论文部分内容阅读
针对同步调相机额定运行时盘车装置温升过高的现象,分析了盘车装置内部发热的原因,并通过优化结构——在盘车装置内部增加风路,加快空气流动,从而达到降低温升的目的 .试验结果表明,该盘车装置结构优化方案合理且有效,为盘车装置的结构设计提供了思路.
大型同步调相机盘车装置的优化设计
【摘 要】
：
针对同步调相机额定运行时盘车装置温升过高的现象,分析了盘车装置内部发热的原因,并通过优化结构——在盘车装置内部增加风路,加快空气流动,从而达到降低温升的目的 .试验结果表明,该盘车装置结构优化方案合理且有效,为盘车装置的结构设计提供了思路.
【机 构】
：
上海电气电站设备有限公司发电机厂 200240
【出 处】
：
电机技术
【发表日期】
：
2021年5期
其他文献
针对传统的飞机舵面故障诊断效果差及泛化能力弱的问题,提出了将卷积神经网络(CNN)算法结合支持向量机(SVM)分类器搭建适于民机升降舵的故障诊断模型.该模型从原始的故障数据出发,逐层学习实现故障特征的提取及故障类型的识别,使用SVM替代softmax函数对故障进行分类.与传统的CNN网络、深度置信网络(DBN)模型进行测试结果对比,实验结果表明:所提方法对升降舵故障识别精确率最高,可达99％以上.为了能够直接观察这3种模型在特征表示上的差异性,对识别结果进行了降维可视化(T-SNE),通过可视化之后的图形
基于dropout NN(dropout Neural Network)的设备剩余寿命(RUL)预测方法因使用具有固定分布形式的先验与近似后验的贝叶斯神经网络(BNN)导致预测精度较低.为解决该问题,提出基于高斯近似后验BNN的RUL预测方法和基于混合高斯-伯努利网络的设备RUL预测方法,前者引入混合高斯分布作为先验,通过对参数梯度进行无偏蒙特卡罗估计以优化BNN,后者引入一种离散化的高斯先验分布以正确地定义KL散度,进而可以优化BNN.在PHM 2012轴承数据集上的验证结果表明所构建的混合高斯-高斯网
激光器是机载远程光电探测系统的重要组成部分,其性能直接决定系统应用效果.首先从激光测距方程出发,分析不同探测体制以及双波长探测需求;然后针对半导体泵浦固体激光器进行研究,并对不同双波长实现方式进行了分析;最后通过试验验证,实现了高能量双波长激光输出.试验结果表明:通过主动电光调Q技术和LD侧面泵浦共腔谐振技术,可以实现高重频窄脉宽1.064μm和1.57μm双波长激光输出.
机载机会阵雷达的孔径多变性使其射频辐射功率控制区间可以进行空间任意指向.首先,给出了飞行器机会阵雷达的多孔径特性,说明其多个孔径值的连续变化可以用三角函数近似建模;然后,为了松弛目标跟踪过程中预测误差协方差的强约束,改善目标跟踪性能,设计了布莱克曼窗与汉明窗之比作为预测误差协方差的松弛因子;最后,基于射频隐身分析并建立了机载机会阵雷达的驻留时间优化模型.仿真结果表明,利用交互式多模型、基于后验克拉美罗下界约束的驻留时间优化设计,不仅具有较好的射频隐身性能,而且能节约机载机会阵雷达资源,改善机载机会阵雷达目
采用“位置+速度”传递对准方法,对机体结构变形、基准信息延迟两大因素影响天线相位中心(APC)处惯性测量单元(IMU)实时姿态精度的问题进行了仿真研究.明确了主、子惯导坐标系之间的转换关系;获得了这两类因素对于传递对准后APC处子惯导实时姿态信息的影响规律.仿真表明:该匹配算法不适用于机体动态挠曲变形幅值剧烈、变形频率高的情况;此外,基准信息延迟会严重影响“位置+速度”传递对准估计时间和精度性能.因此,在上述两类因素影响严重时,有必要采取结构变形补偿、延迟补救等措施.
低成本是无人机集群的重要属性,针对传统无人机目标定位技术要求光电平台必须配备激光测距仪的局限性,提出了不依赖激光测距信息的目标检测与定位联合实现方法.首先,采用基于深度学习的目标检测网络对无人机航拍影像进行目标检测,获取图像坐标系下的目标位置信息;其次,根据无人机飞行相对高度、光电平台参数、图像中目标位置等信息计算载机坐标系下的目标坐标;然后,将载机坐标系下的目标位置转换为WGS-84坐标系下的经纬信息;最后,通过无人机实飞验证了所提方法的有效性.实飞结果证明,所提方法能够在不依赖激光测距仪的条件下有效完
介绍了50 Mvar级空冷同步调相机通风及温升设计,包括:风扇及通风系统的设计及优化,定子线圈、定子铁心和转子线圈温升设计及优化,定子端部结构件温升分析,并联环与出线铜排温升计算和非正常工况运行能力分析.对调相机进行了通风和温升试验,结果表明该调相机相关技术指标符合设计要求.
以一台160 kW两极永磁同步电机为例,提出一种可以大幅度缩短绕组端部的双层同心绕组结构.采用场路结合的方法,确定电机主要尺寸和计算电磁参数;并利用有限元软件对电机的空载和负载工况性能参数进行计算,将有限元计算结果与路算结果进行对比,发现两者基本吻合,说明该电磁方案设计的可行性,为类似的二极永磁电机电磁设计提供了理论依据.
针对单核SVM分类识别SAR图像舰船目标的低精度问题,提出了一种基于多特征提取和多核学习SVM的SAR图像舰船目标识别方法,从特征提取和分类器训练两个方面提升目标识别的准确度.首先选用公开数据集提取舰船目标的多类特征,然后加权融合多个核函数构造多核SVM模型,最后使用多项特征数据训练识别舰船目标.鉴于多组目标特征存在信息冗余问题,采用相关性系数去除某些信息高度冗余的特征,降低特征维度.通过粒子群优化算法解决了SVM核函数的核参数选择难题.实验结果表明,所提方法有效改善了对舰船目标的识别性能,综合识别准确率