基于3525驱动板的推挽式非隔离型变压器DC-DC升压设计

设计了一种非隔离型推挽式变压器DC-DC升压方式,给出了推挽式升压主要电路模块参数的设计方法,其中包括尖峰吸收电路、MOS管外围电路、变压器以及整流桥。通过3525驱动板实现变压器输出电压非隔离反馈调节与MOS管驱动。通过设计发现在推挽式升压中:RC尖峰吸收电路,RC参数值与电路寄生电容电感、MOS管结电容以及电路整体谐振有关,并当电阻值固定时,电容越大尖峰吸收效果越好;MOS管需用NPN型,并考虑输入信号的阻抗平衡以及NMOS的安全与性能;变压器设计中需注意磁通不平衡和磁饱和引起的变压器短路,磁通不平衡可通过调节MOS管驱动信号使MOS管导通时间基本一致实现,磁饱和可通过对磁心开气隙使磁心磁饱和强度增加的方式进行调节;整流桥设计要点是考虑能量转化效率以及器件耐电压耐电流的值。通过3525驱动板的1、2以及9引脚和电阻电容实现非隔离电压采集,成本更低,并设计简单,稳定性强。

锂电池低压逆变器前级升压设计

目前国内在低压逆变器方面的研究与工程应用相对较少,设计一台输出220 V、50 Hz稳定正弦波的锂电池低压逆变器,需要克服前级低压到400 V升压过程中出现的电路纹波过大、电流过大以及器件散热等问题。在电压变换电路、升压主电路和控制电路上,通过优化电路拓扑结构和PCB布线,辅助电源的纹波降低了23.1 mV;结合元器件的选择和研究,提出一种适用于锂电池低压逆变器的前级升压方案,通过调节反馈电路,将3.2 V的电压稳定地升压至400 V,用于3.2 V低压逆变器实物中。该设计方法对其他低压逆变的研究和应用具有一定的借鉴意义。

基于卷积神经网络的局部放电声音识别研究

针对变压器与中压开关柜传统绝缘状态检测方法依赖人工的问题,本文基于可听声声音识别方法,通过将电力设备放电故障声音与正常工况声音、环境噪声进行混叠制作样本集,以模拟真实电力设备运行环境;对故障声音进行预处理后,使用声谱图提取声音的短时频率、能量分布等特征,构建声谱图数据集,结合改进的卷积神经网络实现对放电故障的检测;通过加入注意力机制,调节指数衰减学习率、数据集样本数量、音频采样率等方式进一步提升网络的精度,最终设计的网络模型识别准确率最高可达99.2%,相比其他检测方法优势明显,可实现对放电故障的在线检测。

基于输电杆塔的在线监测系统设计

针对我国输电杆塔故障难定位、巡检方法单一等问题,设计了一种基于输电杆塔的在线监测系统。通过泄漏电流-杆塔姿态采集装置和接地电阻采集装置,对输电杆塔的避雷器泄漏电流数据、杆塔3轴方位角数据、杆塔接地电阻数据进行采集;运用路由器网关并结合ZigBee和GPRS通信技术,将数据发送到服务器;服务器实时显示采集的数据,并记录历史数据,以便后期查询。当监测数据出现异常时,预警信息及杆塔位置信息被及时发送到巡检人员。实验证明,该系统稳定性强、测量精度高,可缩短故障维修时间,具备实现网络智能化管理输电杆塔的功能,具有很高的实用价值和推广价值。