定子匝间短路时双馈异步发电机电磁转矩的研究

定子绕组匝间短路故障会引起双馈异步发电机气隙磁场的畸变,从而导致电磁转矩的变化,因此电磁转矩可作为故障特征之一。基于能量法分析定子绕组匝间短路故障前后电磁转矩的变化特征,建立了双馈异步发电机的多回路数学模型,并对其正常和不同程度匝间短路时的电磁转矩进行仿真计算。对仿真结果进行频谱分析,得到了定子绕组匝间短路故障前后电磁转矩谐波分量的变化规律,验证了理论分析的正确性。定子绕组匝间短路故障和电磁转矩的关联特征可以作为诊断定子绕组匝间短路故障的依据。     

温度和湿度对碳纤维增强复合材料老化影响研究综述

碳纤维增强复合材料因其良好的力学、物理和化学性能，在多个工业领域获得了广泛应用。在工程应用中，关键结构的服役寿命和性能耐久性是一个不可忽视的问题。碳纤维增强复合材料通常以树脂为基体，而树脂易受环境影响发生老化，对复合材料的性能产生显著影响。本文首先介绍了环境温度对碳纤维增强复合材料性能的影响，并总结了水分扩散理论及常见的复合材料吸湿模型，然后整理了湿热耦合环境对碳纤维增强复合材料性能的影响效应，包括理论分析、试验方法以及有限元仿真等研究手段，最后讨论了碳纤维增强复合材料在湿热老化研究方面存在的问题和挑战，并对可行的研究方向进行了展望。     

基于频繁序列挖掘的声纹特征提取关键技术研究

声纹识别,是根据声纹特征识别说话人身份的一种生物识别技术。与人脸识别、指纹识别、虹膜识别相比,声纹识别的数据获取更加便捷,不受时间地域的限制,数据采集成本更低,公众对声音采集的抵抗力较弱,已经在安防、刑侦、金融等多个领域被使用。而声纹识别算法的关键是描述特定对象的声纹特征,好的特征既要最大化保留说话人的语音特性,又要对噪音、语速、音量、说话内容等有较好的鲁棒性。针对语音数据较少、文本不相关情况下的声纹识别,本研究采用频繁序列挖掘技术对声音的梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)组成的序列进行挖掘,将挖掘到的频繁序列作为说话人的语音特征,再使用PLDA判别方法,结果显示该模型对语音数据较少的情况识别效果良好。