35kV/90MVA饱和铁心型超导限流器的高温超导磁体

介绍了35kV/90MVA饱和铁心型超导限流器中超导直流励磁磁体的仿真、设计、制作及相关实验,该磁体使用了17.6km超导带材,额定安匝数为141000安匝。利用磁场仿真计算获得磁场分布,并根据磁场分布及超导带材磁场下Ic的衰减特性,采用多饼串并联结合的方法优化磁体设计,既降低了磁体中的感应电压,保证了磁体的励磁能力,增强了磁体的稳定性,又节约了材料与成本。通流实验和磁场测量检验了设计方法的正确性,证实了磁体通流能力满足设计要求。     

有源超导限流器的工作特性分析

介绍了现有3种有源超导限流器的电路结构和限流原理,在MATLAB中构建了一个单机无穷大系统,分析比较了这3种限流器作用于同步发电机出线端三相短路的工作特性,并以有源超导限流器的大电网高压运行、对电力系统暂态稳定及断路器开断条件的影响为例,讨论了应用中所要注意的问题。     

35kV超导限流器直流励磁绕组的钎焊工艺

介绍了用于35kV饱和铁芯型超导故障限流器中直流励磁绕组的钎焊工艺.在该工艺中采用了一种结构简单的钎焊接头以满足实际要求,同时便于测量钎焊接头电阻.文中分析了采用该工艺的必要性,介绍了钎焊接头的结构形式、钎料的选择以及高低温两步焊接的工艺流程,并计算了接头处的电阻和由此产生的功耗.     

超导目前已经进入产业化阶段

超导目前已经进入产业化阶段。高温超导材料和低温超导材料应用领域并不一致,我们预计高温超导中超导限流器、超导滤波、超导储能将有可能最先获得应用。低温超导主要用于核磁共振(MRI)和可控核聚变磁场线圈(ITER),技术成熟,市场较小。     

实用超导材料的发展演变及其前景展望

超导现象发现100年以来,各类新型超导体层出不穷,然而由于本征特性、低温条件、合成技术及环境因素等限制使许多超导材料失去了实用性。首先简要慨述了超导材料的应用,特别是在先进电网中的应用需求和前景,分析了国内外几种典型的实用超导材料的发展趋势和市场需求情况。给出了主要发达国家及我国的超导发展计划,指出了当前发展新型电力传输材料——第二代高温超导带材的必要性,并以上海市为例粗略展望了第二代高温超导带材及其强电应用技术包括城市电缆、超导限流器、超导变压器、超导电机等发展对社会生活和传统产业的重要影响和贡献。     

超导故障限流变压器可行性研究

自从高温超导体发现以来,人们积极地开发超导变压器、超导故障限流器和超导电缆等,为将超导电力技术发展成下一代的电力系统。从这一方向出发,至关重要的不仅是研制单独的超导电力装置,而且要使其与现有的电力装置匹配,包括新功能或多功能装置的开发,以改进现有电力系统的效率、可控性和稳定性,为此日本名古屋最近对超导故障限流变压器(SFCL)进行了可行性研究。在电力传输系统中,为可靠运行,应避免大的故障电流,尤其在超导电力传输系统中,故障电流还会引发超导变压器和电缆之类超导装置的猝灭。采用超导故障限流器,可利用超导…     

高温超导限流器对材料的要求

随电网能力的增加,发展故障限流器是紧迫的任务。超导故障限流器(SFCL)的设计可以根据不同概念,但设计和应用具体需解决一系列的材料问题。用在母线耦合馈线位置、直接的电阻型限流器,可用简单、实际的方法,就用目前水平的高温超导线材来做。高温超导故障限流器(HTSFCL)既...     

YBa2Cu3O7-δ-Au超导膜的直流限流

由于像燃料电池一类的新能源的出现，以及世界电能市场的非常规调控，都大大促进了直流电力网络的进一步开发。可是，使用直流电流的主要问题是，当电流中断时，特别是在故障情况下的电流中断时，所有在用开关系统都将在高压下在大电流和零电流之间转换。高压下大电流和零电流之间的转换，对直流网线和电源的整个过渡系统来说影响是很严重的。超导故障限流器（SFCL）系统有望解决直流网络的这一根本性缺陷。此外，从低温制冷的观点来看，直流超导限流器也具有很大的吸引力，因为在正常状态下它们不产生交流损耗。另外在直流系统中，     

UPS电源用Nb3Sn超导磁储能器

为了改善电力供应的质量 ,可以利用超导电性。近来工业发达国家的研究小组正在开发相关的设备 ,如超导磁储能系统(SMES) ,飞轮储能系统 (FES) ,限流器以及地下传输电缆等。高性能青铜工艺Nb3Sn超导线不仅可以用来制作紧凑的高场磁体系统 ,而且因为它的超导转变温度为 18 3K ,所以可以在 10K左右的温度下工作。目前 ,新型制冷机的制冷功率在 10K时可以达到10W左右。 10K比Nb3Sn的工作温度 4 2K高出一个数量级。最近 ,芬兰塔姆佩尔(Tampere)技术大学设计制作并测试了一台 0 2兆焦耳传导冷却的Nb3SnSMES。实验中使用了青铜工艺Nb3S…     

熔融织构大晶REBCO材料已批量生产

人们已经注意到发展熔融织构大晶粒超导稀土－钡－铜－氧化物（REBCO）材料的重要性,尤其是有RE4Ba2Cu2O10（422）或RE2BaCuO5（211）非超导粒子夹杂的、以REBa2Cu3O7-δ（123）超导晶体为基的材料。熔融织构大晶Y－Ba－Cu－O材料最近几年已属于技术上能大批量生产的高性能超导体材料,可制作磁性轴承、飞轮储能系统、电机、准永久磁体的关键部件;如果制成棒状,还可作电流引线,或构成故障限流器的关键另件等。就REBCO晶粒电传输性能的结构特征而言,只有超流建立的磁通线能被晶粒缺陷吸引而阻止其运动时,超导体才能承载高J…     

基于蜂群深度神经网络的小电流接地故障选线方法

小电流接地故障选线由于选线精度较低和故障选线时间较长的问题,直接影响配电网的稳定运行,针对此问题,本文采用大数据智能分析算法,利用小电流接地故障的历史数据,采用深度卷积网络的结构,应用统计特性,对网络模型和参数进行训练;利用启发式优化算法加速了算法的收敛性,从而降低了选线时间;根据搭建的智能网络模型以及陕西某配电系统的实际测量历史数据得到的小电流接地选线系统能够快速准确的成功选线,从而增强了系统实际应用的效果。     

堆叠稀疏自编码深度神经网络算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对目前机械设备故障数据量大、多样性且主要采用监督式学习提取故障特征的现状,提出一种堆叠稀疏自编码深度神经网络,实现无监督学习提取振动信号内在特征,并用于滚动轴承故障诊断。将频谱包络线作为低层输入逐层训练网络,获取故障特征表达,输入Softmax分类器实现故障分类;通过优化算法对整个深度神经网络进行微调,提高分类精度。滚动轴承故障诊断实验结果表明：所提出的深度神经网络能更准确地实现故障诊断,且在保证准确率的同时将频谱包络线作为低层输入,能够提高计算效率     

基于GA-BP的机电作动系统传感器故障诊断研究

机电作动器已经用于民航客机飞控舵面的控制,机电作动系统中传感器输出的正确性对系统正常工作影响较大,因此对传感器进行快速有效的故障检测非常必要。分析机电作动系统的传感器故障模式,针对当前故障检测在处理液态与非液态故障时所需信息多、检测时间长等问题,设计二级GA-BP神经网络对传感器故障模式进行诊断,对比分析了不同训练方式的神经网络方法,确定使用莱温伯格-马夸特学习方法的神经网络的故障诊断分类结果更加准确,并通过遗传算法对神经网络进行了优化。最后通过机电作动系统仿真实验平台验证该方法的有效性。创新之处在于采用了二级网络架构,快速检测液态故障与非液态故障,有效减少了网络故障检测的所需信息量和故障检测时间。     

基于小波包能量谱的工业机器人智能故障诊断北大核心

实际工业机器人在恶劣工作环境中易出现故障,传统的故障诊断大多都是通过振动信号进行,但是振动数据在实际工厂难以采集,给工业机器人的故障诊断造成了极大困扰。针对这一问题,提出一种基于小波包能量谱(WPES)与卷积神经网络(CNN)的工业机器人电流数据的智能故障诊断模型。该模型通过小波包将原始电流信号分解为多个子频带,计算每个子频带对应的能量特征,当工业机器人出现故障时,能量特征会发生变化,并将能量谱特征转化为二维矩阵用于设计、训练和测试所提出的模型。实验结果表明:采用WPES-CNN模型进行故障诊断,故障识别率达到了99.9%以上。     

工业机器人谐波减速器的传动误差超限故障诊断

为解决工业机器人谐波减速器使用过程中传动误差超限故障诊断问题,建立伺服电机和谐波减速器的机电仿真模型,分析减速器间隙增大对驱动电机电流产生的影响。构建工业机器人谐波减速器机电系统实验平台,采集不同传动误差谐波减速器对应的驱动电机电流信号。利用电机电流信号,提出结合梅尔倒频谱和支持向量机,以及结合梅尔倒频谱和概率神经网络的2种故障诊断方法。基于多种指标综合分析比较上述2种故障诊断方法,结果表明:结合梅尔倒频谱和支持向量机的谐波减速器传动误差超限故障诊断方法综合性能优于结合梅尔倒频谱和概率神经网络的方法。     

基于孪生网络结构的轴承故障诊断研究

针对轴承故障诊断中故障样本稀缺、深度神经网络模型在小样本条件下存在故障诊断准确度较低的问题，提出将深度神经网络扩展为孪生网络结构的框架，以提高在小样本条件下的故障诊断性能。孪生网络通过权值共享的骨干网络从样本对中提取特征，采用L₁距离判定样本对的特征相似度，实现轴承故障诊断。不同于传统深度神经网络，孪生网络采取输入样本对的方法，在故障数据不足的情况下，可以提高轴承故障诊断性能。分别将不同层数的卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)扩展为孪生网络结构，在实测轴承数据集上进行小样本故障诊断实验。实验结果表明，通过扩展为孪生网络结构可以提高故障诊断结果的准确率，孪生CNN网络比对应的CNN网络准确率平均提高1.08%,孪生LSTM网络比对应的LSTM网络准确率平均提高4.78%。     

基于分级二分图和改进差分进化的网络故障定位算法

为了减少网络故障传播模型的计算量和提高网络故障定位的准确性,提出了一种基于分级二分图和改进差分进化的网络故障定位算法,适用于计算机网络信息安全管理或者隐私保护。首先,通过引入分级故障诊断概念设计了完整二分图故障模型,并利用其将系统的网络故障定位在3个不同层级的子模型中。然后利用不同的二分图故障传播模型进行网络故障诊断。最后通过启发式思想,结合改进差分进化算法进行求解,有效解决了故障定位准确性低的问题。通过仿真实验证明了提出算法的有效性,结果显示提出算法具有较高的准确性和更少的诊断定位时间。