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关键词： 骨科手术   术前护理   手术成功率   康复  

摘要： 探究骨科手术患者运用术前护理对手术成功率及术后康复的影响。方法 共选取120例本院骨科手术患者,进行随机分组,常规组执行基础性手术护理,试验组加强术前护理,对比效果。具体来说,试验组患者在手术过程中出现并发症的风险降低,手术操作时间和术后恢复时间也相应减少。结果 试验组手术成功率及康复指标均优于常规组(P<0.05)。结论 术前护理有助于提高骨科手术成功率,改善术后康复效果,值得临床上应用和推广。

关键词： 电力变压器   箔式绕组   涡流损耗  

摘要： 低压采用铝箔式绕组的变压器具有涡流损耗较高的特点。目前,工程设计中尚没有准确的体系公式计算涡流损耗,可能会带来低压损耗高于标准要求,甚至造成低压温升过高,影响变压器的整体寿命。为解决此问题,本文作者首先通过有限元仿真COMSOL软件,对低压铝箔式绕组进行电磁仿真分析,得出铝箔端部受横向磁密及集肤效应的作用,涡流损耗最大,容易出现局部过热的结论。然后,使用现有的试验数据集,采用多元线性拟合的方法,借用cftool拟合工具拟合铝箔宽度、厚度、匝数与涡流损耗百分数的关系。最后,使用2组试验数据验证拟合函数,标准绝对误差在1%内。研究成果有利于提高实际工程中箔绕变压器损耗计算的准确度,提升变压器运行的可靠性。

关键词： 变压器检测   声纹识别   声学降噪   声源分离   卷积神经网络  

摘要： 为降低环境噪声对变压器声纹识别的影响,提出了基于卷积时域音频分离网络的变压器音频降噪识别网络。首先使用卷积时域音频分离网络去除环境噪声,然后使用卷积神经网络实现声纹识别。通过故障模拟试验得到变压器音频数据集,并与其他降噪方法对比降噪效果。试验结果表明,所提方法将数据集音频尺度不变的信噪比提高了9.84 dB,识别准确率提高了25.85%,均优于其他降噪方法。在现场应用中,提出的降噪识别网络将误报率降低至1.2%,并成功实现了变压器故障检测。

关键词： 电力变压器   负载波动   绕组故障   漏磁场   Lissajous图形   卷积神经网络  

摘要： 漏磁检测作为变压器故障诊断最具潜力的在线方法之一,由于其漏磁信号受到外部环境和运行条件的影响,实用性还需进一步提升。为了解决这些问题,本文提出了一种基于Lissajous图形与卷积神经网络(CNN)相结合的变压器绕组故障诊断方法。首先,对变压器绕组进行仿真建模,并通过与实验平台测试数据进行一致性验证。然后,设置不同程度和位置的匝间短路故障,收集绕组外部不同位置的漏磁信号。最后,使用本文所提出的LG–CNN方法对绕组故障进行诊断。该方法包括以下3个关键步骤:1)对多工况变压器漏磁信号进行负载归一化;2)将负载归一化后的漏磁信号转换为2维Lissajous漏磁图像;3)使用卷积神经网络对2维漏磁图像进行特征提取并对绕组故障进行诊断。基于漏磁信号的Lissajous图像可以很好地整合各测点漏磁信息之间的关系,针对Lissajous图形随负载变化而变化的问题,本文提出了一种漏磁负载归一化方法,通过实体变压器和高仿真模型实验,验证了所提漏磁负载归一化方法的有效性以及所提检测方法在区分不同程度和位置绕组短路方面的可行性。

关键词： 光伏组件   透光率   量子效率   组件功率   BC电池   镀膜玻璃  

摘要： 本工作研究了BC电池与低铁镀膜玻璃透光率的匹配问题,探索了不同透光率和反射率镀膜玻璃对BC电池组件功率的影响。通过对比不同铁含量和反射率的镀膜玻璃封装的BC电池组件,发现全波段透光率的提升并不一定能带来组件功率的线性增长,而与电池光谱响应曲线相匹配的特定波段透光率优化更能有效提升组件功率。实验结果还表明,低反射率镀膜玻璃可以降低组件封装损失,提升组件功率。因此,在设计和制造低铁镀膜玻璃时,需要综合考虑透光率、反射率等光学特性,并与太阳电池的光谱响应特性进行匹配以实现光伏组件性能的最大化。

关键词： IGBT功率模块   封装老化   电-热应力   集-射极饱和电压   失效模型   寿命评估  

摘要： 随着绝缘栅双极型晶体管(insulated gate bipolar transistor, IGBT)功率模块在民用和军用领域应用的不断深入,IGBT功率模块在长时间电-热应力下的疲劳老化问题越来越突出。本文基于半导体物理和器件可靠性理论,研究IGBT功率模块封装失效的产生原因,分析焊料层和键丝失效的作用机理和表现特征。在研究IGBT通态电压模型的基础上,提出了一种基于稳态集-射极饱和电压的IGBT功率模块疲劳老化模型,实现对焊料层疲劳和键丝疲劳等封装老化问题的综合表征。搭建IGBT功率模块的电-热老化实验测试平台,进行了功率循环老化实验验证,结果表明本文模型可以较为准确地评估IGBT功率模块封装的疲劳老化程度。

关键词： 变压器   故障信号   特征   变量预测  

摘要： 变压器故障信号的模式识别属于小样本分类,针对这一特点,提出了基于变量预测模型的变压器局部放电信号识别方法。通过构建响应面模型来近似求解各特征向量内部关系,并构造合适的函数模型来描述变量特征。首先,采集整个数据集的指纹特征;其次,对训练集中的每类样本建立变量预测模型;再次,将测试集数据放入训练好的模型中验证模型效果;最后,分析测试结果,得到可靠度指标。实验结果表明,该方法对变压器故障信号有着较好的分类效果。

关键词： 区间预测   概率密度参数估计   时序Transformer   深度学习  

摘要： 随着风电机组装机容量逐年攀升,风力发电已经成为电力系统重要组成部分。由于风具有间歇性的属性,风功率强烈的波动性影响着电力系统的频率稳定性。因此,准确评估风电功率波动范围对电力系统的稳定运行和调度起着重要作用。目前,区间预测大多采用循环神经网络及其衍生模型,这一模型架构限制了网络的深度,并且传统区间预测采用上下限预测方案,受到损失函数超参数以及初始化方式等的影响,预测精度较低且不稳定。针对这些问题,该文提出一种基于概率密度函数参数估计的区间预测方案,通过概率密度分布函数可以给出确定性以及区间预测结果;同时,提出一种时序Transformer网络,在增强局部特征提取能力的同时保留了Transformer的全局视野。通过在公开数据集中与对比模型进行对比,结果表明,该文模型不论是区间预测还是确定性预测都能提供优于基线的预测精度。

关键词： 掘进机   截割电机   变频调速   模糊控制  

摘要： 为解决掘进机截割随机分布的煤岩时载荷变化剧烈,能量消耗大,工作效率低的问题。基于掘进机截割作业过程中截割岩壁的随机性造成负载变化幅度较大的问题,设计了自适应模糊控制的掘进机截割电机恒功率调速控制系统,实现了结合监测电流值与设定电流偏差情况进行模糊推理,对输出电流进行自适应调节控制,达到了对截割电机的恒功率控制。模拟仿真试验效果良好,该调速方式调节效果较好,极大提高了掘进机截割系统的稳定性,大幅提升矿井的采掘效率。

关键词： 分布式光伏   相似时段   Transformer模型   超短期功率预测   卫星遥感信息  

摘要： 由于缺乏气象数据,分布式光伏在天气骤变场景下预测精度不高,提出了一种基于相似时段匹配与Transformer网络建模的分布式光伏超短期功率预测方法。首先,将相似时段概念由日扩展至更灵活的时间段,并提出了一种历史功率与卫星遥感信息融合的匹配策略,旨在无须依赖气象数据的情况下,高效识别出对预测最为关键的相似功率时段。在此基础上,融合Transformer网络的强大时序建模能力,动态解析多源相似时段中的隐藏关联,深入挖掘功率关键特征信息,从而为天气骤变条件下的分布式光伏系统提供更为精确的超短期功率预测。最后,通过实际分布式光伏功率数据验证了所提方法的有效性。