电力系统电气工程自动化中智能化技术的运用探讨

随着信息技术的出现及普及,电力工程的发展模式迎来了全新的变革,通过对信息技术的有效引入,我国的电力系统电气工程在自动化领域取得了重大突破,对生产力与生产质量都形成有效的提升。然而在相互融合的过程中,仍然存在一些技术性的漏洞,需要智能化技术进行补强。基于此,本文对目前智能化技术在我国电力工程自动化体系中的运行状况展开研究,并对智能化未来的发展方向做出预测。     

超越技术看应用

大多数软件开发的最终目的是提高企业的生产力和竞争力。WinFX只是一个开发工具,而它的基础则是WindowsVista。     

蘑菇状覆膜内支架的设计和在食管胃吻合口-胸腔瘘中的应用

目的设计封堵食管胃吻合口-胸腔瘘的覆膜内支架.方法根据食管胃吻合口区的特殊解剖结构和吻合口胸腔瘘的病变特点,设计蘑菇状覆膜内支架.透视下,5例吻合口巨大胸腔瘘患者置入6枚蘑菇状覆膜内支架.结果蘑菇状覆膜内支架能有效封堵食管胃吻合口巨大胸腔瘘,解决了进食问题,改善了营养状况.结论蘑菇状覆膜内支架结构设计合理,操作简单、安全,近期疗效明显,是一项值得推广的新技术.     

广西南宁：四驱车霸主地位难撼低价拼装玩具受青睐

九月入秋以来，厂西南亍币批发市场四驱车销售较好。型号为：401、402，不同澄海生产的四驱车价格出入很大，分别在8～9元和2．8元不等，6～12岁左右的孩子特别喜爱。还有塑料拼装玩具价格在10元以下，也很受7～12岁孩子欢迎。     

LD10合金滚压强化层的TEM分析及其强化机制探讨

本文利用金属薄膜透射电子显微术和X线应力测定对固溶处理及人工时效LD10合金的液压强化层进行逐层分析,了解其滚压强化机制的实质。分析结果:(1)LD10合金滚压后的表面层内存在残余压应力,虽然滚压力的变化不改变强化层的表面硬度,但能影响强化层的深度;(2)强化层内只有少量位错线,无位错缠结和胞状结构;(3)LD10合金表面层的强化效应受Mott—Nabarro机制所控制。     

钼精矿焙砂压力成型的工艺过程研究

着重研究了适合于钼精矿焙砂压力成型的原料粒度组成，提出了相应的破碎流程。此外，还就预先碾压对于成型过程的影响进行了研究，并得到了肯定的结论。采用这一工艺过程进行连续成型试验，成球系数达到８６．５％。     

水分对分子筛结构及吸附性能的影响

分子筛是变压吸附制氧过程中最重要的组分,使用中该组分常出现吸水失效问题,极大地影响了氧产量及浓度.针对此问题,本文以HD-1型和PU-8型分子筛为原料,通过在不同温度(100、200、300、400℃)下活化得到不同含水量的分子筛,并通过对不同材料的结构形貌、热性能及吸附性能的表征分析了水分对分子筛结构及吸附性能的影响.研究结果表明:水分不会破坏分子筛的骨架结构,但会增大晶胞参数,并导致HD-1型分子筛中阳离子迁移;分子筛中的物理吸附水和化学结晶水会影响其吸附性能,其中物理吸附水的影响最大;活化有效提高了分子筛的吸附性能,且温度越高,含水量越少,吸附性能越好;在150~180℃下活化,将物理吸附水脱附后,分子筛的吸附能力可恢复70%,可在此温度下进行吸附器内低温活化;在400℃下活化,脱除化学结晶水,分子筛吸附性能可100%恢复,400℃为两种分子筛的最佳活化温度.     

多基站可充电无线传感器网络建模及优化研究

研究问题为引入无线能量补给设备后,多基站无线传感器网络的跨层优化问题。以设计无线传感器网络中的数据路由、传感器节点的功率控制及无线能量补给设备的工作策略为研究目标,通过提出无线传感器网络中传感器节点活跃度的概念,分析无线传感器网络物理层与网络层需要满足的约束条件,结合无线能量补给设备需要满足的约束条件,提出可充电无线传感器动态网络跨层优化问题,并将其转化为易于求解的线性规划问题。根据求得的最优解获得无线传感器网络中传感器节点动态且周期的数据路由及功率控制策略,并得到无线能量补给设备周期性工作策略,且无线能量补给设备驻站时间比较之前研究成果提升在100%以上。     

一种基于新型轻量级神经网络的滚动轴承故障诊断方法

近年来随着传感器的技术进步,使得滚动轴承的故障数据获取成几何倍数增长。然而,传统的深度学习方法在处理海量数据时,常常会出现效率低、计算量与占用内存过大的问题。为解决这些问题,文中提出了一个双层宽核卷积神经网络（Two Wide Kernel Convolutional Neural Network, TWCNN）模型用于滚动轴承故障诊断。该模型以一维振动信号作为输入（1D-TWCNN）,通过在前两个卷积层中采用宽卷积核提取特征,实现了以较少的参数来获取更大的感受野,因此大幅地减少了网络模型的连接参数,使得模型的计算量大幅减少,效率提升。与传统的优秀轻量化模型Mobile NetV3(Small)的变体和Shuffle NetV2相比,文中所提出的1D-TWCNN模型不仅总参数量远小于这两个模型。而且在滚动轴承的故障诊断中的诊断精度更高。