充电桩用充电模块劣化状态评估技术研究

在长期运行过程中,充电桩用充电模块的运行性能会因内部元器件状态劣化而降低。提出了一种基于元器件劣化状态的充电模块整体劣化状态评估技术。首先,构建充电模块仿真模型研究其在金属氧化物半导体场效应晶体管和铝电解电容状态劣化时的运行特性;其次,搭建充电模块劣化状态评估实验平台,测量元器件劣化参数;最后,建立评价模型评估充电模块的整体劣化状态,并得到转换效率与整体劣化状态之间的映射关系。实验结果验证了所提方法的有效性。     

低压直流系统故障电弧特性、检测和定位方法研究进展综述

为了满足功率和能量的需求,电动汽车以及储能系统中的锂离子电池均由电池单体通过串并联构成,电池组内各单体的一致性对电池组性能起着决定性作用。准确检测电池组内各单体的一致性并及时对不一致单体进行更换对提高锂离子电池组性能与安全性具有重要意义。选取内阻作为电池组一致性检测参数,提出了一种通过在电池组内桥接电容,根据电容电流特性实现电池组中各单体内阻一致性检测的方法。选取锂离子电池一阶Thevenin等效电路搭建锂离子电池组桥接电容电路模型,仿真研究电池组中不同位置单体内阻出现各种程度不一致时流过桥接电容的电流特性,并通过实验验证检测方法的有效性。研究结果表明,利用桥接于锂离子电池组内的电容电流特性能够实现锂离子电池组中各单体内阻一致性的准确检测,且该方法能够准确定位不一致单体的位置。

     

相位可控的工频与冲击电压协同试验装置研制

电力系统中的过电压通常叠加在正常运行的工频电压上,为了模拟电力系统中出现的实际过电压,研制了一套相位可控的工频与冲击协同作用的试验装置。本装置采用耦合电容连接工频电压产生电路与冲击电压发生器,实现冲击电压与工频电压的叠加;使用自动点火装置实现冲击电压叠加到工频电压的相位可控。对本装置的原理进行分析,并利用ATP-EMTP进行电路仿真,仿真结果表明:耦合电容值的大小影响作用于被试品上的工频电压和冲击电压的波形和效率。实测结果表明:该装置的硬件延迟时间为1.4 ms,工频与冲击电压的叠加相位可控,叠加波形与系统实测过电压波形类似,能够较好地模拟实际过电压。     

水树老化XLPE电缆绝缘的修复技术及微观结构分析

为解决城市电网中的电缆绝缘老化问题,本文从电缆的缆芯压力注入一种有机硅液体以延长老化后交联聚乙烯(XLPE)电缆的寿命,对其实现方法、效果和微观结构变化进行了研究。讨论了水树的生长和修复原理,并对渗透的微观过程进行了分析。将新电缆试样进行水树加速老化形成明显的水树,通过修复液压力注入进行修复,修复后试样的阻性电流迅速下降,击穿电压提高。通过SEM(扫描电子显微镜)和XPS(X射线能谱分析)观察电缆切片,发现了水树区的胶状填充物,其成分为Si和Ti的氧化物。对现场运行电缆进行了绝缘修复实验,修复后介质损耗正切值明显下降。通过实验和微观分析说明,该方法对老化电缆的绝缘有较明显的改善作用,水树空洞生成的填充物具有良好的填充和绝缘性。     

228例慢性荨麻疹临床特点分析

目的:探讨慢性荨麻疹临床特点及影响因素.方法:以问卷方式对慢性荨麻疹患者进行调查.结果:228例中女性略多于男性,发病年龄20岁至49岁者占69.30%,平均病程31.38±56.38月;慢性自发性荨麻疹占50.88%,39.91%的有皮肤划痕症;诱因多为温度变化、饮酒、食物及药物等;一级亲属中过敏性疾病发生率为30....     

改进离散熵在列车轴承损伤检测中的应用

针对轴箱轴承早期损伤的检测问题,提出一种基于改进多尺度离散熵算法（improved multiscale dispersion entropy, 简称IMDE）和支持向量机的诊断模型,通过提取振动信号中的关键信息有效识别轴承的健康状态。首先,考虑传统多尺度离散熵（multiscale dispersion entropy,简称 MDE）因数据点重合和粗粒化尺度不断增大而引起的熵值误差增加、分布混乱及波动明显等缺陷,通过对粗粒化过程和离散熵的优化改进算法; 其次,结合实际算例,针对高速列车轴箱轴承在不同运行状态下的振动数据进行试验验证。结果表明,相较于MDE,IMDE计算熵值的误差更小,鲁棒性更好,且支持向量机分类结果显示IMDE取得了更高的诊断精度。     

改进样本熵及其在列车轴承损伤检测中的应用

针对轴箱轴承振动信号的非线性以及非平稳特征,提出了一种基于非线性动力学检测的状态表征方法—改进多尺度样本熵(IMSE)。虽然传统多尺度样本熵(MSE)可以分析更多的状态信息,但是当尺度因子不断增大后会造成熵值统计的精度降低、误差增大、波动程度增加,甚至导致熵值没有定义。通过对原有方法从粗粒化过程和熵的定义两方面入手作了相应的完善,提出了改进的多尺度熵以解决现有缺陷。通过轴箱轴承台架实验数据对新方法的有效性进行了验证,结果表明,相比MSE方法,IMSE性能更加优异,取得了更高的损伤识别精度。     

基于时-相合成谱图的电力电容器薄膜局部放电模式识别方法

局部放电类型与电力电容器薄膜早期绝缘劣化程度密切相关,对局部放电类型的准确识别将有效改善电容器的运行状态和保障电网安全。本文设计了金属化薄膜电容器中易产生的薄膜间尖端缺陷、气隙缺陷和沿面缺陷模型,分析了电容器薄膜局部放电的时间序列谱图和相位分布谱图特性及平均放电量Q和放电重复率F的发展规律。将Q和F的变化曲线取点拟合,并与局部放电信号进行相关性分析,将相关性系数作为时域特征量。提取局部放电相位分布谱图的正负半周偏斜度、正负半周陡峭度和正负半周不对称度作为相位特征量。提出了一种基于时-相合成雷达谱图的电力电容器薄膜局部放电模式识别方法。通过对合成谱图中特征量封闭图形外接矩形的重心坐标进行聚类分析,利用重心坐标分布的象限对薄膜局部放电进行模式识别。结果表明：该方法相较于传统的单一谱图模式识别准确率更高,为电容器设备的在线监测和故障诊断提供了理论依据。     

基于Alaph稳定分布与多重分形分析的齿轮箱故障特征提取方法研究进展

齿轮箱工作环境恶劣,齿轮与滚动轴承等关键部件易发生疲劳故障。将目前常用的故障特征提取方法应用于齿轮箱实际诊断时,其结果具有不稳定性。Alpha稳定分布与多重分形分析被逐渐应用于故障诊断领域,这2种方法各具优点且相互关联。文章对Alpha稳定分布及多重分形分析应用于齿轮箱齿轮或滚动轴承故障特征提取的已有成果进行详细梳理,分别从基于Alpha稳定分布的故障特征提取方法、基于多重分形的故障特征提取方法及基于Alpha稳定分布与多重分形的特征融合方法3方面进行评述, 并指出今后可进一步在特征筛选、特征融合等方面开展研究。     

基于α稳定分布参数估计的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障损伤程度难以确定的问题,提出对滚动轴承不同故障位置、不同损伤程度的振动信号进行故障特征提取及智能分类的故障诊断方法。首先,对各状态振动信号进行α稳定分布四参数估计,选取敏感性及稳定性最好的二种参数组成二维故障特征量;然后,输入到经过粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)进行参数优化后的最小二乘支持矢量机(least squares support vectors machine,简称LSSVM)中进行故障诊断;最后,通过台架试验数据验证了该方法的有效性,并与未经过PSO参数优化的LSSVM、支持向量机(support vectors machine,简称SVM)方法的诊断结果进行比较。结果表明:该方法可实现滚动轴承故障位置及损伤程度的智能诊断,比未经PSO参数优化的LSSVM、SVM方法具有更优的泛化性,更短的训练、测试时间,可应用于实际工程。