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题名高温超导磁浮多参量监测方法及智能状态识别
被引量：1
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作者
郑珺
庞鹏
杨浩
杨博
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机构
轨道交通运载系统全国重点实验室(西南交通大学)
西南交通大学电气工程学院
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出处
《电工技术学报》
CSCD
北大核心
2024年第S1期1-13,共13页
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基金
国家自然科学基金(52375132)
四川省科技计划(MZGC20240051,2024JDHJ0002)资助项目。
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文摘
因恶劣磁场环境激励下超导块材内部温升与悬浮力之间的关系目前仍未可知,所以超导块材内部温升实时监测手段还有待提高。该文搭建了针对超导块材热力学-动力学特性的测试装置,利用Halbach永磁轮产生交变磁场。研究发现,随着永磁轮交变磁场频率的增加,超导块材内部温升呈现逐渐增加的趋势。同时,该文提出了一种结合超导块材温-振特性和BP神经网络(BPNN)的非接触式新型温升测试方法。以逐级加速磁场下的温升-振动数据集为例,利用小波分解提取振动加速度特征,结合BPNN对温升进行识别,准确率可达到99.9%以上。进而研究了超导块材在对极型永磁轨道产生的0.06~0.15 T磁场不平顺激励下的动态特性与内部温升之间的内在关系,识别准确率同样超过99.5%。该文旨在为未来高温超导磁悬浮列车的智能监测和故障诊断提供参考。
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关键词
超导悬浮器
磁悬浮列车
温升
振动
BP神经网络
智能监测
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Keywords
Superconducting levitator
maglev train
temperature rise
vibration
BP neural network(BPNN)
intelligent monitoring
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分类号
U237
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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