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针对穗东换流站换流阀S型冷却水管损伤事故,利用有限元三维仿真及结合高压放电试验的方法,基于故障发生部位周围环境结构,包括均压电极、等电位线等,构建了冷却水管及其周围部件的三维模型。首先根据换流变阀侧电压值和12脉波换流电路工作原理确定仿真边界条件,运用COMSOL对所构建三维模型进行电场仿真,获得等电位线和冷却水管距离最近处局部场强值;同时设计了相应的高压放电实验对冷却水管和等电位线在不同距离下的放电情况进行了验证。仿真和实验结果表明:等电位线与冷却水管最近距离处场强值高于其他位置,随着距离增大场强趋于安全稳定值;当场强过大发生电晕时,电晕作用会使PVDF水管达到黏流态,造成不可逆损伤形变。 相似文献
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通过选择性离子注入,在硅片表面形成P区、N区紧密接触的PN结结构.实验发现,在黑暗条件下,PN结N型区域可被HF酸或BOE溶液选择性腐蚀;该腐蚀速率与HF酸溶液浓度有关,随环境温度升高而加快,腐蚀速率范围为0.25~3.5nm/min;腐蚀后硅片表面平整.对腐蚀机理进行了初步讨论.结合氧化硅蚀刻缓冲液(BOE溶液)氧化硅牺牲层腐蚀技术,发展出一套硅纳米线加工工艺;利用该工艺,加工出特征尺寸小于100nm的硅纳米线. 相似文献
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在高压直流输电工程中,换流站阀塔内冷水系统会出现漏水故障,严重影响特高压直流输电的稳定性。针对该类漏水故障问题,从阀塔内冷水回路场强因素考虑,采用有限元仿真和实验的方法,搭建了仿真所需的阀塔内冷水回路三维模型和水路局部模型,根据阀塔运行条件对内冷水系统作了电场仿真分析,同时设计了验证实验进行探究。仿真结果表明,内冷水系统回路的冷却水管表面场强部分大于空气击穿场强,等电位线会影响冷却水管周围电场。实验证实在一定条件下等电位线与冷却水管间会有明显放电现象,研究内容为阀塔漏水事故原因分析提供了参考依据。 相似文献
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为满足皮纳卫星高维遥测数据的实时、自动化、抗概念漂移等处理要求,提出一种基于聚类的遥测数据异常检测方法,包括子空间搜索和两阶段遥测数据聚类处理两部分.子空间搜索,通过熵值实现所有遥测数据低维子空间划分,降低计算复杂度,避免"维度灾难"的发生;两阶段遥测数据聚类处理,在线阶段通过网格索引实时发现单点异常,离线阶段通过聚类挖掘数据的集体异常及其特征,满足快速异常检测和复杂异常检测两种需求,并通过正常状态数据的迭代更新和算法的自适应修改,抵抗概念漂移.ZDPS-1A卫星历史遥测数据的分析结果表明,皮纳卫星遥测数据异常检测聚类方法在线阶段能实时处理10 kHz的流量数据,发现95%的单点异常,满足皮纳卫星实时遥测数据异常检测的一般需求;算法自适应了卫星快速转动导致的数据漂移,维持了稳定的单簇形态;同时相比原边界检查系统早一个月检测出姿态确定与控制系统中程序跑飞引起的太阳敏感器数据紊乱故障.所提出的算法针对性解决了高维、存在概念漂移的遥测数据异常检测问题,能实时检测单点异常,具有集体异常挖掘能力,适用于皮纳卫星星座组网的地面监控系统. 相似文献
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在远程医疗和家庭健康诊断中,医护手环在进行心电信号采集时,因被测试者呼吸和抖动的影响,心电信号中会夹杂运动伪迹噪声。为了有效滤除心电信号中的运动伪迹,将加速度信息加入到EMD心电滤波算法当中,通过对被测者运动状态的判断和分类,选用合适的阈值和滤波算法分解项对心电信号进行处理。通过自制手环进行心电采集,使用该算法进行处理,达到较好的滤波效果。 相似文献
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针对目前磁探测电阻抗成像算法图像重建分辨率不高、精确度低的问题,提出了一种基于栈式自编码(SAE)神经网络的磁探测电阻抗成像算法。使用方形成像体进行仿真实验,通过训练样本建立SAE神经网络模型,确定神经元权重和偏置值。利用该网络模型重建成像体内部的电导率分布;并在异质体中心位置、算法的抗噪性能等方面将重建结果与基于Levenberg-Marquardt算法的反向传播神经网络的重建结果进行对比。结果表明栈式自编码神经网络算法显著提高了磁探测电阻抗成像的重建精度、抗噪性能。最后,通过仿体实验验证了SAE算法的可行性。根据实际测得的磁场,使用神经网络算法重建电导率,准确定位异质体位置。SAE神经网络算法的提出对于磁探测电阻抗成像技术的广泛应用具有重要意义。 相似文献
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为解决高海拔地区气压降低导致急救呼吸机潮气量控制精度下降的问题,提出了双环PID潮气量控制系统。该系统采用气压补偿型PID控制器调整风机转速,并辅以积分分离式PID控制器,以实现对气流速度的精确控制。在实际海拔4 370 m、大气压59 kPa的环境中,系统性能测试表明,相较于单环PID控制,双环控制系统在高海拔条件下表现出快速响应和无超调的卓越性能。平均气流速度输出误差为3.19%,最大误差为4.1%,优于现有临床设备的准确性。这一技术突破不仅提供了高海拔急救呼吸机潮气量控制的有效解决方案,也为特殊环境下的通气控制技术发展贡献了重要参考。 相似文献
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心率变异性分析能够在情感识别中发挥重要作用,为了建立心电与情感类别之间的精准模型,提出了基于最大信息系数(maximal information coefficient,MIC)的特征选择方法。使用Aubt数据库和设计情感诱发实验进行研究,首先提取了心率变异性时域、频域、非线性及时频域40个特征参数,然后基于MIC方法结合支持向量机、随机森林、K近邻算法进行情感建模。结果显示,基于MIC特征选择方法,使用Aubt数据库针对唤醒度、效价、4类情感的分类准确度分别为90%、89%、84%,并进一步选用皮尔森相关系数、ANOVA特征选择方法与MIC进行对比;诱发实验数据中的多种一对一情感识别率均高于75%。结果表明基于MIC特征选择方法能够显著提高分类准确度,对基于心电信号进行情感识别具有重要意义。 相似文献