开关电器的电弧及灭弧原理.pptVIP

卷积神经网络初步与

笑脸识别人工智能开源硬件与python编程实践情境导入面部表情分析已经成为了人工智能等领域的一个热点问题。新款的相机、智能手机都采用了智能技术，不仅能够自动检测到取景框内的人脸，自动往人脸对焦，还能检测到笑脸状态，辅助拍下高质量的人物照片。任务与目标了解卷积神经网络CNN的基本原理、相关算法和应用方法；了解笑脸检测技术的基本原理、模型结构和应用框架；了解运用人工智能开源硬件和OpenAIEPython库中CNN算法设计人脸检测笑脸识别功能的编程方法；针对生活应用场景，进一步开展创意设计，设计具有实用价值的笑脸检测应用系统。知识拓展：机器学习机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是研究怎样使用计算机模拟或实现人类学习活动的科学。机器学习的研究内容主要包括决策树、随机森林、人工神经网络、贝叶斯学习等。知识拓展：深度学习深度学习是机器学习的新方向和新发展，主要体现为人工神经网络的研究和应用；本质上是训练深层结构模型的方法，也是对于通过多层来表示对数据之间的复杂关系进行建模的算法，目的是实现人工智能的普及化。深度学习网络就像人类大脑的学习机制一样，通过低层特征的组合形成更加抽象的高层特征，学习到数据的分布式特征，从而可像人脑一样实现对输入信息的分级表达来表示信息的属性或类别。知识拓展：深度学习的具体过程挖掘所给样本数据的内在规律与联系，提取、分析样本的特征信息，如图像、文本和声音，处理数据信息并发出指令，控制机器的行为，使机器具有类似于人类的学习、分析、识别、处理等能力。深度学习包括卷积神经网络、基于多层神经元的自编码神经网络和深度置信网络三类。知识拓展：神经网络神经网络是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。它建立M个隐藏层，按顺序建立输入层跟隐藏层的联结，最后建立隐藏层跟输出层的联结。为每个隐藏层的每个节点选择激活函数。求解每个联结的权重和每个节点自带的bias值。知识拓展：神经网络神经网络主要由：输入层，隐藏层，输出层构成。知识拓展：卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。卷积神经网络采用局部感知域和权值共享的方法，减少了网络的参数的个数，降低了网络模型的复杂度，缓解了网络模型过拟合的问题。知识拓展：CNN网络模型基本结构典型的卷积神经网络主要由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层构成设计与实践SmileNet模型结构CNN神经网络的加载编写第一个嵌入式Python程序调试、验证及完善******开关电器中的电弧及灭弧原理一、电弧现象1．电弧是一种能量集中、温度很高、亮度很强的放电现象。如10kV少油断路器开断20kA的电流时，电弧功率高达10000kW以上，造成电弧及其附近区域的介质及其强烈的物理化学变化，可能烧坏触头及触头附近的其他部件。如果电弧长期不灭，将会引起电器被烧毁甚至爆炸，危机电力系统的安全运行，造成重大损失。所以，切断电路时，必须尽快熄灭电弧。2．电弧是导体。开关电器的触头虽然已经分开，但是触头间如有电弧存在，电路就还没有断开，电流仍然存在。3．电弧是一种自持放电现象，即电弧一旦形成，维持电弧稳定燃烧所需的电压很低。如，大气中1cm长的直流电弧的弧柱电压只有15－30V，在变压器油中也不过100－200V。4．电弧是一束游离气体，质量很轻，容易变形，在外力作用下（如气体、液体的流动或电动力作用）会迅速移动、伸长或弯曲，对敞露在大气中的电弧尤为明显。如，在大气中开断交流110kV、5A的电流时，电弧长度超过7m。电弧移动速度可达每秒几十米至几百米。一、电弧的产生与维持1．强电场发射开关电器的触头分离时，动静触头间的压力不断下降，接触面积减小，因而接触电阻增大，温度剧升。另一方面，触头开始分离时，触头间距很小，即使电压很低，只有几百伏甚至几十伏，但是电场强度却很大。由于上述原因，阴极表面可能向外发射电子，这种现象称为强电场发射。电弧的产生和物理特性2．热电子发射触头是由金属材料制成的，在常温下，金属内部就存在大量的自由电子，当开关开断电路时，在触头分离的瞬间，由于大电流被切断，在阴极上出现强烈的炽热点，从而有电子从阴极表面向四周发射，这种现象称为热电子发射。发射电子的多少与阴极材料及表面温度有关。3．碰