简介：一、引言电于温度(Te)是气体放电源正柱中主要参量之一,在热平衡条件下,根据玻尔兹曼定律,以此可求出激发态原子浓度,进一步计算出辐射谱线强度:其中,n_o是基态原子浓度,V是激发地位,K是玻尔兹曼常数,g_o和g′分别是基态和激发态的统计权重。在气体放电不等温等离子区里,虽然不存在热动平衡,不可能从电子温度得到以热力学定律为基础的结果,但它仍有着假定的意义,是表征电子在等离子区里的能量状态的参量,即使电子能量分布并不完全符合麦克斯韦分布也是如此。交流放电与直流放电有较大的区别。放电中的电子温度与外加电场频率有关,并且在同一周期内的不同时间其值也不相同。本文在甚低频(50HZ)放电情况下,试求电子温度与时间的关系。

简介：阐述了在矿热炉中降低电抗的方法。研制了O-3Hz的大功率低频电源装置,并运用在矿热炉中,获得了良好的经济效益和社会效益。

简介：

简介：1引言0.1Hz超低频交流电压作为高压试验电源具有许多优点:①它与50Hz交流电压对绝缘的作用有很好的等效性;②能降低试验设备的容量。对试验变压器而言,从理论上讲,可使其容量减少到50Hz交流容量的1/500;③用于局部放电测量时可抑制50Hz交流的干扰。基于上述原因,我国从1975年就开始将0.1Hz超低频用于发电机耐压试验。目前,国内外又研究将0.1Hz用于交联聚乙稀(XLPE)电缆耐压试验、变压器局部放电试验,甚至有人采用0.1Hz超低频

简介：提出了一种新的DC／AC功率传输电路拓扑结构，用逐个脉冲磁复位技术，使高频变压器能够承受经过低频AC或音频信号调制的高频SPWM脉冲列，完成低频电功率的传递任务，试验及仿真结果证明了其可行性。

简介：针对电力系统低频振荡问题,在运用阻尼转矩对单机无穷大系统分析低频振荡机理与特点的基础上,对低频振荡经验模态分解时存在的端点效应问题进行了理论分析与改进,提出了一种基于端点优化对称延拓法的有效改进EMD分解边界效应的HHT算法对电力系统低频振荡进行辨识。通过对测试信号进行仿真,同时也利用广域FNET监测系统的测试结果进行低频振荡参数辨识及抑制实验,研究了该算法在模式辨识方面的有效性和准确性。仿真和实验表明,基于改进HHT算法的低频振荡辨识方法能快速高精度地辨识出振荡模态信息,并能有效指导电力系统稳定器PSS的配置及参数设计,从而维持电力系统的安全与稳定。

简介：考虑到传统Prony算法对电力系统低频振荡模式中含有衰减较快的分量分析非常困难以及容易丢失衰减较快分量的问题,提出一种改进的快速衰减信号的提取方法——基于Givens变换的Prony分段分析法。该方法将采样时间划分为两个时段,首先分析第二时段求慢速衰减分量,然后分析第一时段求快速衰减分量。最后通过算例验证了该算法可以准确提取低频振荡模式中的快速衰减分量,同时也使得慢速衰减分量更加准确。

简介：本文主要根据GB3836系列国家防爆标准要求,结合旋转型超声电机独特的工作原理和结构,设计了具有隔爆性能的超声电机壳体。文章阐述了隔爆型超声电机壳体的主要接合面以及引入装置的设计,并对设计的超声电机壳体制造加工出实物,通过国家防爆电气产品质量监督检验中心检测后,检测结果表明本文设计的隔爆型超声电机壳体结构尺寸和方案是可行的。

简介：福冈市交通局七隈线是为了缓和福冈西南地区慢性交通阻塞、提高效率、方便公众的公共交通体系，已于2005年2月3日开业。在原有线运行的20年间，随着无人运行的发展，地铁开始采用全自动运行，构成称为嘱托乘务员的“福冈方式”的支持系统。为了实现地铁的全自动运行，不仅要使简单的运行业务自动化，而且要针对运行时发生的各种异常事件，确保乘客安全．实现舒适的旅行运输。日立制作所根据迄今积累的无人运行系统的技术，在确保高效安全运行的前提下，以运行管理系统和车辆系统为中心，构建了日本地铁最早的全自动运行系统的中枢。

简介：从超声电机独特的驱动原理出发，根据该产品系列国家防爆标准，设计并制造出了具有隔爆性能的矩形电源壳体。该产品通过了国家防爆电气产品质量监督检验中心的检验。

简介：超声波可以提高锂电池浆料的混合效率与混合效果,但长时间的超声波作用可能会影响到锂电池浆料的稳定性。本方通过对PVDF与NMP形成的浆液进行不同时间的超声波处理,以及处理后的浆液进行不同时间的静置,研究了超声波处理时间对浆液粘度的影响程度,以及这种影响是否可以通过静置得以恢复,以期用于实际的生产指导。通过研究表明,超声波处理达到一定时间,会导致浆液的粘度的下降,同时,这种粘度的下降可以通过静置得到一定程度的恢复,通过静置恢复粘度有一定的局限,当超声波处理时间过长时,长的静置时间反而使粘度有所下降,因此静置时间最好控制在二、三小时左右。

简介：在气体绝缘组合电器（GIS）实体模型内部分别放置针-板、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒三种缺陷模型，用超声波传感器在相同电压下采集到良好的局部放电波形，将从现场运行设备上测得的背景噪声叠加到原放电波形上。对叠加噪声后的放电波形采用小波去噪，针对波形特点选取了7个特征参数，分别用去噪前后波形的特征参数对BP_Adaboost分类器进行训练和测试，结果表明用去噪后波形提取的特征量作为分类器输入的识别率更高。