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针对配电网中单相接地故障引发的间歇性弧光电弧模型准确度欠佳的问题,在传统电弧模型和弧隙能量平衡原理的基础上,提出了一种Cassie-Mayr综合动态电弧模型.以建立的电弧时间常数和弧长变量作为模型的动态依据,综合运用Mayr和Cassie经典模型的特点,实现了综合电弧模型在高、低阻跨越过程中准确度的提升.将综合动态模型应用到整个配网当中,区分电缆、架空、混合线路在电弧模型中的差异,通过模拟间歇性弧光接地故障的电弧燃烧过程,来验证上述电弧模型的正确性.对比实验台实测波形,此综合模型在模拟电弧燃烧过程中燃弧电压稳定段和电流零休状态均有所改善,更接近实测数据,可用于描述气体环境中的电弧模型. 相似文献
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石墨电极烧蚀机理及实验 总被引:1,自引:0,他引:1
对于高性能的单次脉冲而言,石墨比传统金属材料更适合于在高能量转移情况下的脉冲放电工作环境。本文以热力学理论的热传导模型为出发点,结合实验中对烧蚀量的测量验证,探求石墨在高能脉冲放电情况下烧蚀的理论解释。依据热力学原理,建立了电极烧蚀过程的简化数学模型。由于石墨电极具有特殊的热力学性质,因此在微秒级或是放电持续时间更长的放电中,电极表面的温升过程时间较放电时间而言可以忽略不计。此时可近似认为开关电荷转移量与电极烧蚀量呈线性关系。该结论可以从实测数据中得到验证。 相似文献
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如今,在社交网络上发表评论已成为公众对社会现象表达态度和立场的主要方式。精准识别社交文本的情感倾向性对于舆情管控、社会维稳等有重要价值。针对传统情感识别模型大多集中于评论的表层语义挖掘,存在分类效果不佳、泛化能力有限等问题,提出了一种基于BERT-BiGRU多模集成学习的深层情感语义识别方法。首先,通过BERT预训练模型获取评论文本的上下文语义特征表示,再结合BiGRU提取深层非线性特征向量,实现单模型下的最优效果;接着,为了使模型效果稳定且多方面表现均衡,基于BERT系列预训练模型训练出表现优异且具有差异化的多个情感分类器;最后,利用数据扰动和投票策略的集成学习方法,实现各模型深层特征的充分融合。实验结果显示:BERT-BiGRU模型相较于其他传统模型,在两个公开数据集(COV19和ChnSenti)上具有更优的情感识别效果。 相似文献
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针对小样本及复杂环境下接触网关键设备缺陷检测难等问题,文中提出了一种基于改进型Faster R-CNN的接触网设备缺陷检测技术。针对原始的Faster R-CNN网络,采用ResNet-101替代VGG-16来构建基础卷积层,维护目标的原始结构,提升检测速度。通过对不同卷积层的特征图进行多尺寸融合,提高对多种设备缺陷的检测精度。实验结果表明,改进后的Faster R-CNN能够在复杂接触网设备中实现零部件的精确检测,mAP达到88.28%,每张图片检测时间仅需0.15秒。与相同条件下的其它检测算法相比,综合性能最佳。 相似文献
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石墨型高能气体开关的电极使用寿命分析 总被引:2,自引:2,他引:0
两电极气体开关是大型激光装置能源模块中开关元件的重要候选方案。分析石墨材料相比于传统金属材料烧蚀的特殊性。由于高能脉冲放电(转移电荷量大于25 C)时,石墨烧蚀质量损耗与转移电荷量呈线性关系,提出可用于评估电极使用寿命的烧蚀速率,并给出了实用的烧蚀速率测算方法。针对等电场面设计的石墨电极,提出表征石墨电极在使用过程中的电气寿命模型及相应的寿命终结判据,并对所研制的一种单次转移电荷量超过100 C的石墨型高能气体开关进行了寿命预测和试验验证。所得结论对石墨型高能气体开关的研制和使用具有参考意义。 相似文献