本實用新型公開了一種避免壓敏電阻失效的裝置,一種避免壓敏電阻失效的裝置,包括:一個壓敏電阻,一端連接一條電力線的輸入端,另一端通過斷路裝置的斷路開關連接另一條電力線;一個壓敏電阻的失效檢測裝置,包括一個檢測壓敏電阻漏電流的檢測器,當所述檢測器所檢測的壓敏電阻漏電流達到預定值時,輸出一個觸發(fā)信號;一個斷路裝置,連接所述壓敏電阻的失效檢測裝置的觸發(fā)端,在所述觸發(fā)信號的激勵下,斷開所述斷路開關;一個壓敏電阻失效顯示裝置,包括由所述斷路裝置控制的指示燈開關和指示燈。本實用新型利用敏電阻的失效檢測裝置檢測壓敏電阻失效時所產(chǎn)生的漏電流,并由此切斷電力線對壓敏電阻所形成的電回路,從而實現(xiàn)對壓敏電阻的保護。
本發(fā)明公開了一種避免壓敏電阻失效的裝置,一種避免壓敏電阻失效的裝置,包括:一個壓敏電阻,一端連接一條電力線的輸入端,另一端通過斷路裝置的斷路開關連接另一條電力線;一個壓敏電阻的失效檢測裝置,包括一個檢測壓敏電阻漏電流的檢測器,當所述檢測器所檢測的壓敏電阻漏電流達到預定值時,輸出一個觸發(fā)信號;一個斷路裝置,連接所述壓敏電阻的失效檢測裝置的觸發(fā)端,在所述觸發(fā)信號的激勵下,斷開所述斷路開關;一個壓敏電阻失效顯示裝置,包括由所述斷路裝置控制的指示燈開關和指示燈。本發(fā)明利用敏電阻的失效檢測裝置檢測壓敏電阻失效時所產(chǎn)生的漏電流,并由此切斷電力線對壓敏電阻所形成的電回路,從而實現(xiàn)對壓敏電阻的保護。
本發(fā)明公開了一種基于多狀態(tài)轉換推理的電子系統(tǒng)熱可靠性分析及預測方法,根據(jù)結構和功能特點,把電子系統(tǒng)分成四個模塊,它們分別是能量轉換和保護模塊、電子控制模塊、連接模塊、信號傳輸和轉換模塊;每個模塊是一個可以調(diào)試和維修的可調(diào)修系統(tǒng),每個模塊都有熱失效狀態(tài)和正常狀態(tài),熱失效狀態(tài)是一種服從指數(shù)分布的時間連續(xù)和狀態(tài)離散的隨機過程;綜合考慮每個模塊的失效特性和維修調(diào)試特性,并把它們看作是一個隨機過程參量,基于多狀態(tài)轉換推理理論、隨機理論和可靠性理論提出了電子系統(tǒng)熱可靠性分析及預測,能有效地分析和計算電子系統(tǒng)的熱穩(wěn)定有效度和在不同的工作時間的熱可靠度和熱失效概率,以及熱平均故障時間。
本發(fā)明公開了一種對失效的電焊條檢驗和烘干裝置,包括機身,所述機身上端面設有機身開口,所述機身開口下側設有位于所述機身內(nèi)的傳動腔,所述傳動腔前后內(nèi)壁上轉動設有第一轉動軸,所述第一轉動軸上固定設有工作連接輪,本發(fā)明通過電機和凸輪的配合,從而產(chǎn)生震動達到使電焊條從電焊條放置腔內(nèi)自動滑出的效果,并利用距離傳感器和電磁鐵的配合工作,從而達到自動檢測失效電焊條的厚度的效果,并通過傳送帶與烘干出風塊的共同作用,達到對厚度正常的電焊條進行均勻烘干的效果。
本實用新型具有膜片失效檢測裝置的隔膜閥,包括閥體、閥蓋和安裝在所述閥體和所述閥蓋之間的膜片,在所述閥蓋側壁上與膜片相近的最低位置開有通孔,在通孔中安裝有檢測裝置,所述檢測裝置包括與所述閥蓋固定連接的透明罩和位于所述透明罩內(nèi)腔中的試劑用紙,所述透明罩與所述閥蓋之間設有密封圈。本實用新型的優(yōu)點和積極效果在于結構簡單、安全可靠,其改造費用低,使用方便、容易維護,對解決安全運行和及時維護提供了有效手段,并且明顯地節(jié)約資金和提高經(jīng)濟效益。
本發(fā)明公開了一種基于微形變智能分類器的電子器件焊點熱循環(huán)失效的檢測方法,包括如下步驟:選擇高分辨率的CCD攝像,經(jīng)圖像采集卡,把焊點的圖像信息轉換成數(shù)字信號,并存儲為數(shù)字圖像;對焊點的數(shù)字圖像進行預處理;焊點熱失效的微形變特征提取;對熱失效特征參數(shù)進行歸一化和主元特征提?。桓鶕?jù)熱失效特征參數(shù)集,建立最優(yōu)超平面支持向量機熱失效分類器;訓練最優(yōu)超平面支持向量機分類器;將主元特征量輸入到已學習的最優(yōu)超平面支持向量機分類器,得出焊點熱失效的分類結果。上述技術方案,能夠有效、快速、精確地檢測焊點的熱失效,從而解決大功率電子設備器件熱可靠性檢測的關鍵技術。
本發(fā)明公開了一種汽車發(fā)動機的失效檢測方法,包括以下步驟:確定發(fā)動機失效特征參數(shù)集、失效類型集,失效特征參數(shù)集中包含多個失效特征參數(shù),失效類型集中包含多個失效類型;根據(jù)失效特征參數(shù)集和失效類型集,建立基于核函數(shù)的結構風險最小化機器學習模型;利用樣本集,訓練并優(yōu)化基于核函數(shù)的結構風險最小化機器學習模型;檢測發(fā)動機的多個失效特征參數(shù),將多個失效特征參數(shù)作為失效檢測的數(shù)據(jù)源;將所述數(shù)據(jù)源輸入到基于核函數(shù)的結構風險最小化機器學習模型中,得出失效檢測結果。上述方法,基于核函數(shù)的結構風險最小化機器學習算法和主元特征提取相結合,實現(xiàn)了對發(fā)動機快速、準確的失效檢測,同時其失效檢測能力強、確診率高、誤判率低。
本發(fā)明公開了本發(fā)明提供了一種高壓斷路器的快速檢測方法,包括如下步驟:確定失效檢測參量和失效模式,失效檢測參量中包含多個失效檢測參量,所述失效模式集中包含多個失效模式;根據(jù)失效檢測參量和失效模式,建立智能機器學習模型;訓練智能機器學習算法;測量多個失效檢測參量,將多個失效模式作為檢測的數(shù)據(jù)源;將所述數(shù)據(jù)源輸入到智能機器學習模型中,得出斷路器失效檢測結果。本發(fā)明實現(xiàn)了對高壓斷路器快速、準確的失效檢測,能夠顯著提高電力系統(tǒng)檢修的針對性、可靠性和經(jīng)濟性。
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