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关键词： 功率放大器   信号失真   电磁干扰   峰均比   基站数量   通信行业   互调   信号衰减  

摘要： 5G频段,信号衰减大,基站数量大大增加,能耗问题突出,已成为影响通信行业碳排放的关键问题之一。基站耗能最主要部件是功率放大器,占比达到44%,提升功放效率是解决能耗问题的关键,提升效率需要使其工作在饱和区,会导致其线性度下降。5G带宽大,调制方式复杂,峰均比高,对功放线性度要求高,功放工作在非线性区会导致输出信号失真,产生谐波和互调等电磁干扰信号。

关键词： 涡轴发动机   项式拟合   加速度   起动扭矩   起动需求功率  

摘要： 起动机主要作用是使涡轴发动机加速到点火转速,起动需求功率评估是起动机设计或选型亟需解决的关键问题。本文采用多项式拟合对燃气发生器转速进行平滑处理。采用加速度方法计算涡轴发动机的静力矩和阻力矩,得出起动扭矩。根据起动扭矩测量试验结果,对计算方法的误差进行评估,进而获得涡轴发动机的最小所需扭矩和低温天所需起动扭矩。最后基于涡轴发动机试验数据,验证了方法的可行性,评估出涡轴发动机起动所需功率,对涡轴发动机起动机设计或选型具有一定指导作用。

关键词： 贝叶斯网格   变压器故障诊断   节点导纳矩阵   变压器模型   稀疏位置矢量  

摘要： 变压器内部运行状态参数存在复合性,导致直接进行故障诊断时,对具体故障位置的诊断结果存在较大误差,为此提出基于贝叶斯网格的变压器故障诊断方法优化研究。以变压器节点导纳矩阵为基础,构建以电力系统变压器串联部分漏磁导纳阵为核心的模型,将构成复杂的变压器转换为由若干个节点导纳矩阵构成的模型。在诊断阶段,引入贝叶斯网格,根据感知区域内随机均匀散布在贝叶斯网格内的稀疏位置矢量,确定具体的故障位置。测试结果表明,所设计诊断方法对具体故障位置的诊断结果误差不仅表现出了较高的稳定性,而且具体误差均处于较低水平。

关键词： 变压器   蝗虫算法   差分进化算法   模拟退火算法   油中溶解气体   贝叶斯网络   故障诊断   结构学习  

摘要： 针对变压器故障诊断效率低的问题,文中将油中溶解气体分析与人工智能方法相结合,提出了一种改进蝗虫优化算法优化贝叶斯网络的变压器故障诊断方法。利用差分进化算法和与模拟退火算法对蝗虫算法进行改进,提高了算法的优化能力。将改进蝗虫算法应用于贝叶斯网络结构来学习构建变压器故障诊断模型,利用所提方法对变压器进行故障诊断。实验结果表明,该方法诊断正确率达到了92.7%,与其他算法所构建的诊断模型相比具有更高的故障诊断准确率。

关键词： GRU-LightGBM   光伏发电功率   污染图像  

摘要： 太阳能光伏发电输出功率在气象要素变化下多表现出不稳定情况。故研究建立了门控循环单元与光梯度增强机相结合的集成技术功率预测模型。仿真结果表明,该集成模型的平均时间成本小于200s,且其对不同天气状况下的发电功率预测精度较高。本文提出的集成光伏发电功率预测技术能为光伏发电系统稳定性、效益性、安全性的提升贡献一份力量。

关键词： BSIMSOI   PDSOI   亚阈值漏电   高温模型  

摘要： 针对目前业界主流伯克利短沟道绝缘栅场效应晶体管模型绝缘体上硅(Berkeley Short-Channel Insulated Gate Field Effect Transistor Model Silicon-On-Insulator,BSIMSOI)模型无法满足高温集成电路仿真需求的问题,开展了绝缘体上硅(Silicon-On-Insulator,SOI)金属氧化物半导体场效应晶体管(Metal-Oxide-Semiconductor Field-Effect Transistor,MOSFET)器件高温模型研究。提出了一种应用于部分耗尽型绝缘体上硅(Partially Depleted Silicon-On-Insulator,PDSOI)器件高温漏电的建模方法,通过引入亚阈值漏电参数的温度关系模型,对现有BSIMSOI模型进行优化,获得了适用于250℃的PDSOI MOSFET高温模型。然后利用0.18μm PDSOI MOSFET进行高温模型的参数提取与验证,模型仿真数据与测试数据拟合良好,尤其是漏电流误差减小到5%以内,大大提高了器件模型高温下的仿真精度。

关键词： 变压器   故障诊断   特征选择   北方苍鹰优化算法   深度混合核极限学习机  

摘要： 针对变压器故障特征选择困难和诊断模型准确率较低的问题,提出一种混合式故障特征选择方法,并利用改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization algorithm,INGO)优化深度混合核极限学习机(deep hybrid kernel limit learning machine,DHKELM)实现变压器故障诊断。首先,基于相关比值法构建24维变压器故障特征集,从线性相关和非线性相关的角度出发,采用Pearson相关系数和互信息法,筛除相关性较低的特征。其次,引入Logistic混沌映射、随机反向学习和自适应t分布变异改进NGO算法,提升其寻优性能。然后,利用INGO算法对保留特征进行二次筛选,获得最优输入特征。最后,将极限学习机自动编码器引入混合核极限学习机中,建立DHKELM诊断模型,利用INGO对DHKELM模型初始参数进行优化,完成INGO-DHKELM变压器故障诊断模型的构建。实验表明,与常规特征选择方法相比,利用混合式故障特征选择方法所选择的输入特征进行故障诊断能够有效提升诊断准确率;相较于其他优化型诊断模型,INGO-DHKELM具有更高的准确率和更好的稳定性。

关键词： 同轴分流器   磁通门传感器   宽频标准电流互感器   数字比较法校验仪  

摘要： 对于宽频标准电流互感器的校准,在50 Hz附近的频段通常采用测差的方法,而在低至5 Hz高至2.5 kHz的频率下,由于标准器大都采用磁通门传感器的原理,无法与被检互感器的变比一一对应,因此必须采用同步采样的数字比较方法,文中通过对同轴分流器的宽频特性分析,设计了一种适合同轴分流器自校准的宽频互感器校验仪,以此完成对宽频标准电流互感器的误差校准,并采用多功能校准源与高精度数字万用表的配合实现分流器的校准和溯源。文章提供了完善的校准方案和详实的测试数据,并对各环节的校准不确定度进行了科学的分析,论证了校准方法的合理性和准确性,本方法对目前正在运行的某省电力公司20 Hz示范性电网的计量工作有很大的实用意义。

关键词： 动态无线充电   互感跌落   弯道互感   BP   线圈  

摘要： 针对采用磁耦合谐振式无线电能传输技术的动态电动汽车无线充电过程中,汽车底部的能量接收线圈在直线行驶和转弯过程中发生的互感跌落、互感波动率增大的问题,提出一种源自BP(Bipolar Pad)线圈结构的改良式接收线圈,从而达到平稳接收互感,增强无线传输过程中稳定性的目的。该改良式线圈通过双线圈分别贴合轨道内外径的方式解决了传统BP线圈因解耦而造成的正对耦合有效面积的减少,并利用Ansys/Maxwell软件进行仿真寻优,得到补偿线圈的合理设计位置及相对大小。实验数据表明,无论在汽车转弯还是直线行驶过程中,新型接收线圈均可以在一定程度上抑制互感波动,增强接收互感数值。互感波动率优化峰值为5.1%,互感接收情况较传统BP线圈最大提升28.7%。

关键词： 功率模块   随机振动   焊接应力   寿命预测  

摘要： 针对功率模块在随机振动环境下的可靠性及寿命预测问题,采用变量对比的方法,利用ANSYS进行模态分析和谐响应分析,研究了随机振动载荷下焊料层厚度变化对功率模块焊接应力的影响。在此基础上利用基于高斯分布的Steinberg模型进行随机振动载荷下功率模块的疲劳寿命预测。研究发现,当DBC焊料层厚度增加时,基板焊接应力减小;焊料层材料为SAC305,在基频发生共振时的振动幅值较大且结构的疲劳寿命较长,功率模块的可靠性增加。