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Gaoya dianqi, 2018 文中将改进灰靶理论应用于变压器油纸绝缘老化状态研究。首先利用回复电压法测量数据以及基于ED等效电路模型辨识相关参数,将提取的参数作为评估油纸绝缘状态的特征量;其次,针对各项特征量对于油纸绝缘老化状态影响各有不同,采用改进层次分析法—熵权法组合算法分配各特征量权重;最后,收集若干台电力变压器数据并进行油纸绝缘状态分级计算,通过实例证明了该方法能有效、合理地评估变压器油纸绝缘老化状态,为变压器状态检修提供参考。
徐煜祥, 江修波, 蔡金锭
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Haiyang yu huzhao亚中尺度过程是海洋学研究的前沿热点领域，从高分辨率资料中实现亚中尺度信号的快速提取对开展亚中尺度动力学研究具有重要意义。为此，根据亚中尺度过程的物理特性，提出一种基于深度学习的自动识别方法，构建了基于U-Net网络的海洋亚中尺度过程识别网络(submesoscale processes automatic identification network, SM-Net)，该网络采用视觉几何组网络作为主干特征提取网络并引入改进的混合注意力模块以提升识别能力。基于高分辨率MITgcm ...
金 宇涛, 缪 明芳, 张 志伟
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Gaoya dianqi, 2013 输电线路的输送能力将直接影响发电和用电水平,因此如何提高线路载流能力得到广泛关注。由于线路沿途进行日照条件测量成本高且可靠性难以保障,使得动态计算输电线载流能力的方法难以得到广泛应用。笔者提出通过利用在线温度信息和线路实时电流信息,辨识日照参数,获取线路载流量计算所需的日照参数,以实现线路实时载流能力的评估。仿真分析证明,该方法能有效地在线预测输电线最大载流能力,为充分利用线路输电能力、保障可靠供电提供参考依据。
熊小伏, 丁咏竹, 谢嵩
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Dianci bileiqi, 2018 针对正负地闪准确区分识别技术手段较难的缺陷,对闪电电场的波形进行了分析,对地闪回击波形的参数特征进行了分析和统计,并研究闪电放电类型的自动识别。利用时间分辨率为50 ns的快天线电场变化和126 MHz甚高频（VHF）辐射资料,对雷暴过程中闪电的波形进行时域特征分析。通过对闪电电场波形数据的分析,给出了识别地闪回击的依据,设定回击的上升时间在120μs之间,下降时间在2.5500μs之间,编写程序实现回击的自动识别,并进行了实际测试。结果表明,自动识别程序对负地闪回击的识别效率可达95 ...
赵冲, 王宁, 张瑾
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Kongjian kexue xuebao介电特性是决定雷达波在物质中传播速度的重要参数. 嫦娥四号测月雷达提供的高垂向分辨率次表层雷达剖面信息有助于加深对月球次表层物质介电特性的理解与认识. 全波形反演法充分利用雷达波场的运动学和动力学信息, 根据雷达波模拟结果与真实数据的差异计算更新参数, 迭代初始介电模型实现对次表层介电剖面的反演.
陈 书睿 +8 more
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Gaoya dianqi, 2012 为了探寻电子设备中的单元电路在电磁脉冲激励下的响应规律以及响应输出与输入脉冲干扰之间的关系,笔者选用两种不同型号的运算放大器集成芯片组成的仪表放大电路进行了脉冲注入实验。根据采集的实验数据,分析了脉宽、幅值等因素对响应输出的影响。通过对比发现:一定功能的电路,在同一类但不同参数的脉冲激励下,响应有所不同,且与各参数有一定的联系。根据基于人工神经网络的系统辨识理论,建立了能量耦合模型。经过自验证,其拟合度能够达到88.4%,且具有较好地泛化能力,能够定性地对电路做出响应预测。
刘卫超, 魏明, 樊高辉, 吴启蒙
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Gaoya dianqi为实现现场运行环境下电力变压器运行状态的可靠辨识，提出了一种基于鲁棒局部均值分解（robust local mean decomposition，RLMD）与声纹特征的变压器典型缺陷辨识方法。该方法首先利用RLMD方法实现原始采集声纹信号的降噪处理，再借助皮尔逊相关系数保留与原始声纹信号相关性强的子带分量；其次提取每个子带分量的声纹特征值组成变压器不同状态的特征参量矩阵；最后利用随机森林算法进行状态辨识。搭建了包含3种电力变压器设备典型故障的试验模拟系统，试验结果表明 ...
王磊磊 +5 more
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Gaoya dianqi, 2010 系统地以参函数的角度介绍了6种典型的Cohen类时频分布。从理论和应用效果上分析了各分布的交叉干扰项衰减和时频分辨率性能。针对局部放电信号的非平稳性,展现了各分布在处理仿真和实际脉冲信号的应用效果。试验结果表明,平滑伪Choi-Williams分布（SPCWD）对局放脉冲非平稳信号引发的短时变化具有高度的敏感性,更为适合表征局放脉冲信号的时变信息。据此,可提取单个脉冲波形的时频特征参数、分析多个连续放电脉冲的时频变化,从而用于放电类型的模式识别以及深入研究绝缘系统中的局部放电机理。
何平 +5 more
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[Kinematics parameter identification and accuracy evaluation method for neurosurgical robot]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2019 Li L, Ding H, Wang G.
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