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1.
针对变压器故障诊断准确率低和稳定性差的问题,文中提出了一种改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法。首先,通过计算互信息建立最大支撑树并进行定向处理得到贝叶斯网络初始结构即初始种群。然后,在算法中引入一种新的合作机制和正弦余弦算法,提高算法收敛速度和全局搜索能力,并利用油中溶解气体分析,创建基于改进麻雀搜索算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断模型。最后,为了证明所提方法的优越性,将所提的方法与现有变压器故障诊断方法进行对比。结果表明,文中所提出的方法故障诊断率最高,可以更精准地对变压器进行故障诊断。 相似文献
2.
目前有色冶金行业干法收尘主要以布袋收尘器为主。介绍了低压脉冲旋转反吹布袋收尘器在烟尘条件恶劣的精矿干燥、回转窑脱硫干燥收尘中的应用。生产应用对比得出,低压脉冲旋转反吹布袋收尘器具有占地小、运行维护量小、运行成本低、使用寿命长等优点。 相似文献
3.
4.
为了提高光伏逆变器并网电流质量,鉴于有源滤波器的控制算法,提出了一种新型的带谐波补偿的T型三电平并网逆变器控制策略。首先,采用锁相环分析电网电压矢量相位角,并根据光伏阵列输出的功率计算光伏并网逆变器的基波输出电流。然后,通过自校正滤波器技术提取网侧负载谐波电流。最后,根据基波输出电流与负载谐波电流确定T型三电平光伏并网逆变器的开关导通序列。为验证该控制策略,搭建了基于Matlab/Simulink的仿真模型。仿真试验结果表明:该控制策略可有效改善网侧谐波电流,提高并网电流质量,在不增加设备的前提下实现光伏并网与有源滤波双重功能。该研究对于T型三电平逆变器在光伏并网及电能质量治理领域的推广应用具有重要价值。 相似文献
5.
在计算机视觉领域中,卷积神经网络取得了举世瞩目的成就,但其能耗问题一直未能得到很好解决.基于此问题,本文主要研究无监督学习范式下的Spike-CNN分类性能以及计算力.首先,本文设计了一种基于CNN和SNN的混合结构,在层级结构上实现脉冲机制;其次,为减少模型训练时间,本文提出了ReLU-ROC编码方案;最后,为使兴奋性神经元快速做出决策,本文提出了具有决策能力的RP-STDP学习方案:计算每对突触前与突触后兴奋性神经元的相对时间差.实验结果表明:以工业机器人采集到多元时间序列数据解决机械臂不同工作状态的3分类、4分类、5分类问题,在没有引入其他分类器的情况下,本文提出的具有奖罚机制的STDP的Spike-CNN方法平均准确率为LP1(91.07%)、LP2(96.66%)、LP4(93.95%). 相似文献
6.
由于脉冲微分混沌系统具有复杂的性态,在理论分析时具有一定的难度,而数值分析在一定程度上可以提供一些指导,所以数值模拟方法成为脉冲微分混沌系统研究的重要手段.该文设计了脉冲微分混沌系统的动力学分析算法,并将数值解以可视化的形式展现,绘制出方程组解的相图、分岔图、Poincare截面.以具有Holling type-Ⅱ功能反应函数的Gompertz病毒传染病模型为例验证算法的可行性,进行了数值模拟,得到了一些有意义的结论. 相似文献
7.
脉冲耦合神经网络(PCNN)模型具有脉冲调制和耦合连接特性,广泛应用于数字图像处理领域。然而现有PCNN模型的研究都是从时域或图像本身包含信息角度分析参数与模型特性之间的关系,无法全面解释参数对模型特性的影响。从PCNN模型的迭代方程出发,利用离散系统频域分析方法从频域角度对无耦合PCNN模型进行分析,揭示无耦合PCNN模型的动态门限子系统具有低通特性,并确定网络参数aE的选取范围,同时通过对脉冲发放时刻公式进行推导,得到参数vE的选取范围。采用傅里叶变换方法分析单个神经元的脉冲发放频率特性和动态门限衰减频率特性,解释无耦合PCNN模型的参数对频域特性的影响。仿真实验结果验证了该理论分析结论的正确性,从频域角度理解无耦合PCNN模型的参数与模型特性之间的关系,为挖掘PCNN模型特性提供一种新的方法。 相似文献
8.
根据低强匹配原则,采用ER307Mo不锈钢焊丝对13.5 mm厚高氮不锈钢和675高强钢进行了脉冲MIG焊接试验。结果表明,当焊接速度为5 mm/s、送丝速度为5.5~6.0 m/min、焊接电流为155~166 A、电弧电压为19.6~20.3 V时,可以得到成形良好、性能较佳的焊接接头。焊缝组织主要由奥氏体与铁素体组成,其中铁素体从奥氏体晶界中析出;高氮不锈钢侧热影响区组织主要为块状奥氏体,而675高强钢侧热影响区主要为马氏体组织。焊接接头抗拉强度约为730 MPa,达到高氮不锈钢母材强度的71%,接头的断裂形式为韧性断裂,未发现明显的解理断裂特征。 相似文献
9.
目的在传统的平面磁粒研磨加工中添加脉冲辅助磁场,增大加工区域中磁感应强度和加工时磁感应强度动态变化,丰富磨料粒子在加工时的运动形式,使研磨轨迹复杂化,降低工件表面粗糙度,获得更好的工件表面形貌。方法通过分析磨料粒子在有无辅助磁场时各自的受力情况,探究辅助磁场对磨料在加工时运动状态的影响,研究脉冲辅助磁场下磨料的运动行为机理。利用Ansoft Maxwell软件对电磁铁不同形状的磁极头产生的磁场进行模拟对比,确定理论上最优的磁极头形状。同时模拟对比脉冲电流在不同时刻加工区域内磁感线的分布情况,以及恒定磁场和脉冲磁场下磨料的运动轨迹。通过试验对比无辅助磁场、恒定辅助磁场和脉冲辅助磁场下磁粒研磨加工SUS304不锈钢的表面形貌和表面粗糙度。结果在磁粒研磨加工中,磁性磨料分布受磁感线的影响,在脉冲辅助磁场的作用下加工区域内的磁性磨料会随磁感线的变化而做周期性的往复运动,加工时会有更为复杂的研磨轨迹。模拟3种不同形状的磁极头在加工区域产生的磁感应强度曲线,平面、圆锥面和半球面在中点处的磁感应强度峰值分别为655、636、702 mT。以SUS304不锈钢板作为试验对象,原始表面粗糙度为0.46μm,采用半球形的电磁铁磁极头,在研磨间隙为2 mm、永磁极转速为800 r/min、进给速度为5 mm/s的试验条件下,对比电磁铁不通电、通入0.8 A直流电流、通入1 Hz,占空比50%,峰值电流0.8 A的单向脉冲电流3种辅助磁场分别对工件研磨30 min后的工件表面形貌,无辅助磁场时工件表面仍残留一些原始纹理;恒定辅助磁场下工件表面原始纹理被去除,但表面存在明显圆弧形研磨痕迹;脉冲辅助磁场下工件表面形貌更为光整、平滑。研磨后工件表面粗糙度分别降至0.28、0.13、0.06μm。结论脉冲磁场辅助磁粒研磨在提高加工区域磁感应强度的同时,可使磁性磨料在加工时做周期性运动,研磨轨迹复杂化,促进了磨料的更新,相比传统磁粒研磨和恒定辅助磁场磁粒研磨工艺,脉冲磁场辅助磁粒研磨加工后的工件表面形貌更加平滑,表面粗糙度更低。 相似文献
10.
在变形温度250~350 ℃和应变速率0.001~0.01 s-1的条件下进行热拉伸试验,研究了厚度为5 mm的7075合金传统铸轧板和电脉冲铸轧板的微观组织和热成形性能。实验用脉冲电流参数为:单周期脉宽0.005 s和峰值强度300 A。结果显示,脉冲电流能够促进凝固过程的枝晶细化,并诱发组织均匀化。由于电磁振荡增强了凝固过程中溶质混合能力,极压电流有效地促进了晶粒细化和析出相的均匀化。同时,面心立方(fcc)铝合金铸轧板织构具有{423}<144>取向,经脉冲电流改性后,取向为{421}<216>。脉冲电流处理后的合金峰值流动应力约为未处理合金的1.1~1.3倍。电子背散射衍射分析表明,脉冲电流通过促进动态再结晶的方式,有效地改善了晶粒的择优分布。在此基础上,分别建立了铝合金带材的双曲正弦方程和含Zener-Holloman参数的本构模型。此外,通过对断口形貌的观察发现,脉冲电流的引入有利于提高7075铝合金的高温机械性能。最后建立了优化的工艺流程图,并确定了适宜的热加工温度为290~330 ℃和应变速率为0.001~0.002 s-1。 相似文献