基于样本熵与时频分析的手部抓握运动意图预测

针对上肢外骨骼控制信号产生与外部设备响应存在时间滞后导致脑机接口(BCI)系统实时性差的问题,采集被试手部自主抓握前运动相关皮质电位(MRCP) ,提出基于非线性复杂度特征样本熵 (SampEn)与线性幅值特征融合算法的手部运动意图预测方法. 从时频、神经复杂度分析不同大脑状态之间存在的差异,通过特征融合实现对手部抓握运动意图的预测. 基于特征融合意图离线预测准确率最高可达88.46%,可以在人体手部自主运动发生时刻?1 400 ms实现对手部运动预测. 与平静时期手部静止状态相比,被试产生手部抓握运动意图时脑电信号的功率谱与复杂度均产生明显变化,为基于手部运动意图预测提前驱动机器人实现人机协同提供控制策略.     

外磁场激励下管道弱磁应力内检测特性研究

弱磁应力检测技术支持非接触在线应力损伤检测,在长输油气管道应力内检测技术领域具有巨大的应用潜力。但弱磁信号微弱,易受外界环境干扰,检测结果易出现偏差。为加强弱磁信号的检测能力,基于铁磁材料的微观特性,建立了外磁场弱磁应力检测模型,获得了弱磁信号强度随外磁场强度与施加应力的变化规律,描述了外磁场对弱磁应力检测信号的激励特性,并进行了系统的实验研究。结果表明,弱磁信号的切向峰值与法向零点均位于应力集中区的中心位置,且不随应力与外磁场的变化而发生波动;弱磁信号切向峰值与法向峰峰值随外磁场与应力的增加而增大;外磁场对弱磁应力检测信号的激励作用随外磁场的增加先增大后减小。     

一起纵差保护跳闸开入异常分析与处理

针对一起500 kV线路故障进行分析,确定该线路分相电流差动保护跳闸位置开入异常,查出跳闸位置开入异常是由厂家配线错误导致的。本次异常处理对变电二次检修、基建验收等环节有一定的借鉴意义。     

基于泛在电力物联网的二次设备全景信息感知系统设计

泛在电力物联网(UPIoT)是2019年国家电网公司提出的在电力系统各个环节中应用移动互联、人工智能等先进技术,实现万物互联、人机交互的全景信息高效处理网络系统.文章通过分析并设计具有中国特色的基于泛在电力物联网的二次设备全景信息感知系统,从而为下一代二次系统的升级改造提供必要的大数据和信息载体,探索了其应用于变电二次专业大数据应用与分析的可行性,为实现"碳达峰、碳中和"提供更为精准的能源调配信息系统.     

一起触发脉冲异常导致换流阀换相失败问题分析

直流输电系统实际运行过程中,逆变站换流阀换相失败多由交流系统扰动或故障造成,但控制系统异常也会造成换流阀换相失败.对某换流站连续13次换相失败起因进行分析,通过隔离疑似问题模块、缩小排查范围、增加外置故障录波等手段,查明触发角指令在不同的时钟域传输过程中发生数据跳变导致换相失败.现场对EMF板FPGA程序进行了修改,未再发生过同类原因导致的换相失败.     

降低38CrMoAl钢废品率的冶炼工艺措施

作者根据实际生产情况分析了造成38CrMoAl钢报废的原因,并提出了降低废品率的冶炼工艺措施。     

TA15合金的热变形行为及加工图

研究了TA15合金的热模拟压缩实验。结果表明：变形温度的升高和应变速率的减小使峰值应力和稳态应力显著降低，变形温度会影响进入稳态流动所需变形量。以热模拟压缩实验为基础，建立的加工图表明：TA15合金高温变形时存在2个非稳定区域，一个是变形温度1300K以上和应变速率10．0s^-1以上的区域，另一个是变形温度1200K以下和应变速率0．006s^-1～1．995s^-1之间的区域。同时，建立的TA15合金高温变形时的流动应力模型表征了变形温度、应变速率和变形程度对流动应力的影响，模型的计算精度较高。     

电力用户配电网络单相接地保护配置方案探讨

近年来,电力用户配电网规模越来越大,单相接地故障威胁越来越大,但是单相接地故障保护方案还有很多需要完善之处.本文通过分析用户配电网单相接地故障实际情况及现行单相接地保护配置方案,并根据用户配电网结构特点,给出了一种单相接地保护改进方案.     

电网设备状态检修的时变决策模型

为实现将成熟的设备状态评估技术有效地融入到传统的电网检修计划中,建立了电网设备状态检修时变决策模型,使决策根据设备状态变化进行调整.首先给出时变决策机制的定义和相应的表达,在此基础上推导设备运行风险和系统运行风险,进一步建立了考虑设备多次检修的电网状态检修决策模型,在计及相关检修约束前提下优化电网总运行风险.最后,通过多场景下的算例分析,表明该模型是可行且有效的,有工程应用的潜力.     

超大长径比双螺杆挤出机制备聚丙烯腈初生纤维

采用自主研发的超大长径比(136)双螺杆挤出机实现了PAN初生纤维的纺丝制备,研究了PAN粉料质量分数(16%、20%、24%)、双螺杆挤出机机筒温度(50、60、70℃)、循环挤出次数(0、1、2)对PAN初生纤维力学性能及表面形貌的影响。结果表明,PAN初生纤维的拉伸强度随质量分数、机筒温度和循环挤出次数的增加而增大;PAN初生纤维的断裂伸长率随质量分数和循环挤出次数的增加而减小,随机筒温度的升高而增大;随着循环挤出次数增加,纤维表面越来越规整,缺陷逐渐减少。研究结果为利用超大长径比双螺杆挤出机制备出性能更好的PAN初生纤维奠定了基础。