9、开关设备的技术发展与应用解析

开关设备的技术发展与应用解析

1. 开关设备操作机制相关技术

在开关设备的操作机制中,有多种技术发挥着重要作用。

1.1 三连杆运动链

断路器操作机构的闭合力分布有特定要求。在触头行程初始阶段,需要相对较小的力,以实现运动部件的平稳加速启动;而在闭合行程接近结束时,操作机构必须提供较大的力,以克服电气接触系统产生的接触负载摩擦力。然而,螺旋闭合弹簧的负载特性与这些要求不匹配,其初始力很大,随着弹簧伸展力逐渐减小。

为解决这一问题,采用了三连杆运动链。它由负载输入曲柄A、连接连杆B和输出曲柄C组成。输出曲柄在较小半径处接收连杆B的驱动推力,将高初始弹簧负载转换为小初始扭矩;在行程末端,输出曲柄作用于较大半径处,此时弹簧负载最小。输入曲柄起始角度α为50°,最终角度为10°,使连杆B的从动端有一个偏移量t,接近直线位置,从而产生高输出扭矩。

典型的弹簧操作机构中,还包含闩锁和三连杆运动链元素。通过对相关线路图的分析可知,曲柄H顺时针旋转到固定停止位置会使闭合弹簧充电,并使闭合释放螺线管闩锁接合。当释放螺线管使闩锁支柱顺时针旋转时,连杆F和G会坍塌,释放闭合弹簧能量,使断路器进入“ON”位置;在“ON”位置时,连杆A和B形成类似的肘节对齐,当跳闸螺线管通电时,连杆会坍塌到A1和B1位置,断路器进入“OPEN”位置。

1.2 磁致动器

从常识和众多调查来看,组件越多,设备不可靠的可能性就越大,尤其是运动部件较多的操作机构。磁致动器就是一种新的操作机构概念,它几乎只有一个运动部件,因此被众多开关设备制造商采用。

典型的磁致动器有一个位于磁轭内的中央电枢。电枢周围有一组永磁体,其磁极横

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机学习 机学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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