摘 要由于我国越来越多的越来越多的动车组和电力机车投入运营，导致电气铁路供电系统的低频振荡现象出现新的问题。只有有效的解决电气化铁路的低频振荡现象才能使我国电气铁路网更加安全稳定的运行。自抗扰控制技术是由韩京清教授基于经典的PID控制技术提出的新型控制技术。本文对牵引网进行模型的建立，对牵引网的低频振荡进行分析和研究，然后对自抗扰控制技术进行学习和研究。本文提出了对牵引网的低频振荡的自抗扰控制方法，对牵引网低频振荡的PI控制进行研究和比较。通过查阅学习大量资料，初步理解和学习自抗扰控制技术，并尝试运用于牵引网的低频振荡的抑制。仿真是采用MATLAB/simulink搭建牵引网低频振荡抑制的PI控制模型和自抗扰控制模型，并对模型进行仿真和分析。通过分析对两种控制技术的低频振荡能力进行比较。�

摘 要在社会老龄化的背景下，本文分析社区养老的特点以及现存的供需不协调、服务利用率低、服务质量差等问题。提出由服务集成商和服务提供商组成的二级社区养老服务供应链结构。在此结构上提出解决现存问题的协调方法。本文提出社区养老服务供应链的协调框架，包括服务提供商的选取、基于CPFR理论的养老服务能力协调方法，服务质量协调方法。在服务能力协调方面详细讨论了社区养老服务供应链成员的合作关系和协同计划、预测、服务能力补给的方法。还讨论了集群式供应链间的合作关系和服务能力补给。在服务质量协调方面讨论了质量的评估、监督和激励。在第四章中深入研究质量协调中的质量激励机制，以委托-代理理论为基础，设计基于服务质量的激励合同。使用Matlab进行模型求解以及数值仿真。结果表明基于服务质量的激励模

摘 要本文通过分析当今社会能源使用趋势，针对目前能源形势，大胆预测了未来新能源应用的广阔的前景。首先，通过分析电动汽车电池管理系统（BMS），对各种SOC以及SOH的检测计算方法进行了比较，并结合船舶航行时的可能存在的诸多因素，设计出了一套适用于基于磷酸铁锂动力电池的船舶锂电池组健康状态监测系统，并通过实验验证了监测系统的可靠性。论文的第一章分析了目前中国的能源紧缺问题，引出新能源发展的必要性。通过介绍国内外的BMS，了解了主流的电池管理系统的特点，并提出了本文所设计的管理系统中的硬件设备和电池状态参数的计算方法。第二章主要通过查阅文献资料，了解磷酸铁锂动力电池的特性和反应磷酸铁锂动力电池健康状态的指标以及荷电状态（SOC）和健康状态（SOH）估计方法的分析并进行比较，提出了本文所�

摘 要针对现代日趋复杂的机械设备的故障信号具有非线性、非平稳和非高斯分布等特性，本文以滚动轴承为研究对象，将流形学习方法中聚类效果较好的局部保持投影算法（Locality Preserving Projection，LPP）引入到滚动轴承故障诊断领域，借助Matlab对数据进行处理，对多种流形学习算法进行了比较，充分证明了带有监督的局部保持投影算法（Supervised Locality Preserving Projection, SLPP）在故障分类与识别时具有更高的准确率。本文建立了基于SLPP算法的滚动轴承故障识别模型，该模型利用时域分析方法、频域分析方法和经验模态分解方法对轴承故障数据进行特征提取，分别得到了11个时域特征、8个频域特征和6个能量熵特征，将这些特征作为原始高维特征，分别用LPP算法、SLPP算法、Margin Fisher Analysis（MFA）算法和Principal Components Analysis（PCA）算法等降维方法得到

摘 要针对现代日趋复杂的机械设备的故障信号具有非线性、非平稳和非高斯分布等特性，本文以滚动轴承为研究对象，将流形学习方法中聚类效果较好的局部保持投影算法（Locality Preserving Projection，LPP）引入到滚动轴承故障诊断领域，借助Matlab对数据进行处理，对多种流形学习算法进行了比较，充分证明了带有监督的局部保持投影算法（Supervised Locality Preserving Projection, SLPP）在故障分类与识别时具有更高的准确率。本文建立了基于SLPP算法的滚动轴承故障识别模型，该模型利用时域分析方法、频域分析方法和经验模态分解方法对轴承故障数据进行特征提取，分别得到了11个时域特征、8个频域特征和6个能量熵特征，将这些特征作为原始高维特征，分别用LPP算法、SLPP算法、Margin Fisher Analysis（MFA）算法和Principal Components Analysis（PCA）算法等降维方法得到

摘 要内置式永磁同步电机（interior permanent magnet synchronous motor，IPMSM）由于其高转矩密度和高效率等优点而被广泛应用。为了实现的永磁同步电机磁场定向的矢量控制，需要获得准确的转子位置和转速信息。通常，转子位置是由机械传感器获得的。然而，这些传感器会带来若干缺点。因此，无传感器控制技术成为研究热点。为了在电机低速运行时，能够实现对转子位置和转速信息的准确观测，采用基于高频信号注入法的无位置传感器控制技术。与传统的旋转高频注入法和脉振高频注入法相比，脉振高频方波注入法大大提高了注入频率，提高了系统的动态性能。然而高频信号注入法中滤波环节的引入会限制系统的带宽，降低系统的动态性能。所以，本文对基于脉振高频方波注入法的IPMSM无位置传感器低速控制系统进行研究，提出一种基于无滤波器脉振

摘 要时至今日，随着信息技术的迅猛发展，利用计算语言收集有效信息的情况越来越多，人们运用机器语言的地方也就越来越多，收集无标记的样本已经相当容易，而获取有标记的样本因为人力物力的原因则相对困难，机器语言学习领域的三大主要的领域：监督、非监督、半监督，半监督学习能对所有类型的自然样本数据，搭配适当的函数，综合利用再具体分类充分利用未标记样本改善学习性能，对实际情况合理地应对改善，因而，半监督学习依然成为机器学习中的热门。为了可以有效地解决存在隐含变量问题而提供优化方法，本文想到一种数据添加的经典算法，也就是EM算法。 本文目标对象为半监督学习中的EM算法，希望对其进行简单的研究，通过其历史、现状与趋势，了解其发展，阐述其合理性，实用性和可靠性，并且根据算法建立GMM下的Kme

摘 要涡旋光束因具有一个附加的螺旋相位因子，从而获得了螺旋形的等相位面结构，并且携带的轨道角动量在拓扑荷数发生变化时也会出现差别。由于这一特性，导致涡旋光束在粒子微操纵、非线性光学、光通信等领域有着非常普遍的应用。本次研究主要包含了涡旋光束的基本性质、其轨道角动量的理论计算以及分析其拓扑荷数的影响（通过干涉原理）三个方面。首先，对涡旋光束的研究背景及现状进行了介绍，表明了本次研究的目的。然后阐述了涡旋光束的基本原理，还分析了其波印廷矢量，介绍了涡旋光束的几种产生方法的相关原理——光学仪器转换法、计算全息图法、螺旋相位板法，同时分析了其利弊，并举例说明了涡旋光束的几种常见类型。其次，在轨道角动量这一章中，分别对线偏振和圆偏振模式下的轨道角动量进行了理论计算，得�

摘 要随着人们对新能源发电尤其是风力发电的需求。不同于传统输电方式，具有多种优点的柔性直流输电方式进入了人们的视野。在柔性直流输电系统中，有功功率和无功功率可以自由独立控制，能量的流动方向，可以按需求操控。因此，研究柔性直流输电技术的控制策略具有重大意义。本文详细介绍了双馈风机和柔性直流输电系统的工作原理，并分别在ABC三相坐标系下和旋转dq坐标系下建立了了双馈风机的模型和柔性直流输电系统的数学模型。双馈风机是基于定子电压矢量定向的控制方法。对定子侧和电网侧基于不同需求分别设计了定子侧变流器和电网侧变流器。柔性直流输电系统中采用双PI闭环的控制策略，外环可以是功率环也可以是电压环，内环均为电流环。按照三种需求情况设计了柔性直流输电系统外环的工作方式。对变流站的控制信号�

摘 要随着电力市场对电能的需求的增大和电力行业的发展革新，电力系统负荷预测使电力科技和经济效益实现了更好的结合，在电力市场经济领域体现出越来越重要的地位。人工神经网络预测方法是电力系统短期负荷预测中，应用较多发展较为成熟的预测方法，是电力市场运营的发展重点。本文介绍了电力系统负荷预测的研究背景和研究意义，对国内外短期负荷的研究现状进行了分析，简单介绍了负荷预测常见的方法，分析了各方法的优缺点和使用范围。对负荷预测进行了分类，研究了其特点和原理，整理了负荷预测的基本流程，对可能导致负荷预测数据误差的因素进行了分析，研究了可以降低误差的数据预处理方法。对神经网络的典型结构进行了研究和分析，经过分析选取了BP神经网络预测方法之后，对其数学模型、学习方式、训练方式以及总