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422.
针对柔性直流系统直流侧短路故障诊断难题,文章从故障网络精确建模和暂态特征信号分析两个方面展开研究,并提出了阻抗网络暂态响应时频特性关联度的故障诊断方法。该方法通过向柔性直流系统线路入口处注入脉冲电压作为激励,实时提取所产生的暂态电流分量,经不同尺度的Mexican Hat变换得到时频能量序列,并构造反映故障网络暂态响应时频能量谱矩阵。同时,建立柔性直流系统精确模型,模拟不同故障点经不同大小电阻的短路故障,构建完整故障样本及其时频特征库,经相似度计算可选出与实测故障特征最相近的样本,确定故障点位置和估计短路电阻大小。最后,对上述原理方法进行算例分析,并与时域方法比较,结果表明文章所述诊断方法及其判据更为准确有效,相关原理正确可行。 相似文献
423.
以海芦笋为原料,探讨其在腌渍过程中,亚硝酸盐含量的变化。研究内容包括不同浓度的食盐、不同维生素C加入量及添加时间、接种乳酸菌对腌渍产品中亚硝酸盐含量的影响,以确定腌渍海芦笋的优化工艺及配方。从而能更好控制腌制过程中出现不利因素,为绿色腌渍提供更好的方法。结论:1.腌渍食盐浓度越低亚硝酸盐起始值就越小,峰值出现早,峰值小;浓度越高,峰值出现晚,峰值高。实验得出10%食盐腌渍效果较好。2.在腌渍中后期加入维生素C和初期加入维生素C相比,前者能更好地控制亚硝酸盐浓度。3.接种乳酸菌腌渍比常规腌渍能更好抑制亚硝酸盐的生成,其中植物乳杆菌的抑制效果比较明显。 相似文献
424.
目的:以北太平洋鱿鱼加工的边角料为原料,使用双螺杆挤压机研究挤压技术在低值水产蛋白组织化加工中的应用.方法:选取物料湿度、机筒温度和螺杆转速3个因素,分析其对挤出物组织化度和咀嚼度的影响;采用三因子二次回归正交旋转组合设计,对低值水产蛋白组织化加工工艺进行优化.通过试验数据推导描述2个评价指标的二次回归模型,并对其变量进行响应面分析.结果:优化得到最佳挤压工艺条件为物料湿度40.65%、机筒温度140℃、螺杆转速25.75 Hz.挤出物组织化度与操作参数,挤出物咀嚼度与操作参数的回归拟合的相关系数R2分别为0.889和0.882.结论:拟合的统计模型可信度高,本研究结果对低值水产蛋白资源组织化技术的研究有很好的借鉴意义. 相似文献
425.
针对水源水质恶化,给水处理的常规工艺难以实现既对水厂水质的有效保证和控制,结合净水厂水源的特点和变化以及工艺运行过程中存在的问题,提出净水厂工艺改造和扩建工程工艺设计的方案并就其技术、经济的可行性进行了分析和讨论。 相似文献
426.
电力电子型风电机组低电压穿越(Low Voltage Ride Through, LVRT)测试装置具有控制灵活、精度高、功能多样、对电网干扰小等优点。如何准确模拟标准要求的各种电网故障电压波形是该装置控制策略要解决的关键问题。为此,首先构造了三相短路和两相短路的虚拟故障电路,利用对称分量法,详细推导了以电压跌落百分比为输入条件的电网故障电压和短路阻抗比的解析表达式。其次,将电网故障电压作为LVRT测试装置的电压跌落指令参考值,通过闭环控制即可输出需要的测试电压波形。最后,结合基于模块化多电平换流器(Modular Multilevel Convener, MMC)的风电机组LVRT测试装置,给出了电网侧MMC和风机侧MMC的控制策略。在PSCAD/ETMDC中搭建了大容量风电机组低电压穿越测试装置仿真模型,通过LVRT测试中的2种典型工况仿真验证了该方法的有效性。 相似文献
427.
指纹图像细化的综合化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
指纹图像细化指将指纹脊线削减为单像素宽的线条,它能够有效地提高自动指纹识别系统(AFIS)的性能.根据OPTA算法及其改进算法,结合AFIS对图像细化算法在运算速度和系统资源两方面的要求,提出一种基于快速细化算法并引入OPTA算法优点的改进算法,该算法对指纹二值图像的细化结果满足8连接条件.在FVC指纹数据库上的测试结果表明,文中算法能够获得正确的指纹细化图像,运算速度满足AFIS的要求. 相似文献
428.
随着非线性负荷和电力电子设备等的大量使用,接地故障电流中的有功和谐波分量大幅增加,仅补偿了无功电流后的残流足以维持电弧,易导致过电压及事故进一步发展。本文提出了基于磁控电抗器(MCR)和有源补偿器(APC)的电磁混合式消弧线圈(EHPC),并详细论述了其两种运行状态和全补偿故障消弧原理。分析了扫频法测量对地电容的影响因素,并提出改进措施。理论推导了中性点位移电压、故障相电压和线路零序电流与接地故障电流各分量之间的关系,提出了针对接地故障电流无功、有功和谐波分量的解耦补偿和柔性控制策略。经仿真分析和实验平台验证,接地故障电流能够得到快速有效的全补偿,达到电流和电压双重消弧,表明了本文所述原理和控制策略的正确性和可行性。 相似文献
429.
430.
随着大规模的风电并网,风电所具有的间歇性与随机性对电力系统的稳定性产生了很大的影响,风电功率预测成为当前解决该问题重要的方式之一.本文利用长短期记忆(LSTM)网络良好的时序记忆特性,将小波分解技术与LSTM深度网络结合,提出基于小波长短期记忆网络的风电功率超短期概率预测模型.首先通过小波分解技术将原始时间序列进行平稳化处理,再建立各子序列样本的LSTM网络预测模型,借助最大似然估计法估计预测误差的高斯分布函数,最终实现对未来4 h时刻的风电功率概率区间预测.最后,采用中国东北某风电场数据对所提方法进行算例分析,结果表明,将小波分解与深度学习方法结合可以较好地提高预测的精度,提高概率预测的区间可靠性. 相似文献