VS1 型真空断路器的典型故障分析及预防措施探讨

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糖尿病為全球十大死因之一,因跌倒導致住院甚至死亡的危險因子中,糖尿病也名列主因。糖尿病患者因跌倒而造成外 傷或骨折時,其併發症發生率及醫療費用都比沒有糖尿病之外傷及骨折患者來得高。因此,預防糖尿病患者意外跌倒除 了能減少患者之痛苦外,更能降低醫療資源之消耗。本研究探討第二型糖尿病患者於跨越障礙物模式之步態,並和對照 組之跨越障礙物之模式進行比較,以尋求糖尿病患者在跨越障礙物時之策略,由此來預防糖尿病患者跌倒之意外事件之 發生。研究召集控制良好第二型糖尿病患者 12 名,年紀相符之健康對照組 12 名,跨越不同高度之障礙物,障礙物兩旁 之測力板可量測足部之反作用力,同時搭配紅外線動作分析攝影機可以逆向動力學求得骨盆及兩側下肢各關節角度及力 矩,並且以二因子變異數分析進行統計分析。結果顯示第二型糖尿病受試者跨越障礙物時有較多的骨盆前傾及踝關節背 屈,此模式需要較大的支持腳遠端肌力,適當訓...

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基於聽覺感知模型之類神經網路及其在語者識別上之應用 (Two-stage Attentional Auditory Model Inspired Neural Network and Its Application to Speaker Identification) [In Chinese]

根據神經生理學研究,耳朵會針對聲音的各個頻率進行分頻,並產生出聽覺頻譜,研究人 員根據專注聽覺現象和生物聽覺實驗,也發現了大腦聽覺皮質上神經作用的模式。於本論文中, 我們運用類神經網路,建構出一種模擬人類聽覺的類神經網路模型,並在語者識別這個應用上 進行討論,期望能成功連結神經生理學的知識與工程的技術。而我們所設計的模型,是利用兩 層不同維度的卷積神經網路(Convolutional Neural Network),分別模擬初期耳蝸階段及大腦皮質 階段,透過設計卷積核初始值,即耳蝸階段多組一維分頻濾波器和大腦皮質階段同時解析時頻 資訊的二維濾波器,以使模型能夠快速地達到收斂狀態。而透過模型訓練,根據目的與環境變 因的不同,模型會自動調整其中參數,使輸入資料映射至目標的型態。同時我們也針對所提出 的模型架構,進行了多種形態的比較,進而發現在給定初始值的狀況下,即使訓練不夠充分, 也能產...

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基於稀疏表示之語者識別 (Sparse Representation Based Speaker Identification) [In Chinese]

稀疏表示分類器(Sparse Representation Classifier, SRC)是一種基於影像稀疏表示 (Sparse Representation)的機器學習方法。在影像以及人臉辨識上的研究上,稀疏表示分 類器具有非常好的辨識效果以及強健性。有鑑於 SRC 在影像辨識上的高鑑別能力,近 幾年已有許多基於稀疏表示的語者識別(Speaker Identification)方法相繼被提出。本論文 提出一套基於稀疏表示的辨識系統,我們提出以機率型主成份分析 (Probabilistic Principle Component Analysis, PPCA)建構超級向量(Supervector),並加入檢定的方式調整 特徵值選取,使語者高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)中每個高斯的維度可 以針對資料的不同作調整。接著,我們在稀疏字典上加強,透過...

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The Optimal Filter Design of MRT Power Systems with Immune Algorithm

The objective of this paper is to improve the power quality by reducing harmonic distortion of Mass Rapid Transit (MRT) system. Based on the computer simulation of Taipei MRT systems, the voltage harmonic distortion is varied dramatically with the dynamic load behavior of train sets. The stochastic harmonic load flow analysis is performed to investigate the power quality problem for an electrif...

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Semantic Associative Topic Models for Information Retrieval

主題模型(topic model)被廣泛地應用在各種文件建 模以及語音識別、資訊檢索和本文探勘系統中,有 效地擷取文件或字詞的語意和統計資料。大多數主 題模式,例如機率潛在語意分析(probabilistic latent semantic analysis) 和 潛 在 狄 利 克 里 分 配 (latent Dirichlet allocation),主要都透過一組潛藏的主題機 率分布來描述文件與字詞之間的關係,並用以擷取 文件的潛在語意資訊。然而,傳統的主題模型受限 於詞袋(bag-of-words)的假設,其潛藏主題僅能用來 擷取個體詞(individual word)之間的語意資訊。雖然 個體詞可傳達主題信息,但有時會缺乏本文準確的 語意知識,容易造成文件的誤判,降低檢索的品 質。為了改善主題模型的缺點,本論文提出一種新 穎的語意關聯主題模型(semantic associ...

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ژورنال

عنوان ژورنال: 电力工程技术创新

سال: 2020

ISSN: 2661-4758,2661-474X

DOI: 10.36012/peti.v2i1.1305