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2019年国内外重大事件 2019年12月大师
让我们在下面输入文本：
一、发布的重要工作清单
2019年，谷歌人工智能部门发布了一个轻量级的BERT模型——(论文：《-》)，用于情境化语言表征的自我监督学习任务。该模型的主要改进是减少冗余，更有效地分配模型的容量。该方法在12个自然语言处理任务中取得了最先进的性能。
2019年初，英伟达的研究人员发表了一篇著名的论文《风格转移》，提出了一种基于风格转移方法的可选GAN代架构。然后在论文《》中，他们对生成器的归一化过程进行了改进和重新设计。
图1:上一行是目标图像，下一行是合成图像
是2019年出版的一部很有意思的作品。它是一种基于结构化代码表示生成自然语言序列的方法。可以实现自动代码摘要和文档生成。
有没有想过为生物医学文本挖掘任务训练一个生物医学语言模型？2019年，研究人员提出了一种从生物医学文献中提取重要信息的语境化方法。
BERT发布后，脸书研究人员还发布了RoBERTa，引入了新的优化方法来改进BERT，并在各种自然语言处理基准上取得了最先进的实验结果。
脸书人工智能研究所的研究人员最近发布了一种基于全注意力层(《AugmentingSelf-attentionwithPersistentMemory》)的方法，以提高Transformer语言模型的效率。课题组还提出了用自然语言教人工智能系统如何规划的方法(《HierarchicalDecisionMakingbyGeneratingandFollowingNaturalLanguageInstructions》)。
图2:全关注层示意图
可解释性仍然是机器学习和自然语言处理领域的一个重要课题。论文《ExplainableArtificialIntelligence(XAI):Concepts,Taxonomies,OpportunitiesandChallengestowardResponsibleAI》给出了可解释性、分类标准和未来可能的研究方向的总结。
SebastianRuder在他发表的论文《NeuralTransferLearningforNaturalLanguageProcessing》中提出了自然语言处理中的神经迁移学习。
一些研究人员开发了一种对话语境下的情感识别方法《EmotionRecognitioninConversationswithTransferLearningfromGenerativeConversationModeling》，可以实现情感对话生成。另一个相关的工作，《DialogueGCN:AGraphConvolutionalNeuralNetworkforEmotionRecognitioninConversation》，使用一种叫做DialogueGCN的图形神经网络方法来检测对话中的情绪。
谷歌的人工智能量子计算团队在《自然》杂志上发表了一篇论文《Quantumsupremacyusingaprogrammablesuperconductingprocessor》，声称开发了一种比世界上最大的超级计算机更快的量子计算机。
如上所述，可解释性是神经网络体系结构领域中需要大量改进的领域之一。论文《AttentionisnotnotExplanation》讨论了在语言建模中使用注意机制作为可靠的可解释性手段的局限性。
《NeuralLogicMachines》本工作提出了一种“神经-符号”网络架构，可以在归纳学习和逻辑推理方面取得良好的性能。该模型在数组排序和寻找最短路径方面表现良好。
图3:神经逻辑机的体系结构
论文《OnExtractiveandAbstractiveNeuralDocumentSummarizationwithTransformerLanguageModels》将Transformer语言模型应用到神经文档摘要的抽取和抽象任务中。
在论文《BuildingMachineLearningModelsviaComparisons》中，研究人员还开发了一种方法，重点是通过比较来建立和训练机器学习模型。这种技术不需要大量的“特征-标签”数据对，而是将图像与模型之前看到的图像进行比较，以确定图像是否应该被赋予某个标签。
NelsonLiu和他的研究伙伴发表了一篇论文《LinguisticKnowledgeandTransferabilityofContextualRepresentations》，讨论了通过预先训练的语境模型(如BERT和ELMo)获得的语言知识类型。
XLNet是一种针对自然语言处理任务的预训练方法，在20个任务上比BERT有进一步的改进。这项杰出工作的总结见：https://medium.com/dair-ai/xlnet-performations-Bert-on-serial-NLP-tasks-9ec 867 bb 563 b。
DeepMind的论文“学习和评估”
eneralLinguisticIntelligence》报告了一项广泛的实证研究的结果，旨在评估应用于各项任务的语言理解模型。这项广泛的分析对于更好地理解语言模型获取的内容非常重要，从而提高它们的效率。VisualBERT是一种简单而鲁棒的框架，用于为「视觉-语言」任务（包括VQA和Flickr30K等）建模。该方法利用了堆叠的Transformer层以及注意力机制，来对齐文本片段中的元素和图像的区域。
《ToTuneorNottoTune?AdaptingPretrainedRepresentationstoDiverseTasks》通过详细的分析对比了各种自然语言处理中的迁移学习方法，并给出了对自然语言处理从业人员的建议。
AlexWang和Kyunghyun在《BERThasaMouth,andItMustSpeak:BERTasaMarkovRandomFieldLanguageModel》提出了一种能够生成高质量、流畅的语言的BERT实现。
Facebook的研究人员发布了「XLM」的PyTorch实现代码（https://github.com/facebookresearch/XLM），这是一种用于跨语言模型预训练的模型。
《RLinNMT:TheGood,theBadandtheUgly》对用于神经机器翻译的强化学习算法进行了全面的分析。
在JAIR上发表的综述论文《ASurveyofCross-lingualWordEmbeddingModels》中，对跨语言词嵌入模型的训练、评估和使用进行了全面的概述。
Gradient平台发表了一篇优秀的博文「ThePromiseofHierarchicalReinforcementLearning」，详细说明了目前强化学习的局限性，也给出了一条通过分层强化学习解决这些问题的潜在出路。
很快，一些人也发布了一系列优秀的强化学习入门教程（https://github.com/araffin/rl-tutorial-jnrr19/blob/master/1_getting_started.ipynb）。
论文《ContextualWordRepresentations:AContextualIntroduction》简要介绍了语境化词表征方法。
二、ML/NLP有哪些有创意和社会性的研究？
机器学习技术已经被广泛用于解决现实世界中的问题，但另一方面，人们也通过一些有趣和富有创意的方式使用机器学习。机器学习创意和人工智能领域中其它类型的研究同样重要，因为归根到底，我们希望的是构建能够帮助我们塑造文化和社会的人工智能系统。
2019年底，GaryMarcus和YoshuaBengio针对深度学习、符号人工智能和混合人工智能系统进行了激烈的辩论。
《2019人工智能索引报告》最终发布了，它全面分析了人工智能的现状，可以让读者更好地了解人工智能领域的总体进展。
常识推理仍然是一个重要的研究领域，因为我们想要构建的人工智能系统，不仅仅要能够根据拥有的数据进行预测，还要能够理解并对这些决定进行推理。这种技术可以被用于人工智能对话系统，旨在使智能体可以与人类进行更加自然的对话。NasrinMostafazadeh在一篇《TheArtOfAIStorytelling:HowOne30Under30ScientistIsTeachingDevicesToMakeAssumptions》采访文中，针对尝试推理及其应用展开了讨论，其应用涉及故事描述和语言理解。
你还可以参阅论文《ExplainYourself!LeveragingLanguageModelsforCommonsenseReasoning》，看看如何利用语言模型进行常识推理。
激活地图集是由谷歌和OpenAI的研究人员开发的一项技术，旨在更好地理解并可视化神经网络中神经元之间发生的交互。
图4：InceptionV1分类网络的激活地图集显示出了许多完全被实现了的特征（例如，电子产品、建筑物、食物、动物耳朵、植物和水的背景）
此外，2019年图灵奖获得者GeofferyHinton和YannLeCun发表的获奖演讲（地址：https://fcrc.acm.org/turing-lecture-at-fcrc-2019）也值得一读，分享图灵奖这一殊荣的还有YoshuaBengio。
论文《TacklingClimateChangewithMachineLearning》讨论了利用机器学习处理气候变化问题。
OpenAI发表了一份内容丰富的报告《ReleaseStrategiesandtheSocialImpactsofLanguageModels》，讨论语言模型对社会的影响，包括有益的使用和潜在的技术滥用现象等主题。
情感分析技术仍然被广为使用。Mojifier是一个很酷炫的项目，它可以通过观察一幅图像检测到其中的情感，并使用与检测到的情感相匹配的表情替换人脸。
使用人工智能技术开展影像学研究也是2019年的一大趋势。论文《Radiologicalimagesandmachinelearning:trends,perspectives,andprospects》很好地总结了这一研究领域的发展趋势和前景。
纽约大学的研究人员还发布了一个PyTorch实现的深度神经网络，用于提升影像学专家在乳腺癌筛查中的工作表现（详细可参考：https://medium.com/@jasonphang/deep-neural-networks-improve-radiologists-performance-in-breast-cancer-screening-565eb2bd3c9f）。MIMIC-CXR是一个重要的数据集，它包含胸部X光片和影像学文本报告的数据库。
纽约时报撰写了一篇关于KarenSparkJones的文章（https://www.nytimes.com/2019/01/02/obituaries/karen-sparck-jones-overlooked.html），回忆她对自然语言处理和信息检索做的开创性贡献。
OpenAIFive成为第一个在电子竞技比赛中击败世界冠军的人工智能系统（https://openai.com/blog/openai-five-defeats-dota-2-world-champions/）。
《全球人工智能人才报告》给出了世界范围内人工智能人才库和全球人工智能需求的详细报告。
DeepMind团队开设了一个非常棒的播客（地址：https://deepmind.com/blog?filters=%7B%22category%22:%5B%22Podcasts%22%5D%7D），订阅者可以讨论最前沿的人工智能话题。
在人工智能的潜力方面，DemisHassabis接受了「经济学人」的采访（https://worldin.economist.com/article/17385/edition2020demis-hassabis-predicts-ai-will-supercharge-science?utm_medium=prutm_source=inf-autm_campaign=worldin），在采访中他谈到了一些具有未来主义的想法，比如利用人工智能扩展人类的思维，也许可以为重要的科学问题寻找解决方案。
2019年，机器学习在健康领域的应用也取得了重大的进展。例如，马萨诸塞州的研究人员研发出了一种可以像人类一样准确地发现脑出血的人工智能系统（https://venturebeat.com/2019/01/04/massachusetts-generals-ai-can-spot-brain-hemorrhages-as-accurately-as-humans/）。
图5：通过人工智能系统分析得到的脑部扫描结果
JanelleShane总结了一组「奇怪」的实验，展示了机器学习如何以有创意的方式进行有趣的实验。有时，这种实验需要真正理解人工智能系统到底在做什么（和没有做什么）。其中的一些实验包括生成「假蛇」图像和讲笑话。
图6：蛇的种类
《Earthtoexoplanet:Huntingforplanetswithmachinelearning》一文尝试使用TensorFlow平台上构建的机器学习模型寻找行星。
OpenAI在《BetterLanguageModelsandTheirImplications》一文中讨论了发布大规模无监督语言模型的影响（包括潜在的恶意用例）。
一篇名叫《UsingNucleusandTensorFlowforDNASequencingErrorCorrection》的Colab笔记本针对如何将Nucleus和TensorFlow用于「DNA序列纠错」给出了一个很棒的间接。关于使用深度学习架构进行DNA探索的更多细节，请参阅博文：https://blog.floydhub.com/exploring-dna-with-deep-learning/
图7：我们将基于共识的DNA序列纠错任务形式化定义为一个多类别分类问题。通过使用Nucleus，我们构建了一个基因组范围内的归一化碱基技术矩阵。TensorFlow让我们可以训练能够训练一个神经网络，来预测位于窗口中间位置的正确碱基。
AlexanderRush是一名哈佛大学的自然语言处理研究者，他撰写了一篇关于张量问题的重要文章《TensorConsideredHarmful》，并指出了现有的库怎样暴露出了这些问题。他还提出了关于张量索引命名的建议。
三、ML/NLP工具和数据集
这部分将重点介绍与软件和数据集相关的事件，它们对自然语言处理和机器学习的研究和工程大有助益。
HuggingFace发布了一种广受欢迎的基于PyTorch的Transformer程序库「pytorch-transformers」。它让许多自然语言处理从业人员和研究者们可以轻松地使用最先进的通用框架（例如，BERT、GPT-2和XLM等）。如果你对如何使用pytorch-transformers感兴趣，请参阅RobertoSilveira的教程（https://rsilveira79.github.io/fermenting_gradients/machine_learning/nlp/pytorch/pytorch-transformer-squad/），该教程介绍了如何使用该库进行机器理解。
2019十大热点事件 2017年大事件盘点
1.朝鲜和白俄罗斯之间的争端 面对白烨对80后的批评，韩寒说“文坛不算什么”，引发了中国文坛每年最重要的网络辩论。很多名人都参与其中，还有一批名人关闭了自己的帖子。 2.网络欺骗 胡歌将陈凯歌的《无极》改编成《一个馒头引发的血案》，迅速走红网络，掀起网络恶搞电影狂潮。在“绿人”选举中，陈凯歌再次被“恶搞”。网络恶搞成为2006年的关键词。 3.“梨花诗”与电脑诗歌机 国家一级女诗人赵丽华的“梨园诗”在网络上引起了广泛的争议。这时候电脑生成诗歌的软件出现了，诗歌成了无生命语言的渣滓，网友的恶搞戏谑盛行。下半身诗人聚集在一起，用裸体吟诗的表演艺术支持赵丽华，并参与这场混战。韩寒参加了，一下子就怒了，嘲讽诗人。骂战几乎引起了所有80后粉丝和诗人的强烈反响。 4.深海水妖强奸与救生理论 面对强奸，生命和贞操谁更重要？女作家陈岚以“深海水妖”的名义发文《面对强奸犯，冒死反抗是人类的耻辱》强势。 5.丘成桐和北京大学教授宣布了工资单 北京大学教授丘成桐在接受采访时表示，“北京大学引进人才是假的，骗钱是真的”，这引发了北京大学和中国之间关于教育的激烈讨论。北京大学副教授阿忆在其博客上公布了自己在北京大学的工资单，这证明了他对“教师和穴位”的观点。在网友眼里，这只是哭穷。 6.翻拍《红楼梦》和海选 北京电视台通过盛大的发布仪式宣布将翻拍《红楼梦》。线下海选的结果还没有出来，关于红楼梦里的男人到底是谁的讨论已经如火如荼。 7.那一年，岳明博客PK易中天 易中天因在央视《百家讲坛》上发表“汉代人”的演讲而闻名于世，成为目前内地最炙手可热的学者和作家。《易中天品读汉代风云人物》 《品人录》等作品走红。他的书《品读三国》手稿以55万册、14%版税的高价拍卖版权，一时引起广泛关注，褒贬不一。那一年，岳明是《明朝那些事儿》的作者，一个真正的史学草根...
三个事件相互独立 事件相互独立的条件
2011年，对于全国来说，悲剧大于喜剧，失望大于希望。2011年，对于独立博客圈来说，人来人往一如既往的热闹。年底了，总结过去，展望未来是必然的。在国家大事上，我们基层没有拿起话筒的余地。这几天沉浸在独立的博客圈里，是时候写点什么来祭奠即将到来的一年，祭奠我们在博客里击败的青春。2011年，像往年一样，一些博客停止关闭，但新的血液涌入这片自由的土地。 用一句话总结，今年的独立博客圈应该是：博主欣赏自己，大傻子胡作非为。以下内容仅是那些农民工经历过，知道的人的个人看法。谢谢拍砖。 1.阮一峰的 小额支付 网络上资深博主阮一峰的博客，以及他粉丝的账号，因为莫名其妙的恶意点击，被陆续封杀。作为一个用了五年多的老雇主，如此霸道，不明不白的行为，实在令人失望。这一事件的直接后果是，阮一峰决定放弃使用自己的微支付：每篇文章的页面都添加了支付宝平台支付和支付平台按钮，读者认为他的文章有价值，可以选择支付一定的费用。这是独立博客盈利的新途径，也是独立博客发展的新探索。对于独立博客来说，意义重大。如果这条路可行的话，会极大的刺激博主创作更多高质量的原创博文。 现阶段农民工并不知道逸风童鞋的微支付收入，期待一年后阮一峰承诺的收入公布。这样的实验和探索值得2011年独立博客的自我欣赏。 2.卢松松的优点和缺点 关于卢松松优缺点的讨论贯穿了独立博客圈的整整一年。他用近乎疯狂的互访评论和执着的坚持做博客，让自己成为独立博客圈里人人敬仰的神。卢松松的优点是将独立博客带到了一个新的高度；这种工作多亏了他自己的坚持。卢松松的经验是把关于互访的意见贯彻到洪水泛滥的程度；这种经历不能算是他的经历，但广大博主希望复制卢松松的奇迹，践踏宋松曾经走过的路；说到底，这都是捡柴火，顶多松松只是放火的人。正如武吉师兄所说：成功可以借鉴，但不能照搬。 卢松松的功过是非，仁者见仁智者见智；但...
2019年国内外重大事件 2019年12月大师
让我们在下面输入文本： 一、发布的重要工作清单 2019年，谷歌人工智能部门发布了一个轻量级的BERT模型——(论文：《-》)，用于情境化语言表征的自我监督学习任务。该模型的主要改进是减少冗余，更有效地分配模型的容量。该方法在12个自然语言处理任务中取得了最先进的性能。 2019年初，英伟达的研究人员发表了一篇著名的论文《风格转移》，提出了一种基于风格转移方法的可选GAN代架构。然后在论文《》中，他们对生成器的归一化过程进行了改进和重新设计。 图1:上一行是目标图像，下一行是合成图像 是2019年出版的一部很有意思的作品。它是一种基于结构化代码表示生成自然语言序列的方法。可以实现自动代码摘要和文档生成。 有没有想过为生物医学文本挖掘任务训练一个生物医学语言模型？2019年，研究人员提出了一种从生物医学文献中提取重要信息的语境化方法。 BERT发布后，脸书研究人员还发布了RoBERTa，引入了新的优化方法来改进BERT，并在各种自然语言处理基准上取得了最先进的实验结果。 脸书人工智能研究所的研究人员最近发布了一种基于全注意力层(《AugmentingSelf-attentionwithPersistentMemory》)的方法，以提高Transformer语言模型的效率。课题组还提出了用自然语言教人工智能系统如何规划的方法(《HierarchicalDecisionMakingbyGeneratingandFollowingNaturalLanguageInstructions》)。 图2:全关注层示意图 可解释性仍然是机器学习和自然语言处理领域的一个重要课题。论文《ExplainableArtificialIntelligence(XAI):Concepts,Taxonomies,OpportunitiesandChallenges...
2019十大热点事件热门博客列表事件 2017年大事件盘点
2006年，在更多导演和演员、战地掠夺者、世界百强等强大群体的介入下，网络剧终于在BLACKPINK中亮相。从年初的“馒头”到年中的“兔唇”，再到之后的“富士康”，再到今天的性骚扰离婚宣言，一系列爆炸性事件引发了网络上的一场口水战，每一个网络事件都潜移默化地照亮和改变了生活。 1.朝鲜和白俄罗斯之间的争端 面对白烨对80后的批评，韩寒说“文坛不算什么”，引发了中国文坛每年最重要的网络辩论。很多名人都参与其中，还有一批名人关闭了自己的帖子。 2.网络欺骗 胡歌将陈凯歌的《无极》改编成《一个馒头引发的血案》，迅速走红网络，掀起网络恶搞电影狂潮。在“绿人”选举中，陈凯歌再次被“恶搞”。网络恶搞成为2006年的关键词。 3.“梨花诗”与电脑诗歌机 国家一级女诗人赵丽华的“梨园诗”在网络上引起了广泛的争议。这时候电脑生成诗歌的软件出现了，诗歌成了无生命语言的渣滓，网友的恶搞戏谑盛行。下半身诗人聚集在一起，用裸体吟诗的表演艺术支持赵丽华，并参与这场混战。韩寒参加了，一下子就怒了，嘲讽诗人。骂战几乎引起了所有80后粉丝和诗人的强烈反响。 4.深海水妖强奸与救生理论 面对强奸，生命和贞操谁更重要？女作家陈岚以“深海水妖”的名义发文《面对强奸犯，冒死反抗是人类的耻辱》强势。 5.丘成桐和北京大学教授宣布了工资单 北京大学教授丘成桐在接受采访时表示，“北京大学引进人才是假的，骗钱是真的”，这引发了北京大学和中国之间关于教育的激烈讨论。北京大学副教授阿忆在其博客上公布了自己在北京大学的工资单，这证明了他对“教师和穴位”的观点。在网友眼里，这只是哭穷。 6.翻拍《红楼梦》和海选 北京电视台通过盛大的发布仪式宣布将翻拍《红楼梦》。线下海选的结果还没有出来，关于红楼梦里的男人到底是谁的讨论已经如火如荼。 7.那一年，岳明博客PK易中天 易中天因...
特别考虑的特别风险 在高压变频器最新动态不考虑风险的情况下
例如，对于平台式电潜泵，应选择支持长电缆的变频器。有些变频器可以控制15公里外的电机，减少了对多个电气房和变频器的需求，降低了工程成本。大多数逆变器拓扑可以解决典型的泵、风扇和压缩机应用。企业应选择专业的高压变频器制造商来规划和设计高压变频器在项目中的应用。专业厂家可以帮助企业避免产品选择阶段常见的陷阱，根据谐波、电机兼容性、产品质量、动态性能等具体应用标准，找到合适的变频器。第二，停机的风险停机时间一直是工业运行中的一个重要问题，这就是为什么变频器应该被认为是过程中最重要的设备。确定逆变器所需的平均故障间隔时间(MTBF)。好的目标至少是小时。此外，应确定逆变器的平均维修时间(MTTR)。假设有备件，解决停机问题一般需要15到30分钟。平均故障间隔时间(MTBF)是衡量一个产品可靠性的指标，平均故障间隔时间(MTBF)越小，证明产品质量越高。另外，在数字化时代，企业在购买高压变频器时，也要注意是否有远程监管功能。远程监控可以及时通知企业检测到的逆变器故障或异常性能，并对一些潜在风险进行预警。三、安全隐患坚固的柜体结构、优质的元器件、外购的设备、安全的设计，从一定角度可以减少或降低变频器运行人员的安全隐患。四.服务风险最后，企业还必须考虑高压变频器在整个寿命周期内支付的服务费。过去15年，这些费用可能高达几十万甚至上百万元。买高压变频器价格低不是唯一的考虑！在选择高压变频器专用风冷和水冷设备时，价格不是唯一的考虑因素！ 相关阅读普传变频器 提迈克高压变频器 高压变频器贵吗 富凌变频器 600150中国船舶 000157中联重科 自动化的坏处 自动化带来的影响 高压变频器原理 海利普变频器 高压变频器最新动态高压变频器贵吗 富凌变频器 普传变频器 提迈克高压变频器 特别考虑的特别风险 在高压变频器最新动态不考虑风险的情况下 分享到：...
普传变频器 提迈克高压变频器
1.串联的多级单元该变频器采用多个低压功率单元串联实现高压，输入侧降压变压器采用移相方式，可有效消除谐波对电网的污染，输出侧采用多电平正弦PWM技术，适用于任何电压的普通电机。此外，当一个电源单元出现故障时，它可以自动退出系统，其他电源单元可以继续保持电机运行，从而减少停机造成的损失。系统采用模块化设计，可以快速更换出现故障的电源单元。如果用户有备用单元，可以自行维护。这种变频器根据用户的电压确定串联单元的数量，可以实现任意电压输出，非常适合改造工程。单元串联多电平逆变器占中国市场新销售逆变器的绝大部分。单元串联的多电平逆变器实现能量反馈比较复杂(每个单元都必须实现)。目前国内一些厂家正在尝试，也有一些样机推出。电流源类型串联使用SGCT来解决电流源逆变器的耐压问题，DC部分使用电抗器来储存能量。目前的技术水平可以输出电压，适应目前国内大部分电压为6kV的情况。电流源变频器输入侧采用晶闸管整流，功率因数相对较低；后来发展了双PWM型，用SGCT整流器解决了这个问题，用电抗器代替了电网侧的变压器。电流源变频器根据电网相位进行整流控制，对电网波动敏感；由于电流控制，输出滤波器的设计比较麻烦，二级变频器的共模电压、谐波等问题比较突出，所以对电机的要求也比较高。电流源变频器具有能量回馈的优势，需要快速制动时有竞争优势。电流源逆变器成本较高。3.三电平逆变器三电平变频器采用箝位电路，解决了两个功率器件串联的问题，使相电压输出有三个电平。三电平逆变器主电路结构环节少。虽然是电压源结构，但是很容易实现能量回馈。国内市场三电平逆变器最大的问题是电压问题，最大输出电压不到6kV，而国内电网多为6kV和10kV。(负载转换器逆变器)这种变频器实际上是电流源型变频器，采用晶闸管整流逆变，电抗器作为储能环节。由于晶闸管不能自行关断，所以必须依靠负载电机的反电动势，负载电机一般采用同步电机。这种变频...
高压变频器贵吗 富凌变频器
变频器是利用功率半导体器件的通断作用，将工业频率的电源转换成另一种频率的电能控制装置。随着现代电力电子技术和微电子技术的快速发展，高压大功率变频调速装置不断成熟。近年来，难以解决的高压问题通过设备串联或单元串联得到了很好的解决。本文所指的地址：1.电压源类型和电流源类型高压变频器之间的区别变频器的主电路可以分为两种：电压源型和电流源型。电压源型是将电压源的直流电转换成交流电的变频器，直流回路的滤波元件是电容；电流源型是将电流源的DC转换为交流的变频器，其DC环路滤波元件为电感。2.为什么逆变器的输出电压与频率成比例变化异步电动机的转矩是由电动机的磁通量和转子中流动的电流相互作用产生的。在额定频率下，如果电压不变，只降低频率，磁通量会过大，磁路饱和，电机电流增大，严重时电机烧毁。因此，频率和电压应该成比例变化，即在改变频率的同时控制变频器的输出电压，以保持电机的磁通恒定，避免磁饱和的发生。这就是VVVF的定义。这里的电压是指电机的线电压或相电压的有效值。3.当电机由工频电源驱动时，电压下降，电流增加；对于逆变驱动，如果频率下降电压也下降，电流会增加吗？当频率下降时(低速时)，如果输出相同的功率，电流会增大，但在一定转矩的情况下，电流几乎不变。4.变频器运行时，电机的启动电流和转矩是多少变频器用于运行，随着电机的加速，频率和电压相应增加，启动电流限制在额定电流的150%以下(125% ~ 200%，视型号而定)。直接用工频电源起动时，起动电流为6 ~ 7倍，因此会产生机械和电气冲击。使用变频器驱动可以平稳启动(启动时间变长)。起动电流为额定电流的1.2 ~ 1.5倍，起动转矩为额定转矩的70% ~ 120%。对于带自动增矩功能的变频器，启动转矩在100%以上，可以满负荷启动。5.垂直/垂直模式是什么意思当频率降低时，电压v也成比例地降低，这在答案4中已有解释。保持V/f比恒定是...
特别考虑的特别风险 在高压变频器最新动态不考虑风险的情况下
例如，对于平台式电潜泵，应选择支持长电缆的变频器。有些变频器可以控制15公里外的电机，减少了对多个电气房和变频器的需求，降低了工程成本。大多数逆变器拓扑可以解决典型的泵、风扇和压缩机应用。企业应选择专业的高压变频器制造商来规划和设计高压变频器在项目中的应用。专业厂家可以帮助企业避免产品选择阶段常见的陷阱，根据谐波、电机兼容性、产品质量、动态性能等具体应用标准，找到合适的变频器。第二，停机的风险停机时间一直是工业运行中的一个重要问题，这就是为什么变频器应该被认为是过程中最重要的设备。确定逆变器所需的平均故障间隔时间(MTBF)。好的目标至少是小时。此外，应确定逆变器的平均维修时间(MTTR)。假设有备件，解决停机问题一般需要15到30分钟。平均故障间隔时间(MTBF)是衡量一个产品可靠性的指标，平均故障间隔时间(MTBF)越小，证明产品质量越高。另外，在数字化时代，企业在购买高压变频器时，也要注意是否有远程监管功能。远程监控可以及时通知企业检测到的逆变器故障或异常性能，并对一些潜在风险进行预警。三、安全隐患坚固的柜体结构、优质的元器件、外购的设备、安全的设计，从一定角度可以减少或降低变频器运行人员的安全隐患。四.服务风险最后，企业还必须考虑高压变频器在整个寿命周期内支付的服务费。过去15年，这些费用可能高达几十万甚至上百万元。买高压变频器价格低不是唯一的考虑！在选择高压变频器专用风冷和水冷设备时，价格不是唯一的考虑因素！ 相关阅读普传变频器 提迈克高压变频器 高压变频器贵吗 富凌变频器 600150中国船舶 000157中联重科 自动化的坏处 自动化带来的影响 高压变频器原理 海利普变频器 高压变频器最新动态高压变频器贵吗 富凌变频器 普传变频器 提迈克高压变频器 特别考虑的特别风险 在高压变频器最新动态不考虑风险的情况下 分享到：...
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