基于硬件试验剖面的软硬件混合系统可靠性评估及实现

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近年来,深度学习算法取得了重大进展,目前已经是人工智能应用中最为广泛的算法,但是深度学习模型的训练需要海量的人工标注数据,生成式对抗网络(GAN)很适合用在标签数据少,无标签数据又比较多的场景。然而GAN的网络结构较复杂,庞大的计算量和参数量限制其部署在计算资源和存储资源受限的便携式设备上,资源受限这些问题仅仅针对算法优化或硬件加速设计是难以解决的。本文采用算法-硬件协同设计的方法,从适配硬件的算
与交流网络相比,直流网络具有线路损耗低、电缆数量少和供电容量大等优势。随着功率半导体技术的不断进步,直流网络的应用领域被大大拓宽。在大容量、远距离输电场合,高压柔性直流输电技术在近年来得到了迅速的发展,同时,中压直流供配电技术也逐渐受到了越来越多的关注。在高压直流输电领域,作为交直流网络之间进行功率转换的接口,模块化多电平变换器(Modular multilevel converter,MMC)凭
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随着电网设备规模的增大,具备移动巡视功能的电力机器人已推广应用在变电站设备的状态监测和管控等场景。但由于机器人巡视所能覆盖的非接触任务只占据运检工作的一部分,因此为提升其智能化作业水平,要求巡检机器人必须具备更强的操作能力以适应巡检任务的多样性。而变电站设备箱柜门的开启作为柜内操作的前提,是作业任务中不可或缺的一环。本文以机器人在变电站巡检过程中需要解决的操作问题为背景展开研究,以开启电力箱柜门为
高温永磁同步电机工作环境恶劣,对低损耗高效率的要求比常温环境或普通工况电机更为迫切。因此,开展高温永磁同步电机的损耗和效率精确计算,以及电机的优化设计至关重要。高温环境中电机铁芯,绕组,永磁体等材料的电磁性能变化使现有损耗模型精度降低,电机效率偏离最优设计。为准确计算高温永磁同步电机损耗和提升永磁同步电机的性能,本文开展高温永磁同步损耗计算和效率优化配比研究,主要内容如下:搭建高温环境材料特性试验
由于传统的内燃汽车排放造成的环境污染和能源短缺等问题日益突出,电动汽车以其节能环保、多元化能量来源和高效等显著优点得到广泛关注,并在全球汽车领域得到迅速地推广应用。电机是电动汽车电驱动系统的核心部件,不仅需要满足高功率密度、合理成本以及宽调速范围的要求,还需要满足长时间巡航的高可靠性和低速大扭矩的性能需求。本文所研究的永磁游标电机(Permanent Magnet Vernier Machine,
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