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1.
传统变压器状态评估方法,多关注设备当前状态分析,缺少全方位预测其潜在健康状态方法,也无法确定变压器将来的故障发生概率。本文提出了一种基于自适应概率神经网络的变压器健康状态评估方法。该方法,首先从变压器内部本体特征和外部实时监测环境两方面,确定变压器健康状态指标因子,并进行数据预处理得到不相关的指标因子;然后,根据指标因子和样本标签,引入自适应参数训练,训练出用于预测的概率神经网络模型;最后,利用模型参数,通过将指标分为静态基础指标和动态可变指标,前者直接输入到网络中,后者利用AMIRA模型进行预测之后输入到网络中,得到变压器健康状态评估值。实验结果表明,该模型可获得更加准确的状态评估值,支撑变压器状态监测和预警工作。 相似文献
2.
研究了固体有机样品的太赫兹介电谱与组分体积含量之间的关系。通过分析有效介质理论中的CRI(Complex Refractive Index)模型,得到样品的介电参数与组分体积含量的关系式。利用太赫兹时域光谱技术测得室温下两种氨基酸样品在0.5~2.7 THz的介电性质,样品的折射率、介电系数及介电损耗均随氨基酸体积含量增加而增大。选取氨基酸介电损耗谱特征峰位处的介电参数,根据CRI模型进行拟合,得到折射率与体积含量的线性关系式,介电系数和介电损耗与体积含量的二次函数关系式。研究结果有利于扩展太赫兹波段的定性定量分析手段,并对聚合物基复合材料制备有一定参考意义。 相似文献
3.
4.
5.
以金属铝一水反应法制氢的副产品为主要原料,添加表面活性剂十二烷基苯磺酸钠、晶种(1-A1203和相变促进剂ZnF2,在实验室制得a-Al2O3粉体,并利用ICP、XRD、TG-DSC、SEM、物理吸附仪等对试样进行表征。结果表明,该金属铝-水反应法制氢的副产品干燥后为单斜型三羟铝石(Al(OH)3),纯度高达99.58%,经过1300℃×3h高温处理后完全转化为a-A12O3;以十二烷基苯磺酸钠作为表面活性剂,添加1%的ZnF2作为相变促进剂和1%的纳米a-Al2O3作为晶种,该副产品在1200℃下即可完全转化为a-Al2O3,粉体的比表面积为6.17m2/g,平均粒径为244nm。 相似文献
6.
7.
目前人脸表情识别研究多数采用卷积神经网络(CNN)提取人脸特征并分类, CNN的缺点是网络结构复杂, 消耗计算资源. 针对以上缺点, 本文采用基于多层感知机(MLP)的Mixer Layer网络结构用于人脸表情识别. 采用数据增强和迁移学习方法解决数据集样本不足的问题, 搭建了不同层数的Mixer Layer网络. 经过实验比较, 4层Mixer Layer网络在CK+和JAFFE 数据集上的识别准确率分别达到了98.71%和95.93%, 8层Mixer Layer网络在Fer2013数据集上的识别准确率达到了63.06%. 实验结果表明, 无卷积结构的Mixer Layer网络在人脸表情识别任务上表现出良好的学习能力和泛化能力. 相似文献
8.
9.
采用电刷镀技术在45钢上制备了Ni-Co-纳米Al_2O_3复合镀层,镀液组成和工艺条件为:NiSO_4·7H_2O 100~125 g/L,CoSO_4·7H_2O 50g/L,NiCl_2·6H_2O 40g/L,HCOOH 18g/L,CH_3COOH 48g/L,盐酸150g/L,硫酸肼0.1g/L,纳米Al_2O_3 20g/L,正接,电压10~12V,镀笔速率5~8m/min,时间30min。通过塔菲尔曲线测试、电化学阻抗谱分析和浸泡腐蚀试验对比了电刷镀Ni-Co合金镀层、Ni-Co-纳米Al_2O_3复合镀层和挂镀硬铬层在5%NaCl溶液中的耐蚀性。结果表明,Ni-Co-纳米Al_2O_3复合镀层表面平整、均匀、致密,纳米Al_2O_3均匀分布,耐蚀性优于Ni-Co合金镀层和硬铬镀层,有望取代硬铬镀层在中性腐蚀环境中的应用。 相似文献
10.
IT制件精密级进模关键技术的现状与发展 总被引:11,自引:1,他引:11
信息(IT)产品的需求量与日俱增,并向“轻、薄、短、小”发展,给用于生产这类产品中的金属IT制件的精密级进冲模的设计、制造以及高速冲压成形带来很大的困难,阻碍了IT业的发展。针对超薄、微型、高精度、难成形、生产批量大的IT制件的精密级进冲模设计、制造、及IT制件的高速、高效产业化生产中的关键技术问题进行研究和探讨,提出了一些解决方法,提出从系统工程的角度出发,综合地考虑各种影响因素,针对模具设计、模具材料选用、模具制造、工艺处理、高速冲压等过程,全方位的提高模具寿命、产品质量、冲压速度等。 相似文献