课程文献中心 更多>>

关键词： 变压器   DGA   模糊学习   决策树J48   故障诊断  

摘要： 目前电力变压器故障诊断方法普遍存在精度低、可识别故障类型少的问题。提出一种基于模糊强化学习和决策树算法的自适应变压器故障诊断模型。通过对真实变压器进行油中溶解气体分析(DGA),提取一系列能够反映变压器状态的变量。采用决策树J48算法对这些变量进行筛选,优选出8个最具代表性的变量,旨在以最少的输入变量实现高分类精度。将筛选出的变量输入至模糊强化学习分类器中进行故障诊断。试验结果表明:所构建的故障诊断模型更加精确,其精度高达99.7%。相较于传统DGA故障识别算法,所提出的基于模糊强化学习的诊断算法对于电力变压器故障诊断准确性更高。

关键词： 腹部电刺激   气道廓清技术   气管切开   拔管  

摘要： 目的:观察腹部电刺激联合气道廓清技术对气管切开重症患者咳嗽能力及拔管成功率的影响。方法:采用随机、双盲、对照试验,将符合纳入标准的52例气管切开患者分为对照组和试验组,每组26例,在观察期间对照组和试验组各有1例患者脱落。两组患者均给予气道廓清技术,试验组在气道廓清技术的基础上增加腹部电刺激治疗,观察周期为6周,治疗前后使用非自主咳嗽峰流速(ICPF),临床肺部感染评分(CPIS)、气管套管拔管时间、拔管成功率比较临床疗效的差异。结果:训练前,两组患者的ICPF组间差异无显著性意义(P>0.05),但在第1、3、6周时,试验组的ICPF评分明显高于对照组,差异具有显著性意义(P<0.05);训练前,两组患者的CPIS评分组间差异无显著性意义(P>0.05),但在第1、3、6周后,试验组的CPIS评分均较对照组明显降低,差异具有显著性意义(P<0.05);训练前,两组患者的腹部肌肉厚度差异无显著性意义(P>0.05),在第3、6周时,试验组的腹部肌肉厚度明显高于对照组,差异具有显著性意义(P<0.05)。试验组的拔管时间比对照组明显缩短(P<0.05);且试验组的拔管成功率为92%,明显高于对照组的76%,差异具有显著性意义(P<0.05)。结论:腹部电刺激联合气道廓清技术能显著提高气管切开重症患者的咳嗽能力,缩短气管套管的拔除时间,提高拔管的成功率。

关键词： 高速大功率电机   温度场   散热效率   优化策略  

摘要： 深入分析高速大功率电机高速运行条件下的温度场分布,基于电机三维物理模型,构建集成水冷和空冷的混合式冷却结构模型。通过理论计算,研究电机生热率,确定各部件导热系数,利用全域三维温度场分析模型,解析电机温升热点区域,为电机冷却系统的优化提供理论依据。

关键词： 大功率LED灯   数值模拟   自然对流   共轭传热   水下大空间  

摘要： 为进行水下大功率LED灯散热结构的多方案优化设计,基于CFD方法对某一型自主设计、加工和制造的LED灯进行自然对流工况下的流-固共轭传热数值模拟;为验证仿真结果准确性,进行了水箱试验验证,得到的热平衡状态下测点温度值与试验结果平均相对误差为2.9%;为预测实际水下环境中LED灯的内部工作温度,进行了水下大空间中LED灯的热平衡数值模拟,比较了不同海水流速下,横向和竖向翅片对应测点的温度变化趋势,为进一步优化特定作业环境下的LED灯散热结构提供参考。

关键词： 换流变压器   多物理场耦合   绝缘   交直流复合   极性反转  

摘要： 换流变压器故障率显著高于普通电力变压器,电磁、流-热多物理场耦合下绝缘老化是影响其安全可靠运行的首要原因。聚焦于换流变压器电磁场与温度场,研究了面向换流变压器复杂结构的电磁、流-热多物理场耦合机制,对当前换流变压器在交直流复合电压与极性反转电压下的电场数值计算,计及离子迁移模型的电场数值计算,考虑非正弦电流的磁场及损耗数值计算,考虑流-热耦合和电磁-流-热耦合的温度场数值计算等方法进行归纳总结,展望了多物理场耦合的研究趋势,指出空间和界面电荷对于换流变压器油纸绝缘体系电场分布的影响,温度场对绝缘材料性能参数的影响,温度场与流场更全面的耦合与损耗计算是未来研究的重点方向。这些研究成果的总结可为实现各物理场分布的精确量化,进而对换流变压器的前期设计优化和后期高效运维提供参考和借鉴。

关键词： 励磁涌流   铁心剩磁   涌流抑制   限流电阻  

摘要： 针对变压器空载合闸励磁涌流较大易造成变压器保护误动的问题,运用数学工具分析了变压器空载合闸时的暂态电流及磁通变化,并在仿真平台搭建模型分析了不同合闸初相角和剩磁对三相变压器励磁涌流的影响,并总结了变压器励磁涌流的特点,提出了磁能转移吸收的原理。基于该原理设计出一种变压器合闸回路串联限流电阻的励磁涌流抑制技术电气模型,阐述了该技术的电气原理及软件控制策略。最后,使用仿真工具分析验证了不同条件下变压器合闸回路串联限流电阻的涌流抑制效果明显。

关键词： 小功率   上行式   下行式   通风   粮堆   降温  

摘要： 小功率轴流风机通风降温,具有“降温不失水、少失水”和节约能耗的优点,在粮食储藏行业广泛应用。在实仓应用中,不同的进风方式受冷空气与粮堆接触面积的影响,具有不同的降温效果。通过对小功率轴流风机上行式和下行式两种方式的实仓应用进行对比分析,试验表明小功率轴流风机下行式通风具有降温速度快、降温均匀、通风死角不明显的优势,降温效果相对较理想。

关键词： 油浸式变压器   渗漏油   原因分析   解决措施  

摘要： 油浸式变压器发生渗漏油现象是变压器运行中的常见问题。变压器渗漏油不但影响电力系统的正常运行,还缩短了变压器的使用寿命。现通过分析变压器渗漏油的主要原因,有针对性地提出了解决措施,确保了变压器安全稳定地运行。

关键词： Latches   Logic   Transistors   Testing   Defect detection   Clocks   MOSFET   Simulation   Production   Low voltage   Design-for-test (DFT)   hardened latch design   process   voltage   and temperature (PVT) variation   production defect   single-event-upset (SEU)  

摘要： Soft errors have been a severe threat to the reliability of modern integrated circuits (ICs), making hardened latch designs indispensable for masking soft errors with redundancy. However, the added redundancy also masks production defects as soft errors;this makes it hard to detect defects in hardened latches, thus significantly reducing their reliability. Our previous work proposed the scan-test-aware hardened latch (STAHL) design, the first for addressing the issue of low defect detectability of hardened latch designs. However, STAHL still suffers from two problems: 1) it is not self-resilient to soft errors and 2) a STAHL-based scan design requires one additional control signal. This article proposes a high defect detectable and single-event-upset (SEU)-resilient robust (HIDER) latch to address the issues of the low defect detectability of existing hardened latches and the STAHLs lack of SEU-resilient capability. Two scan designs HIDER-based scan-cell-S (HIDER-SC-S) and HIDER-based scan-cell-F (HIDER-SC-F), as well as two corresponding test procedures, are proposed to fully test HIDER latch with only one control signal. Simulation results show that the HIDER latch achieves the highest defect coverage (DC) in both single latch cell detection and scan tests among all existing hardened latch designs. In addition, the HIDER latch has much lower power and a smaller delay than STAHL.

关键词： 寄生参数   差模EMI滤波器   插入损耗   人工神经网络  

摘要： 在电力电子设备中,高速开关经常会导致严重的电磁干扰EMI(electromagnetic interfere),严重影响电力电子系统的可靠性。为解决EMI问题,EMI滤波器是1种常用的解决方案。插入损耗作为噪声衰减能力的评价指标,其模型的准确性直接影响EMI滤波器的参数设计精度。为了提高EMI滤波器插入损耗模型的预测精度,首先准确描述系统行为并预测EMI滤波器滤波性能,提高EMI滤波器设计效率,然后利用反向传播神经网络对单级差模EMI滤波器的插入损耗进行建模。相较于理想模型和高频电路的行为模型,所提神经网络模型预测精度具有更好的实际应用价值,可以快速评估EMI滤波器的实际插入损耗,提高EMI滤波器设计效率,并为EMI滤波器的设计和优化提供指导。