基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测

微弱信号的幅值通常很小,且常被噪声淹没,难以检测。文中提出基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测方法。该方法利用互相关方法对微弱正弦信号进行初步去噪,再利用混沌检测方法提取有效信号,以充分发挥互相关及混沌检测在噪声抑制及信号提取方面的优势;将最大李雅普诺夫指数作为判断混沌系统相变的量化依据,自动识别混沌系统的临界状态,从而准确给出用于确定微弱正弦信号幅值的策动力临界阈值。仿真实例分析表明,该方法能有效地检测出深埋于强噪声中的微弱正弦信号,且其检测精度较单独的互相关方法和混沌检测方法更优。     

SF6高压断路器状态分析的模糊综合评判方法

根据目前国内外SF6高压断路器的检测现状及高压断路器状态评估方法,结合模糊数学,提出了用模糊综合评判法评估高压断路器的工作状态。     

一种在线分析变压器故障特征气体的智能传感器

在线监测变压器油中溶解气体可有效地分析变压器绝缘状况,在线监测用气体传感器是实施该技术的关键。针对半导体气体传感器的交叉敏感特性,提出了将气体传感器阵列与人工神经网络技术相结合,利用6个半导体气体传感器组成传感器阵列,采用BP神经网络进行模式识别。大量的试验证明,所提出的智能传感器可有效地提高H2,CO,CH4,C2H4,C2H2,C2H66种气体的分辨率和检测灵敏度。     

SF6气体中微水含量在线监测方法

介绍了一种SF6气体中微水含量在线监测的方法。监测系统以相对湿度、温度和压力为特征量,分别以湿度、温度和压力传感器实现对特征量信号的提取,经过现场数据处理后传送至计算机,利用计算机实现对数据的最终分析和显示。该系统的实际测量表明:传感器工作正常,能准确反映SF6气体中的水分含量。     

基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测

微弱信号的幅值通常很小，且常被噪声淹没，难以检测。文中提出基于互相关和李雅普诺夫指数的微弱正弦信号混沌检测方法。该方法利用互相关方法对微弱正弦信号进行初步去噪，再利用混沌检测方法提取有效信号，以充分发挥互相关及混沌检测在噪声抑制及信号提取方面的优势;将最大李雅普诺夫指数作为判断混沌系统相变的量化依据，自动识别混沌系统的临界状态，从而准确给出用于确定微弱正弦信号幅值的策动力临界阈值。仿真实例分析表明，该方法能有效地检测出深埋于强噪声中的微弱正弦信号，且其检测精度较单独的互相关方法和混沌检测方法更优。     

油纸绝缘局部放电与油中产气规律的典型相关分析

油中溶解气体分析方法(dissolved gas analysis,DGA)是对局部放电进行检测和诊断的重要手段之一,但是目前其准确度有一定局限性,主要原因是缺乏对油中溶解气体和变压器实际故障之间关系的研究。该文基于3种常见的油纸绝缘局部放电模型模拟实验,将典型相关分析方法应用于局部放电与油中产生气体的相关性研究。结果表明:典型相关分析法能定量地评估局部放电发展过程中的统计特征参数与油中溶解气体含量2组数据之间的相关性,以及不同参数向量对相关性的贡献,挖掘出每组参数中的主要特征向量,如沿面放电特征统计参数为偏斜度sk和峰值个数pk,特征气体为乙烯、乙烷。实验结果为局部放电产气机制研究和提高DGA法的准确度提供参考。     

油浸式电力变压器动态热路改进模型

油浸式电力变压器绕组的热点温度是指导变压器负载运行方式和影响变压器绝缘寿命的重要参数,准确计算绕组热点温度具有重要意义。在分析运行变压器散热过程的基础上,考虑油箱外壁与周围环境的热量传递,利用传热学原理和热电类比方法,定义非线性热阻和集总热容,并考虑油粘度随温度的变化,建立电力变压器动态等效热路的改进计算模型。将模型的计算结果与实验室自然油循环自然空气(oilnatural-air natural,ONAN)冷却方式下100 kVA/5 kV油浸式温升试验变压器实测数据和IEEE Std C57.91推荐方法计算值进行对比,比较结果表明:通过改进模型计算的变压器顶层油温和绕组热点温度具有较高的精度。     

基于多参量光纤F-P传感的变压器局部放电与油温传感方法

为及时准确掌握电力变压器的运行状态,简化变压器内部传感器的安装布置,针对局部放电和油温这两大变压器运行状态关键特征参量,提出基于法布里-泊罗干涉(Fabry-Perot interference)原理的变压器局部放电与油温多参量光纤传感方法.设计了谐振频率在121 kHz的光纤F-P超声探头,采用光强解调法,基于超声波...     

广义回归神经网络在变压器绕组热点温度预测中的应用

电力变压器的绕组热点温度是影响其绝缘性能的主要因素之一,因此有必要进行电力变压器绕组热点温度预测以提高电力变压器的运行可靠性。变压器内部温度受诸多因素的影响,且计算涉及到传热学、流体力学和电磁学等边缘学科,以致其计算复杂,不宜使用。广义回归神经网络(GRNN)具有较强的非线性映射能力和柔性网络结构以及高度的容错性和鲁棒性等特点,将其应用于变压器绕组热点温度的预测,克服了基于误差反向传播算法的人工神经网络(BPNN)预测时训练过程中存在局部最小点、收敛速度慢等缺点。将预测结果与实测值进行对比,结果表明GRNN神经网络的预测结果与实测值具有较好的一致性。     

一种新型中空纤维膜的油气渗透特性

油气渗透是变压器油中溶解气体在线监测的技术关键。由于高分子膜的油气渗透装置结构简单、分离效果良好,所以具有很好的应用前景。笔者结合高分子膜的渗透机理,采用高分子膜材料,研制了一种中空纤维膜(毛细管),试验室搭建了由油气渗透装置等组成的油气渗透试验平台,在不同油温下对中空纤维膜进行油气渗透试验,对中空纤维膜的渗透性能以及渗透率随温度的变化规律进行研究,分析了膜厚对渗透性能的影响。理论及试验结果为进一步完善变压器油中溶解气体在线监测系统提供了技术支撑。