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关键词： 受迫振动   操纵系统   频率响应   旋转频率   飞行试验   动刚度  

摘要： 根据适航规章要求,研究了飞机操纵面振动设计要求和方法,论述了飞机操纵面作动器动刚度和自由间隙极限环振荡计算方法。针对某大型涡桨飞机在试飞中发现的副翼振动问题,论述了副翼异常振动产生的原因,建立了结构动力学有限元模型,开展副翼操纵刚度、阻尼变参的频率响应分析,研究副翼的振动特性。提出了副翼助力器活塞打孔增加阻尼的临时改进方法,及根据操纵面振动设计、自由间隙控制要求的副翼结构和系统优化方法。副翼改进设计后,试飞数据分析表明,副翼的振动响应幅值降幅明显,振动收敛性较好,保障了型号试飞的继续开展。

关键词： 风电功率预测   数据扩充   m RMR特征选择   Stacking集成学习   TimeGAN   极端天气  

摘要： 为了解决极端天气下样本稀缺和单一模型预测精度不高的问题,提出一种基于Stacking多模型融合的极端天气短期风电功率预测方法。首先,提取极端事件的原始数据,通过考虑格兰杰因果的最大相关-最小冗余(maximal relevance minimal redundancy, mRMR)特征选择策略降低数据特征冗余和复杂性;其次,针对极端天气数据稀缺的问题,采用捕捉数据时间动态特性的时间序列生成对抗网络(time-seriesgenerativeadversarialnetwork,TimeGAN)算法进行扩充;最后,考虑到各单一模型的差异性及优势性,构建以卷积神经网络、长短期记忆网络、极端梯度提升树、K最近邻算法、支持向量机为基学习器,以轻量梯度提升机为元学习器的Stacking集成模型对未来3d的风电功率进行预测。实验结果表明,所提方法能够有效提升极端天气下的短期风电功率预测精度,与其他预测模型相比,其归一化平均绝对误差和均方根误差分别改善了2.48%和3.47%。

关键词： 光伏发电   超短期预测   自适应近邻传播聚类   多分支输入   多模式分解   深度学习  

摘要： 针对光伏发电功率随机性强、波动性大导致其预测精度不高的问题,提出一种基于自适应近邻传播聚类(adaptive affinity propagation clustering,adAP)、多模式分解、多分支输入组合的光伏功率预测方法。首先,基于相关性分析找到与光伏发电功率高度相关的气象因素,并利用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)将光伏输出功率从时域转换到频域,与相关度高的气象因素一起作为adAP算法的聚类特征,对具有相似气象特征的日场景进行分类;其次,对聚类相似日较少且输出功率波动剧烈天气类型中的气象相关因素和光伏输出功率添加高斯白噪声,并将其与原始数据合并,达到倍增样本的效果,以提升模型的泛化能力和鲁棒性;然后,使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)、奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和群分解(swarm decomposition,SWD)对光伏功率、辐照度和温度进行分解,削弱原始序列的波动性,丰富模型的输入特征;最后,搭建多分支的残差网络(residual network,ResNet)和长短期记忆网络(long short term memory network,LSTM)模型,提取数据的时间特征和波动特征,合并后输入到门控循环单元网络(gated recurrent unit network,GRU)中,建立历史特征和未来光伏输出功率的联系,得到预测结果。实验结果表明,所提出的多模型组合预测方法在光伏功率波动较缓天气情况下,能够保持较高的预测精度;在波动剧烈天气情况下,能够较大地提升预测精度。

关键词： 半导体器件   碳化硅   栅氧可靠性   功率循环   栅偏试验  

摘要： SiC MOSFET在车载逆变、充电设备上应用前景广阔,随着国家能源战略的转型升级,其市场规模有望进一步扩展。栅氧可靠性是SiC MOSFET最受关注的问题之一,但传统试验方法在应用于新产品时面临有效性低、时效性差的问题,本文讨论了3种可用于栅氧可靠性快速评估的试验方法,总结了不同方法的试验原理、典型试验现象,讨论了各方法的适用性,介绍了包括阈值电压、栅极漏电流的特征参数退化现象和提取方法。

关键词： 光伏发电功率   预测   神经网络   回声状态网络   时间卷积网络   双向长短期记忆网络  

摘要： 针对光伏发电功率随机性强、难以准确预测的问题,提出一种基于时间卷积网络(TCN)、双向长短期记忆网络(BiLSTM)和回声状态网络(ESN)的组合预测方法。首先,使用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)将功率数据分解为一系列相对平稳、不同波动模式的子功率序列;再将分解重构后的功率序列和其他特征序列输入到TCN-BiLSTM-Attention-ESN组合模型中,其中TCN-BiLSTM-Attention用于提取光伏序列波动特征并构建时空特征向量;最后,将所提取的时空特征向量输入ESN获得预测结果。采用新疆某光伏电站的光伏功率数据进行验证,结果表明与时下先进的预测方法相比,所提方法具有更高的预测精度,有助于提升光伏发电占比,保障电力系统平衡和运行安全。

关键词： 高比例光伏能源   光伏接入   微电网系统   功率调控技术  

摘要： 光伏发电具有间歇性和不确定性,接入电网后容易导致电网功率波动较大。因此,研究高比例光伏能源接入微电网系统的功率调控技术具有重要意义。基于此,文章通过径向基神经网络预测了高比例光伏能源的发电功率,基于光伏发电预测结果优化了配置系统储能容量,实现了高比例光伏能源接入微电网系统的功率调控。实验结果表明,功率调控技术能在提升高比例光伏能源接入节点有功出力的基础上改善节点电压偏差过大的问题,证明该技术可行且可靠。

关键词： 变压器   差动保护   六角图   实时测试   接线检查   测量准确性  

摘要： 本文旨在设计一键式变压器六角图实时测试工具,用于在设备投运前检查差动保护回路接线。通过标准化测试流程、提高测量准确性和效率方法,以及采集数据智能分析方法,实现电流回路接线的检查。设计考虑安全性、先进性、灵活性、扩展性、易用性和标准性原则,确保产品稳定、先进、易用。工具通过无线通讯模块传输数据,实现高压侧电流测量与相位分析,验证电流回路正确性。设计重点在绘制电流相序图,设计难点在三绕组变压器的多侧测量方式。

关键词： 电压互感器   虚拟标准器   K-近邻算法   自适应更新  

摘要： 由于受工作时长和环境因素的影响,电容式电压互感器(capacitor voltage transformer,CVT)在运行过程中误差稳定性不高,易出现电能计量失准现象。为此,该文提出了一种基于融合K-近邻算法(fusion K-nearest neighbor algorithm,FKNN)的电压互感器在线评估方法。该方法利用互感器的历史运行数据构建虚拟标准器,通过改进K-近邻算法对互感器实时状态进行监测,实现对异常情况的报警。同时,提出了一种加权移动时间窗的方法,自适应更新异常阈值,有效削弱电网不平衡波动的影响。实验结果表明,该文方法能够准确监测互感器的0.2级误差漂移。

关键词： 半导体   芯片   工艺   厂务   成本  

摘要： 通过对功率半导体芯片类项目中暖通系统、纯水制备输配系统和高纯化学品输配系统需要关注的一些成本要素进行探讨,介绍了项目工艺团队在在项目设计需求提出和运营阶段针对不同系统需要关注的参考建议。

关键词： 电子束熔炼   高温合金   枝晶组织   微观偏析  

摘要： 高合金化的变形高温合金铸态组织存在微观偏析较大、组织均匀性差等问题,严重影响了其后续热加工性能。为了优化变形高温合金的铸态组织,采用电子束熔炼(EBS)法熔炼GH4068合金,采用不同EBS功率熔炼10 min制备低偏析的GH4068合金铸锭。结果表明:经过EBS熔炼后的铸锭底部为细晶区,仅存在胞状偏析和胞状树枝晶,中部较大区域为竖直生长的柱状晶区,二次枝晶生长方向与柱状晶生长方向平行,顶部存在少量等轴晶,枝晶生长方向较为杂乱。成分分析表明,合金中Cr元素挥发最为明显,当EBS功率为17 kW时,其含量降低1.97%。EBS较传统真空感应熔炼(VIM)+电渣重熔熔炼(ESR)双联工艺所制备的铸锭组织更为均匀,当EBS功率为12 kW时,二次枝晶间距λ_(2)为44.6μm,与双联工艺相比,λ_(2)减小了32.2%,铸锭枝晶区微观偏析程度明显降低,典型易偏析元素Ti和W的微观偏析程度分别降低了20.4%和18.6%。枝晶间γ′相尺寸较大、呈块状析出,而枝晶干的γ′相呈球状且尺寸较枝晶间更为均匀细小,在EBS功率为12 kW时所制备铸锭的γ′相尺寸最小且枝晶间不规则γ′相最少。在EBS过程中,熔体的实际温度远高于合金的熔化温度,熔体经过过热处理后团簇结构有效分解,元素分布更为均匀,在凝固过程中过冷度增加,熔体的均匀性遗传到凝固组织中使铸态组织细化,微观偏析程度降低。同时,在EBS过程中,由于电子束在熔池表面的轰击产生局部高温,能够有效降低合金中的N含量。