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1.
油纸绝缘局部放电问题受到业内普遍关注,为探究在交直流复合电压下的局部放电特征,该文搭建测量平台,并设计气隙、悬浮、柱板沿面和针板放电4种油纸绝缘典型缺陷的放电模型.结合这4种局部放电的实验结果,分析发现:在不同的复合电压比例下,4种典型缺陷局部放电会发生不同的变化,前3种缺陷平均放电量在起始阶段与直流分量呈现负向变化的特征,与局放起始电压的关系呈正向变化特征.在交直流混合电压下,悬浮绝缘放电模型与其他3种典型缺陷的放电模型相比较,局部放电的起始电压明显增加,交流电压下的平均放电量降低.所得结果为利用局部放电试验判别换流变缺陷类型和电压形式对局放的影响提供基础数据. 相似文献
2.
针对配电网发生单相接地故障且分布式电源(distributed generations, DGs)大量接入后,配电网结构和运行方式复杂多变、故障后电气量不明显、故障特征弱等特点,提出一种基于改进局部均值分解(improved local mean decomposition, ILMD)和能量相对熵的主动配电网故障定位方法。首先,利用镜像延拓将信号在两端延拓,消除LMD存在的端点效应,同时,在信号中加入自适应噪声,克服LMD存在的模态混叠问题,对各区段暂态零序电流进行ILMD分解;然后对分解后所有乘积函数(product function, PF)的能量相对熵进行计算,所有PF分量的相对能量熵之和即为区段间的相对能量熵,通过所设置的定位判据,对故障区段进行判断。仿真结果表明,所提算法在10 kV小电流接地系统和改进的IEEE33节点系统中,在不同的仿真条件下故障定位结果准确率高,验证了所提方法的准确性。 相似文献
3.
4.
5.
滚动轴承早期故障特征信息十分微弱并夹杂着环境噪声的干扰,使其信噪比极低,造成微弱故障难以提取.针对这一问题,提出了一种基于自适应局部迭代滤波(Adaptive local iterative filter,ALIF)和最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)两者相结合的滚动轴承早期故障诊断方法.首先对采集到的振动信号应用ALIF进行分解得到若干个窄带本征模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs),根据相关系数-峭度准则筛选出两个较为敏感的IMF分量进行重构降噪;然后对重构降噪后的信号采用MCKD算法增强故障特征中的冲击成分;最后对应用ALIF-MCKD增强后的信号进行包络谱解调分析,提取出故障特征从而判断轴承故障发生位置. 相似文献
6.
提出了一种基于红外检测的变电站设备热状态诊断方案。首先基于变电站设备的红外图像,采用局部方差映射函数和遗传算法阈值提取了变电站设备的热状态数据,以用于对异常区域进行分割。然后构建了红外图像灰度数与变电站设备温度两者之间的关系。最后采用改进的相对温差法达到了对设备热状态进行分类和诊断的目标,并捕获定位了变电站设备的热状态异常区域。实验结果表明,该方法提高了异常热区提取的精度和效率,提升了变电站设备热状态诊断的容错能力,进一步保证了变电站和整个电力系统的运行稳定性。 相似文献
7.
针对复杂背景下因像素点噪声及高亮边缘干扰导致的对红外弱小目标检测率低、虚警率高的问题,提出一种基于局部
积加权对比的红外弱小目标检测算法。 首先,分别计算目标区域与背景区域均值,并得到目标与局部背景的差异性;提出一种
局部积加权方法,极大增强了小目标的显著性与抑制背景杂波的能力;其次,采用多尺度算法增强算法的自适应能力;最后,对
显著性图像进行自适应阈值分割,得到待检测的真实目标。 仿真实验结果表明,所提算法的信杂比增益( SCRg)和背景抑制因
子(BSF)相比现有算法均有一定提升,在复杂背景及强噪声干扰下仍具有良好的准确性和鲁棒性,实现了提高检测率,降低虚
警率的目的。 相似文献
8.
在多孔介质区考虑局部非热平衡,采用Brinkman-extended Darcy模型结合应力跳跃条件对部分填充多孔介质通道内流体传热特性进行分析。获得了各区域温度分布及Nusselt数解析解,并分析了各参数对温度及Nusselt数的影响。结果表明:界面对流传热系数Hs较小时,界面应力跳跃系数β和Darcy数Da的增加会减小流固两相间温差。而在高Hs下,Da减小也会减小两相温差。在Da、Hs和固流两相热导率之比K较大且空心率S(自由流体区高度与通道高度之比)和Biot数Bi较小时,流固两相间会在接近多孔介质区中部出现最大温差,而该最大温差会随着S增加和Da及Hs的减小向界面区移动。对于不同K与Bi,Nusselt数Nu与S的关系曲线存在不同的类型,与模型A(界面处多孔介质固相和流相根据各自温度梯度和热导率划分总热流)不同的是,采用模型C(界面处固相热流分配与自由流体区流相的热交换相关)所获得的Nu曲线类型与Hs有关。在K较小时,β对Nu的影响大于Hs对Nu的影响;而在K较大时,Hs对Nu的影响要远大于β对Nu的影响,且Hs增加会明显提高通道内的Nu。 相似文献
9.
核电厂重大设备状态在线监测是保障核电厂安全和经济运行的重要技术,针对传统阈值监测的固有缺陷,提出一种基于局部离群因子(LOF)和神经网络模型的设备状态在线监测方法。此方法属于多参数动态阈值监测方法,首先分析监测对象的故障模式和故障现象,选择一组可覆盖故障现象的传感器测点;根据设备运行特点采集足够长时间的历史运行数据,筛除异常数据;计算历史运行数据的LOF,以历史运行数据为输入、LOF为输出,建立并训练得到神经网络模型;最后基于神经网络模型和传感器测点实时数据计算设备健康指数,监控当前设备健康状态。将本文的监测方法用于循环水泵泵体健康状态的监测,并采集了一段时间的正常数据和异常数据以验证其监测效果,验证结果表明,本文提出的监测方法可以提前10d进行预警,降低误报率,大幅提升监控效能。 相似文献
10.