【摘 要】
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近年来,由于锂离子正极材料尖晶石LiMn2O4工作电压高、原料丰富、成本低廉、环境友好、安全性能好,被认为是最具潜力的新一代锂离子电池正极材料。但尖晶石LiMn2O4还存在一些问题,初始容量较低、循环性能差、高温(55℃)下容量衰减快等都限制着尖晶石LiMn2O4的进一步市场化。目前研究的方向,主要是通过优化合成工艺,对材料进行表相包覆及体相掺杂等方法来改善尖晶石LiMn2O4的电化学性能。本文采
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近年来,由于锂离子正极材料尖晶石LiMn2O4工作电压高、原料丰富、成本低廉、环境友好、安全性能好,被认为是最具潜力的新一代锂离子电池正极材料。但尖晶石LiMn2O4还存在一些问题,初始容量较低、循环性能差、高温(55℃)下容量衰减快等都限制着尖晶石LiMn2O4的进一步市场化。目前研究的方向,主要是通过优化合成工艺,对材料进行表相包覆及体相掺杂等方法来改善尖晶石LiMn2O4的电化学性能。本文采用湿法球磨辅助固相法合成材料。利用无水乙醇作为过程控制剂,电解二氧化锰(EMD)为锰源,碳酸锂(Li2C
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空间矢量控制算法作为级联型多电平逆变器常用的一种控制算法具有比较高的直流利用率,其输出相电压与线电压谐波畸变率低。目前对多电平逆变器输出零序电压抑制或消除的控制算法较少,文献中也很少提到对电平数目高的多电平逆变器实现快速定位的控制算法。本文主要在前人的基础上改进了两种空间矢量控制方法,第一是一种适用于级联型多电平逆变器输出零序电压消除型SVPWM控制算法,第二是一种适用于高电平逆变器的快速空间矢量
球磨机是一种破碎并研磨大块物料的关键制粉设备,其具有适用范围广、运行安全稳定、对物料不挑剔等特点,广泛应用于火电厂、矿山、冶金等领域。保证球磨机能够安全高效的运行,成为了生产单位取得较好经济效益的关键。然而球磨机是一个多变量、强耦合、时变性的控制对象,传统自动化控制方法很难实现对其较好的控制效果。故而,实现球磨机制粉系统的智能化控制具有重要的工程价值和现实意义。大脑情感学习模型是一种新型的机器学习
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