城市配电系统用户接入模式及典型应用

为了解决电力用户接入城市配电网方案制订中存在的问题,使整个配电网的改造升级更加科学合理,建立起业扩报装工作的标准流程。首先深入分析待接入地区的配电网网架结构和用户负荷特性,确定用户接入配电网的接入点和接线模式,制定出符合地区实际情况的典型接入方案,其次对各个接入方案进行综合评价并作出优选,最后结合广西南宁凤景湾住宅项目的接入方案制订,对业扩报装工作标准流程进行实例验证。结果表明,标准的工作流程思路简单、结果准确、工作速度快,可用于指导电力部门工作人员进行新用户报装和配电网的改造升级。

长短时记忆网络在电机故障诊断中的应用研究

针对电机故障诊断采用传统神经网络存在的梯度消失等问题,提出了一种长短时记忆(LSTM)神经网络与Softmax多分类器结合的诊断方法。首先,利用LSTM神经网络在提取时间序列特征方面的良好特性,通过LSTM神经网络与Softmax多分类器构建故障诊断模型。然后,通过Tensorflow学习框架有效提取故障数据特征,并将具有强泛化能力和鲁棒性的Softmax多分类器对其分类,从而诊断出电机内圈、外圈和滚珠三种常见故障,提高诊断结果的准确率,改善传统方法存在的不足。最后,仿真验证所提方法的有效性与可行性。与传统神经网络和堆栈稀疏自编码器分类结果相比,采用LSTM神经网络诊断方法其准确率达到98. 3%,在电机故障诊断中具有更好的诊断效果,且对提高故障诊断的准确率有一定的作用。

深度学习在电机故障诊断中的应用研究

针对电机故障诊断采用传统神经网络易陷入局部极小值等问题,提出一种新型的特征学习诊断方法.方法通过多个稀疏自编码器的堆叠构建深层次的神经网络,提取故障信号特征,结合Softmax分类器对其进行分类.首先,对故障信号做频域变换,采集频域数据作为输入样本.然后通过逐层贪婪预训练获得神经网络的初始权重,利用反向传播算法进行全局微调,优化神经网络参数.最后,用训练完成的网络识别故障.上述方法提高了诊断的准确率,改善传统方法的不足.通过仿真验证了上述模型的有效性和可行性,且优于传统的支持向量机诊断方法.

基于Maxwell的无线电能传输耦合机构的磁屏蔽分析

为了提高无线电能传输系统的传输效率,同时减少耦合机构在运行时对环境造成的电磁影响,提出了一种使用铁氧体磁屏蔽材料对耦合机构的电磁能进行塑形的方法。首先,分析了耦合机构的互感对无线电能传输系统输出功率和传输效率的影响。然后,利用有限元分析软件Maxwell建立了耦合机构的3D模型,计算了耦合机构没有磁屏蔽和三种不同形状磁屏蔽材料的互感,同时分析了不同情况下耦合机构中心位置的磁场强度。磁屏蔽可以有效提高系统传输效率,增强耦合机构内磁场强度,降低耦合机构外磁场强度。

家用电器远程控制系统的设计

本文利用电话网络的普及化和可靠性,来实现对家用电器的远程控制。系统以单片机AT89C51为核心,附加振铃检测电路、摘挂机控制电路、DTMF信号解码电路及语音提示电路等硬件电路,并结合相应的软件设计,实现了对家用电器方便、快捷地远程控制。

提升初中信息技术课堂实践操作环节设计质量的方法研讨

自进入互联网时代,信息科技引发的社会变革深度影响了人们的生活方式,信息技术教学成为人才培养的重点项目之一。然而,初中信息技术课堂的实践操作环节仍然存在许多问题,学生的实践操作能力提升速度较为缓慢。为了改变这一状况,文章针对当前问题,提出通过增加问题背景优化验证类实践操作,通过结合生活情境优化拓展类实践操作,通过化用时代热点优化应用类实践操作的建议,以供读者参考。