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基于模糊数学理论建立了高压断路器开断磨损状态评估的模糊综合评判模型。由影响高压断路器开断磨损的3个因素(相对电磨损程度,累计开断次数,使用年数)组成因素集,断路器开断磨损状态按良好、较好、一般、注意组成评价集,在此基础上采用模糊综合评判的方法对断路器开断磨损状态进行评估。利用本模糊综合评判模型不仅可以对高压断路器开断磨损状态进行评估,而且还保留了各个单项的状态信息。通过应用此模型对一电业局的多台断路器开断磨损状态进行了评估,验证了方法的有效性和准确性,取得了满意的效果。 相似文献
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为了使高压断路器运行状态的评估更准确可靠,提高其诊断精度,提出了运用层次分析法、熵权理论与模糊综合评判相结合的高压断路器运行状态的评估方法。该方法首先由模糊数学确定各因素的隶属函数,其次通过层次分析法、熵权理论确定高压断路器运行参数指标的综合权重,最后结合指标权重与评判矩阵进行模糊运算得到高压断路器的综合运行状态。以SF6高压断路器为例,验证该方法合理有效。 相似文献
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基于灰色模糊综合评判的高压断路器状态评估 总被引:4,自引:0,他引:4
针对高压断路器状态评估因素具有模糊性和灰色性的特点,将灰色模糊理论应用到高压断路器的状态评估中。基于试点工程,建立考虑高压断路器运行机理的递阶层次评估模型;采用层次分析法计算各层次评估因素权重集的模部,结合信息充裕程度及专家经验,确定相应评估因素权重集的灰部;综合定性分析与定量分析,以隶属度描述评估因素与状态等级间的模糊关系,并引入点灰度描述模糊关系的不可信程度,建立灰色模糊判别矩阵,进而对高压断路器运行状态进行综合评估。实际算例表明,所提模型能够客观有效地评估高压断路器的状态。 相似文献
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通过开发“断路器SF4气体在线综合监测装置”,实现在不排放SF4气体的条件下,对高压断路器SF4气室中的湿度、密度和温度进行综合在线精确测量,自动启动报警、闭锁装置和实时数据远传,以满足对SF4高压断路器SF4气体状态的综合在线监测,并为变电站综合自动化控制和设备状态检修提供技术保证。 相似文献
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基于相空间重构的高压断路器振动信号特征分析 总被引:3,自引:0,他引:3
在高压断路器运行和操作过程中,其振动信号包含了最丰富的关于操纵机构、机械连接和灭弧室内的触头动作信息,有效的信号处理方法和特征提取手段能够将这些信息反映出来,作为诊断及检修的判据。以提取诊断及检修判据为目的,将相空间重构的方法应用于高压断路器的振动信号处理,从一个新的角度对信号进行了分析,提取信号特征并加以整理。通过对相空间重构获得的相空间图直观定性分析,并进一步利用求解振动信号的关联维数的方法定量判断,提出了一种分辨断路器机械机构运行状态的方法。通过对几种工况下高压断路器的振动信号的处理,结合对各种条件下获得的振动信号的关联维数变化规律的分析,证明了该方法提取的关联维数判据能够有效分辨断路器操动机构的正常与异常状态。这表明该判据可以充当分辨断路器操动机构的工作状态是否异常的重要依据,通过与其他故障诊断方法相结合,具有一定的应用前景。 相似文献
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提出并探讨了基于混沌吸引子形态特性的高压断路器振动信号特征提取方法。采用功率谱和Lyapunov指数分别对高压断路器振动信号进行定性和定量混沌分析,证实了高压断路器振动信号既包含高压断路器动力学特性,也存在混沌现象;在此基础上,对振动信号进行相空间重构,分析混沌吸引子形态特性与故障类型之间的关系;最后,以不同严重程度的分闸缓冲器故障为例,深入探讨了不同严重程度故障下混沌吸引子的演变规律。研究结果表明,高压断路器振动信号混沌吸引子形态在同一故障状态下较稳定,对故障类型及故障严重程度较敏感,这表明混沌吸引子形态特性是研究高压断路器振动信号特征提取的有效实用途径。 相似文献
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研究了证据理论在高压断路器故障诊断中的应用.应用D-S(Dempster-Shafer)证据理论基于多传感器在线监测系统对高压断路器进行故障诊断.探讨了D-S(Dempster-Shafer)证据理论的有效性问题,并在D-S证据理论失效的特殊情况下给出了解决方法,提高了D-S证据理论在高压断路器状态监测中故障判断的可靠性,给出了一套可靠的高压断路器故障诊断方法.并且针对D-S证据理论,分析了Dempster的修正模型在证据高度冲突方面的缺陷,提出了一种新的基于D-S证据理论的合成规则.实验结果也表明,这种新的合成规则不但比较好地综合保留了修正模型的优点,又避免其不足,取得了更加合理的效果. 相似文献
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引入集合经验模态分解(EEMD)对Hilbert-Huang变换(HHT)方法进行改进,并将改进的HHT方法结合支持向量机(SVM)应用于高压断路器振动信号特征提取和触头超程状态识别中。采用EEMD提取反映振动信号局部特性的本征模态函数(IMF)分量,并计算IMF分量的Hilbert边际谱能量值,由此构造高压断路器触头超程状态特征量,利用得到的特征向量对SVM进行训练,实现高压断路器触头超程状态的自动识别。试验提取了高压断路器在不同触头超程下的振动信号并进行分析,结果表明所提方法能够有效识别高压断路器触头超程状态。 相似文献