为智能体，提出了一种基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略.通过Matlab/Simulink建立整车仿真模型对所提出的策略进行仿真验证，相比于基于规则的策略，在不同行驶里程下，电池均可保持一定的电量，整车的综合能耗得到明显降低，在100、200和300 km行驶里程下整车百公里能耗分别降低8.84%、29.5%和38.6%；基于快速原型开发平台进行硬件在环试验验证，城市行驶工况工况下整车综合能耗降低20.8%，硬件在环试验结果与仿真结果基本一致，表明了所制定能量管理策略的有效性和可行性