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11.
高压限流熔断器发生爆熔等故障,是影响组合式变压器安全运行的主要威胁之一。针对风力发电组合式变压器用高压限流熔断器爆熔问题,分析故障的主要原因在于:设计选型时未满足熔断器降容要求、引线铜片处渗油、长时间热量累积造成绝缘加速老化。经额定电流为31.5A的熔断器温升试验表明,高压限流熔断器内部温度比外部油温高出25K是可能的,即外部油温在75℃或以上时,圆干筒内的温度将达到100℃。本文提出设计时应根据熔断器实际安装位置合理降容,并以1600k VA组合式变压器为例,给出了设计选型改进实例。文中的研究对高压限流熔断器的应用具有重要的参考意义。 相似文献
12.
13.
为解决强干扰条件下阵列天线的波达方向估计问题,定义了保向正交性和特征波束的概念,证明了信源同时满足功率差和角度差较大条件时,所对应的特征矢量具有保向正交性,提出了一种基于干扰特征矢量剔除的波达方向估计算法.最后,通过计算机仿真,验证了所提算法在强干扰条件下比干扰阻塞算法有更高的估计性能. 相似文献
14.
由于传统的盲信道估计算法靠引入块预编码来弥补子空间方法的缺陷,因此会牺牲一部分符号信息。针对上述问题,提出了一种非冗余块状预编码算法,将发送符号按奇偶成对分块重组,对其进行预编码,相应地接收信号的自相关矩阵具有块状结构,选取对角线上的两个块分别进行信道估计;同时讨论了预编码矩阵应该满足的条件以及预编码矩阵对信道估计和系统误码率的影响,以此设计了一种均衡方法,对两个估计值进行均衡,得到最终的信道估计.仿真表明,该方法可以在获得更好的信道估计效果的同时降低系统的误码率. 相似文献
15.
16.
基于AlexNet的雷达干扰识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂电磁环境下雷达对干扰信号的分类识别问题,研究了射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、匀速距离波门拖引干扰、速度波门拖引干扰的Choi-Williams Distribution(CWD)时频图像,采用深度学习中的AlexNet卷积神经网络模型自动提取图像各种特征细节,从而实现雷达干扰信号的分类识别.仿真结果表明:在干噪比为-10~0 dB的范围内,网络的识别率随干噪比的增加而迅速提高,干噪比为0 dB以上识别率基本接近100%;在全干噪比范围下,网络的识别正确率为99.25%,识别效果良好. 相似文献
17.
18.
非对称非正交快速联合对角化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对非对称联合对角化算法收敛速度慢以及有可能收敛到奇异解的问题, 首先提出一种基于最小二乘的非对称代价函数, 该代价函数在最小二乘标准的基础上增加了使对角化矩阵非奇异的约束项, 以保证算法不会收敛到奇异解. 然后利用一种循环最小化技术来优化提出的代价函数, 得到一种非对称非正交快速联合对角化算法. 算法的性能分析证明, 该算法不仅全局渐近收敛, 而且具有不变性. 左右对角化矩阵的关系也证明了非对称联合对角化的一般性. 实验仿真表明, 与原非对称联合对角化算法相比, 提出的算法收敛速度更快, 而且可以显著降低干扰信号比. 相似文献
19.
20.