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21.
简述了微机控制的单相电机自动测试的组成,功能及其工作过程,介绍了系统的特点,着重讨论了动态测试,数据通讯和数据库技术在电机测试中的应用。 相似文献
22.
粒子群算法已在配电网无功优化领域中得到广泛应用,而基本粒子群算法在求解多约束条件的低压配电网电压无功优化问题时耗时过长。为解决这一问题,提出了利用动态多种群粒子群算法对低压配电网进行电压无功优化方案。动态多种群粒子群算法通过轮盘赌将粒子按照各节点电压合格、各节点无功补偿容量不超过预设值和系统总无功不过补偿这3个约束条件进行动态分组,粒子根据改进的粒子速度位置更新公式飞行搜寻,最后获得满足以上约束条件的电压无功优化问题最优解。本文提出的电压无功优化方案将分散并联电容器组与配电变压器调压相结合,与集中补偿无功方式相比,节点电压偏移程度更小、电网损耗更低。本文应用的约束优化粒子算法与基本粒子群算法相比,运行速度大幅提高,计算结果较为优化。 相似文献
23.
绕组压紧状态影响着变压器的机械性能和绝缘性能。为此,提出一种基于奇异谱熵和支持向量机的变压器绕组松动诊断及定位方法。首先进行110 kV变压器绕组松动实验并测取不同绕组状态下的振动信号,对信号进行时间序列重构,通过奇异值分解提取重构空间的最优特征序列,结合信息熵得出绕组松动的特征量——奇异谱熵,并作为诊断模型的输入,利用粒子群算法对多分类支持向量机进行参数优化。并将其测试结果与BP和PNN神经网络的诊断效果进行对比。实验结果证明,该方法能有效地判断绕组是否发生松动并正确识别绕组松动相,验证了上述方法的可行性和准确性。 相似文献
24.
通过研究高压并联电抗器表面振动信号的幅频与分布特性,结合斯皮尔曼相关性分析,寻找并验证能够表征高压并联电抗器机械故障状态的特征参数,将振动信号的分段离散功率谱、主成分系数等参数组成特征向量,综合K-临近算法、支持向量、神经网络等多种机器学习方法实现对高压并联电抗器机械故障的诊断。在此基础上研发了一套在线监测系统,具有信号采集分析、故障诊断预警、数据智能采样存储、特征观察分析等功能。经实验测试表明,该系统诊断准确、性能稳定、方便智能,具有一定的实用价值。 相似文献
25.
IBM PC与MCS—51通讯的新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
文章介绍了一种IBMPC及其兼容机(以下简称PC机)与MCS-51之间实用可靠的通讯方法──回送比较法,该方法通讯准确可靠,能有效地克服各种干扰所造成的数据误传输,适合于干扰严重的测控现场使用。 相似文献
26.
针对高压并联电抗器故障诊断问题,提出一种基于经验小波变换(EWT)、多尺度数学形态谱进行特征提取,采用KernelK-means聚类进行故障模式识别的诊断新方法。首先,将实测三种工况下的电抗器振动信号经EWT分解得到数个模态分量。然后分别计算每个模态分量与原信号的相关系数并按系数大小降序排列,取前4个模态分量构成有效分量向量。再利用多尺度形态谱对有效分量向量进行分析计算,构成一个四维特征向量。最后利用KernelK-means聚类对样本特征集进行分类识别。实验验证,该方法能有效提取电抗器振动信号特征量,能正确识别电抗器所属的不同工况。 相似文献
27.
基于有限元分析的双馈异步发电机定子绕组匝间短路故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
笔者基于有限元分析软件Maxwell 2D建立了双馈异步发电机的仿真模型,通过改变模型中短路匝数和短路电阻的大小来模拟电机的不同短路情况,对不同情况下的电机进行仿真计算得出:定子发生匝间短路故障后,会在定子中产生负序电流,并随着故障严重程度的增加而增大,同时负序电流会受到电源不对称的影响,在用负序电流进行故障诊断时,需要补偿这些非电机故障因素的影响,同时负序电流也会受到电机负载情况的影响,且随着负载的增大负序电流有微弱增大。另外,定子发生匝间短路故障后,定子三相电流不再对称,故障相电流恒最大,而非故障两相的相位差偏离120°最大,且随着故障的加剧而明显增大。 相似文献
28.
29.
30.
感应电动机电感参数的准确工程计算及谐波的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
多回路法是分析交流电动机绕组不对称运行的有效方法,其关键是电动机各回路阻抗?参数的准确计算.首先从单个线圈出发,推出感应电动机定转子各回路的自感以及各回路间互感的准确计算模型;定量分析了在进行感应电动机各电感参数计算时,计入谐波次数的高低与电动机各电感参数计算结果的关系;指出了气隙磁场的谐波对电动机的各电感参数的影响规律.通过仿真计算,揭示了空间谐波磁场对电动机转子绕组的自感、互感影响要比对定子绕组的自感、互感的影响严重得多,在电动机的分析计算中若考虑不当,会引起不能容忍的误差;提出了工程中合理的谐波计及次数,既保证计算精度,又具有较快的计算速度. 相似文献