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1.
数字电视的条件接收系统 总被引:1,自引:0,他引:1
数字电视的兴起使人们能够欣赏到高质量的电视节目,伴随数字电视的成熟,条件接收系统(CAS)得到很好的发展。主要介绍数字电视条件接收系统相关技术的发展、基本功能、安全机制、工作原理及其安全性要求。 相似文献
2.
PHEVs对配电网故障影响研究 总被引:1,自引:0,他引:1
电力工作者对插入式混合动力汽车(PHEVs)进行了大量的研究与讨论,但关于PHEVs对配电网故障的影响却鲜见报道.简要介绍目前PHEVs的研究现状和PHEVs车载电池特性;并以配电网馈线故障电流有效值作为研究对象,研究PHEVs充电对配电网故障的影响,Matlab仿真结果表明:PHEVs的接入不仅影响馈线电流有效值,同时还影响故障电流增长率. 相似文献
3.
为保证质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)运行过程中的安全性和平稳性,该文提出一种引入自监督机制的燃料电池水管理系统健康状态检测方法。该方法的计算网络引入自监督机制挖掘数据特征,具体通过堆叠两层稀疏收缩自编码器(sparse contractive autoencoder,SCAE)实现功能。该自编码网络以逐层贪婪训练的方式完成参数初始化,避免因初值取值不佳使得网络参数训练陷入局部最优解。同时,改进的自编码网络也能有效避免模型过拟合,从而达到良好的特征提取效果。用Softmax分类器替换最后一个自编码器的输出层,然后运用Adadelta算法进行基于自适应学习率的自编码网络权值微调,从而完成系统识别网络的搭建。该算法根据梯度动态调节学习率大小,使得网络权值快速逼近符合数据特点的最佳取值。实验结果表明,该方法能快速准确地识别PEMFC正常、水淹和膜干3种状态,检测正确率高达98.5%,检测时间为3.24s。与线性判别分析-概率神经网络(linear discriminant analysis-probabilistic neural network,LDAPNN)、稀疏自编码器-支持向量机(sparse autoencodersupport vector machine,SAE-SVM)和主成分分析-向后传播神经网络(principal component analysis-backpropagation neural network,PCA-BPNN)方法相比,所提方法计算时间分别减少3.08、5.38和7.15s,准确率分别提高7.92、25.08和9.08%。普适性验证表明,该方法对于多节电池的健康状态检测同样适用。 相似文献
4.
质子交换膜燃料电池(proton exchange membrane fuel cell,PEMFC)发电系统过氧比(oxygen excess ratio,OER)控制过程中存在强非线性、不确定性以及外部干扰,对系统的稳定高效运行提出挑战。提出一种基于扩张状态观测器(extended state observer, ESO)的串级滑模控制(cascade sliding mode control,CSMC)方法。该控制方法采用双环控制策略,控制内环为基于ESO的等速趋近律滑模算法,其中ESO用于实现系统总扰动的实时观测与反馈补偿;外环为在一定系统边界下快速收敛的Super-twisting滑模算法。最后,在RT-LAB半实物平台上,考虑扰动及参数摄动,对所提出的CSMC方法进行对比实验。实验结果表明,所提出的控制方法不仅具有更快的响应速度及更小超调量,而且能够更好地抑制外部扰动及内部不确定性的影响,表现出更强的抗扰能力和鲁棒性。 相似文献
5.
6.
牵引变电所混合电力滤波器优化设计及滤波效果 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种适用于电气化铁道谐波和无功综合补偿的混合电力滤波器方案,它利用无源电力滤波器承受基波电压,有效地降低了有源电力滤波器的容量。通过建立混合电力滤波器的容量优化模型,对其整体容量进行优化设计。最后结合具体算例作仿真分析,验证该方案在工程实现上的可行性和滤波有效性。 相似文献
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