基于BP神经网络的低压配电网生命体触电识别方法研究

现有剩余电流保护器多以总剩余电流有效值作为动作判据,阈值固定,且无法识别触电类型,因而提出基于自适应阈值和BP神经网络的低压配电网生命体触电识别方法。总剩余电流信号经Mallat算法消噪处理,由得到的低频分量构造出自适应阈值,用于确定触电发生时刻,提取能表征生命体特性的统计量特征,对BP神经网络进行训练,建立触电类型识别模型。物理仿真实验表明,该方法能够满足剩余电流保护器所要求的速动性和可靠性,触电类型识别准确率达99.93%,对于开发新一代剩余电流保护器具有参考价值。     

采用可燃制冷剂的家用制冷器具模拟泄漏检测方法的研究与应用

为了保护人居环境,人们尝试以新工质替代制冷器具中普遍使用的全氯氟烃物质(简称CFCs,俗称氟利昂)。作为替代物之一的R600a制冷剂应用在电冰箱等制冷器具以来,由于在环保和效率等方面都取得了较好的效果正被广泛采用。但此类工质很容易燃烧和爆炸。为此,我国新颁布的GB4706.13-2004《家用和类似用途电器的安全制冷器具、冰淇淋机和制冰机的特殊要求》标准对采用可燃制冷剂的制冷器具的安全性提出了安全试验规定,但安全试验的开展较为繁复。因此,目前检测机构迫切需要既科学又简便的可燃制冷剂模拟泄漏的检测方法。本文通过对标准的理解和分析,在经过几年的大量实践和探索的基础上,对可燃制冷剂模拟泄漏的检测方法进行了研究,探索出一套当前较为有效的检测方法,作为一种见解供读者参考。