【摘 要】
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快速傅里叶变换(FFT)是目前谐波分析中常用的分析算法,加窗插值FFT算法能够改善频谱泄漏和栅栏效应,但是FFT对采样数据序列有一定的长度要求。以基2为例,针对非2整数次幂数据序列无法采用快速傅里叶变换的问题,在分析研究常规混合基FFT算法频谱分布的基础上,提出一种适用于非整数次幂的高精度混合基FFT谐波测量算法。该算法采用四根谱线对混合基结果进行插值校正计算,该文详细分析推导了该算法的原理和修正过程。仿真及试验结果表明,在非2整数次幂条件下,与常规混合基FFT算法、补零FFT算法相比,该算法具有更高的谐
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快速傅里叶变换(FFT)是目前谐波分析中常用的分析算法,加窗插值FFT算法能够改善频谱泄漏和栅栏效应,但是FFT对采样数据序列有一定的长度要求。以基2为例,针对非2整数次幂数据序列无法采用快速傅里叶变换的问题,在分析研究常规混合基FFT算法频谱分布的基础上,提出一种适用于非整数次幂的高精度混合基FFT谐波测量算法。该算法采用四根谱线对混合基结果进行插值校正计算,该文详细分析推导了该算法的原理和修正过程。仿真及试验结果表明,在非2整数次幂条件下,与常规混合基FFT算法、补零FFT算法相比,该算法具有更高的谐
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针对10 kV配电网分支断线故障难以被诊断的问题,在利用配电网多源数据的基础上,提出改进决策树的断线故障诊断与定位方法。该方法先通过数据间的关联规则,对已有的多元数据进行分析,建立兼具电气量特征、时空量特征的故障诊断表。然后利用决策树对故障特征进行计算,找出其关键故障特征信息,并与关联规则进行匹配,最终确定分支断线接地故障的位置。实际算例结果显示,改进决策树法可以准确地对10 kV配电网分支断线故障进行诊断,并具有计算速度快、兼容性好的优点。
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基于以往施工现场违规行为智能识别方法识别精度低的问题,基于TensorFlow框架设计施工现场违规行为智能识别方法。首先,序列化施工现场违规行为数据,将121维数据按数组转化的方式,转化成train dump.p的数据集;而后,基于TensorFlow框架搭建智能识别网络,保持识别边界信息;在智能识别网络中安装IronPython.dll,得出施工现场违规行为智能识别编码,通过编码智能识别施工现场违规行为。设计实例分析,可得出试验结果为该方法识别嫌疑系数误差值最高为0.42,试验对照组为0.59,设计的识
该文对交直流混合激励下(既含偏磁又含谐波)取向硅钢叠片的动态、静态磁滞特性和损耗特性进行测量,分析激励中不同因素(如直流偏磁磁场强度、谐波次数)对损耗的影响规律。提出基于非对称极限磁滞回线的Preisach模型参数辨识方法,实现静态磁滞回线的准确模拟。提出交直流混合激励下异常损耗模拟及其参数提取方法,并基于损耗分离和场分离的等效关系,得到交直流混合激励下的Preisach动态磁滞模型。通过仿真和实验结果的对比,验证了该方法的有效性和准确性。
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介绍了某220 kV线路避雷器遭受雷电冲击故障损坏的原因分析过程.
采用高压脉冲介质阻挡放电(DBD)协同金属有机骨架材料,即复合MOF材料催化剂对在富氧条件下的NOx进行脱除实验,通过采用水热合成法进行制备复合MOF材料等一系列催化剂,并应用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)表征技术对复合MOF材料进行表征分析,考察了在不同温度下MIL-100(Fe)和负载不同Ce含量的催化剂对NO转化率和NOx去除率的影响。结果显示:在放电电压为±12kV,频率为55Hz,氧气的体积分数为4%,气体流量为1L/min,NOx初始浓度为400mg/L,同时添加含量为0.08