交直流叠加电压下针板模型放电及产气特性

换流变压器内电场以交直流叠加电场为主,与交流变压器有明显区别,因此其局部放电和产气特性与交流变压器不同,已有的交流诊断依据不适用于换流变压器,需要重新对判定依据进行总结。搭建了一套交直流复合电压作用下油纸绝缘针板放电试验平台,通过分析放电特征的时间变化趋势及统计规律,总结不同时间的产气特性,得到了适用于换流变压器的诊断依据。研究结果表明：交直流复合电压作用下放电和产气特性表现出明显的阶段特征,整个过程可以划分为3个阶段：放电起始阶段、发展阶段及临近击穿阶段;根据局部放电和产气特性的规律及趋势可以作为换流变压器针板放电阶段的判定依据,即脉冲重复率很小,烃类气体产出极少为起始阶段;脉冲重复率明显增加,CH4产出量大为发展阶段;绝对产气速率超过0.5 mL/h,C2H2产出量最大,且出现C2H6时为临近击穿阶段。     

基于特征位置优选整合的快速城区检测算法

遥感图像中城市区域的自动分析解译是遥感对地观测领域重要的应用方向,针对自动高效城区检测的迫切需求,提出了一种基于遥感图像的城区区域快速检测算法.首先通过智能去雾处理降低薄雾气象条件对检测的干扰,然后通过快速的关键点搜寻进行城区特征位置初选,并以全局与局部约束相结合的策略筛选出高置信度的城区特征位置,最后通过高斯渲染加权的方法整合城区特征位置,并在获得的城区高斯加权图上自适应分割出最终的城区.本算法使用Google提供的卫星图像进行算法验证测试,可得到准确的检测结果.本检测算法可满足遥感图像城区检测自动化、实时化的需求,大大减小了人工判图的工作量,能够广泛应用于机载或星载平台.     

配电网中性点位移现象

讨论了配网在正常运行时位移电压 U0 的相量位置、增大 U0 的方法及 位移电压和单相接地电流之间的关系 ,分析了消弧线圈补偿电网中单相断线引起的谐振现象 ,指出 ,实际谐振过电压是不高的。     

ASIC Design of Floating-Point FFT Processor

An application specific integrated circuit (ASIC) design of a 1024 points floating-point fast Fourier transform(FFT) processor is presented. It can satisfy the requirement of high accuracy FFT result in related fields. Several novel design techniques for floating-point adder and multiplier are introduced in detail to enhance the speed of the system. At the same time, the power consumption is decreased. The hardware area is effectively reduced as an improved butterfly processor is developed. There is a substantial increase in the performance of the design since a pipelined architecture is adopted, and very large scale integrated (VLSI) is easy to realize due to the regularity. A result of validation using field programmable gate array (FPGA) is shown at the end. When the system clock is set to 50 MHz, 204.8 μs is needed to complete the operation of FFT computation.     

CaO—Al2O3—SiO2系烧结微晶玻璃的初始相变

本文采用ＸＲＤ和ＳＥＭ对ＣａＯ－Ａｌ２Ｏ３－ＳｉＯ２系烧结微晶玻璃的初始相变进行了分析,测定了具有不同起始颗粒尺寸的玻璃的析晶Ｃ曲线。实验结果表明,玻璃的初始相变与玻璃粘度,烧结温度和颗粒尺寸有关,在不同温度区域烧结,析晶的孕育期不同,高温区烧结对析晶有抑制作用。     

基于YOLOv3-SPP的遥感图像目标检测压缩模型

近年来，卷积神经网络模型已被广泛应用于遥感图像目标检测任务中，但自然场景图像与遥感图像的目标特性存在差异，针对自然场景设计的模型往往难以在遥感图像任务中取得良好的效果。同时，很多遥感图像处理任务需要在星载、机载等资源有限的平台中进行，难以部署参数量、计算量大的复杂模型。针对以上问题，本文对在自然场景中性能优异的YOLOv3-SPP模型进行适应性改进及参数压缩。首先，对原始的L1范数剪枝算法进行改进，提出基于L1范数和均值差的加权剪枝算法，能够更好地保留重要的通道。其次，对剪枝后的子网集合进行快速评估，选取评估结果最好的子网进行微调。在预训练和微调阶段，本文将SPP模块中的最大池化层替换为softmax加权池化层，着重突出深层网络中权重较大的特征，提高了模型的检测精度。本文在多个公开遥感数据集上进行实验，结果表明改进的YOLOv3-SPP模型在遥感目标检测任务上具有更好的性能，同时本文的剪枝算法可以在相同的参数压缩比例条件下，降低模型的性能损失。