23、铅酸电池:特性、应用与发展前景

铅酸电池:特性、应用与发展前景

1. 铅酸电池概述

铅酸电池作为一种成功的商业产品,已有超过一个世纪的历史。其生产和使用持续增长,主要得益于在能源存储、应急电源、电动和混合动力车辆等新领域的应用,以及在发动机启动、车辆照明和点火(SLI)方面需求的增加。它约占全球电池销售价值的40 - 45%,1999年制造商层面的市场价值约为150亿美元,零售层面则是该数值的2 - 3倍。

铅酸电池具有诸多优点,同时也存在一些缺点,具体如下表所示:
| 优点 | 缺点 |
| — | — |
| 流行的低成本二次电池,可在全球范围内进行本地化生产,生产规模可大可小 | 相对较低的循环寿命(50 - 500次循环),特殊设计可达2000次循环 |
| 有大量不同尺寸和设计可供选择,容量从小于1 Ah到数千安时不等 | 能量密度有限,通常为30 - 40 Wh/kg |
| 高倍率性能良好,适用于发动机启动(但某些镍镉和镍氢电池性能更优) | 长时间在放电状态下储存会导致电极不可逆极化(硫化) |
| 中低温和高温性能适中 | 很难制造非常小的尺寸 |
| 电效率高,充放电转换效率超过70% | 某些设计中氢气析出可能有爆炸危险 |
| 电池电压高,开路电压约2.0 V,是所有水系电解质电池系统中最高的 | 含锑和砷的板栅合金设计中,会产生锑化氢和砷化氢,对健康有危害 |
| 浮充性能良好 | 设计不当的电池或充电设备可能会出现热失控 |
| 易于指示充电状态 | 某些设计中正极柱会出现起泡腐蚀 |
| 对于间歇性充电应用,若板栅采用高过电压合金,电荷保持良好 | |
| 有免维护设计 | |

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
内容概要:本文档《统信服务器操作系统行业版安全加固指导》针对统信UOS(服务器行业版)操作系统,提供了全面的安全配置加固措施,涵盖身份鉴别、访问控制、安全审计、入侵防范、可信验证和数据传输保密性六大方面。文档依据国家等级保护三级标准制定,详细列出了58项具体的安全加固项,包括账户锁定策略、密码复杂度要求、SSH安全配置、日志审计、文件权限控制、系统服务最小化、防止IP欺骗、核心转储禁用等内容,并给出了每项配置的操作命令和检查方法,旨在提升主机系统的整体安全性,满足等保合规要求。; 适合人群:系统管理员、信息安全工程师、运维技术人员以及负责统信UOS服务器部署安全管理的专业人员;具备一定的Linux操作系统基础知识和安全管理经验者更为适宜。; 使用场景及目标:①用于统信UOS服务器系统的安全基线配置合规性检查;②指导企业落实网络安全等级保护制度中的主机安全要求;③在系统上线前或安全整改过程中实施安全加固,防范未授权访问、信息泄露、恶意攻击等安全风险;④作为安全审计和技术检查的参考依据。; 阅读建议:建议结合实际生产环境逐步实施各项安全配置,操作前做好系统备份测试验证,避免影响业务正常运行;同时应定期复查配置有效性,关注系统更新带来的安全策略变化,确保长期符合安全基线要求。
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