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针对传统PD模式识别用统计特征量需要依赖专家经验而缺乏一定的泛化性问题和卷积神经网络(CNN)模式识别算法缺乏PD图谱时序特征信息的问题,文中构建了基于CNN-LSTM深度学习的PD PRPD图谱模式识别模型,该模型综合了CNN善于挖掘PRPD图谱局部空间信息的优点和长短时记忆网络(LSTM)善于挖掘PD图谱时序特征信息的优点,可同时提取PRPD图谱的局部空间特征和时序特征,利用变压器典型绝缘缺陷放电图谱对构建的网络进行性能测试,并与CNN和LSTM对比,结果表明,对于PD图谱稳定的悬浮电位缺陷,CNN-LSTM和CNN的识别能力均为100%,但是对于金属突出物缺陷、油纸气隙缺陷和沿面放电缺陷,CNN-LSTM的识别能力优于CNN,CNN-LSTM网络的整体识别性能优于CNN和LSTM。 相似文献
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高压开关柜的运行状态对电力系统运行可靠性具有重要影响,带电检测是反映开关柜绝缘缺陷的有效手段。超声波(AE)、特高频(UHF)及暂态地电压(TEV)等多种局部放电检测技术在开关柜内金属部件异常放电的定性、定位具有一定优势。由于开关柜穿墙套管内部发生局部放电产生的电磁波经过多次折反射,导致检测点的信号衰减幅度较大,使常规电类检测方法不能完成局部放电检测与故障诊断。本研究基于臭氧对253.7 nm紫外光的吸收性提出了一种泵吸式臭氧浓度检测与AE局部放电相结合的技术,对穿墙套管内局部放电源的放电类型及放电程度进行定性、定位分析。结果表明:泵吸式臭氧浓度检测方法在开关柜穿墙套管内部异常放电定性与定位方面具有一定的有效性。 相似文献
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M50轴承钢广泛应用于航空发动机主轴轴承的制造,轴承钢热加工产生的孔洞极易作为疲劳裂纹的萌生源导致轴承的疲劳破坏。本工作通过热模拟实验和OM、SEM、EBSD、原位扫描等方法系统研究了不同应变速率(0.001~1 s-1)、变形温度(1000~1150℃)和应变(10%~50%)对M50轴承钢内部孔洞产生行为的影响,以及后续保温处理过程中孔洞的愈合机制。结果表明,轴承钢内部一次碳化物M2C和MC与基体硬度的差异导致非协调变形,从而在碳化物与基体交界处产生孔洞,此外碳化物的破碎也会促使孔洞在其内部形成。通过对不同条件下孔洞的产生情况进行定量分析发现,在高应变速率(1 s-1)、低变形温度(1000℃)、中等变形量(30%)的条件下,M50轴承钢内部产生的孔洞最多。变形后的保温处理可显著促进孔洞的愈合,其中保温处理后孔洞愈合区域富集Cr元素。 相似文献
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某330 kV变电站发现35 kV 1号电容器串联电抗器A相在运行时有明显异响,为准确判断35 kV 1号电容器串联电抗器A相运行状态,对35 kV 1号电容器串联电抗器进行红外测温、局部放电、声学成像等带电试验,未发现外部有绝缘或过热现象。停电后进行电感量、直流电阻及匝间过电压试验,结合声学成像结果综合判断该异响为玻璃钢支柱内产生。解体后发现支柱接地引下线与支柱壁接触,运行时设备带动引下线振动产生异响。通过综合带电检测和停电试验方法,可对异常诊断提供数据支撑。 相似文献