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1.
小波分析及其在电力系统中的应用(三)工程应用技术   总被引:30,自引:2,他引:28       下载免费PDF全文
在小波分析的理论基础上,详细介绍了基于小波分析的信号分解和重构、信噪分离、特征 提取、数据压缩和重构等工程中特别是电力系统领域中较为实用的应用技术,并对每一种应 用技术都提供了具体的算法框图和算例,为电力系统的工程技术人员利用小波理论提供了有 力的工具。  相似文献
2.
电力市场下系统边际价格混合预测模型的新研究   总被引:19,自引:5,他引:14  
电力市场中,价格作为各市场主体运营工作的重要参考信息,一直得到广泛的重视和研究.但是,电价影响因素之间复杂的相互作用增加了电价预测建模的难度.针对该问题,该文提出了一种基于独立分量分析-支持向量机的系统边际价格预测混合模型.首先,该模型基于影响因素的高阶统计信息,通过构造混合优化变换函数,建立自适应的独立分量分析迭代算法,并提出基于峭度的去冗余新方法,实现了电价影响因素的特征提取,挖掘出更具表征能力的电价有效影响因素集.然后,将该样本集用于回归支持向量机的训练,建立了独立分量分析与支持向量机相结合的电价预测模型.该模型充分发挥独立分量分析的特征提取优势,增强了支持向量机模型输入样本的表征能力,使电价预测模型更加准确.美国加州现货电能量市场的实例数据验证了该文所建模型的有效性.  相似文献
3.
基于小波脊线的笼型异步电动机转子故障特征提取   总被引:17,自引:3,他引:14  
提出了基于小波脊线的渐近信号瞬时频率提取算法 ,并应用到异步电动机转子故障特征提取中。异步电动机转子故障时 ,相应地定子电流中便含有频率为 (1 - 2s) f1的附加电流分量。由于异步电动机起动过程中转差率s是连续变化的 ,(1 - 2s) f1则以 f1→ 0→f1的规律进行变化 ,因此可以通过应用小波脊线分析异步电动机定子起动电流信号来提取转子故障特征。实验结果证明了本方法的有效性  相似文献
4.
基于变压器故障分类的DGA特征提取   总被引:16,自引:5,他引:11  
为提高诊断效果,利用DGA诊断电力变压器故障时,可从模式识别的角度出发,针对具体的分类模式,提取出能区别不同类别模式的“选择性”信息。选择和测试放电与过热故障、电路过热与磁路过热故障的气体特征的结果表明,根据不同的分类模式提取气体特征对提高故障识别效果有益。  相似文献
5.
局部放电脉冲波形的时频联合分析特征提取方法   总被引:14,自引:0,他引:14  
较全面地总结了基于放电脉冲波形的特征提取方法 ,分析对比了各种方法的识别效果以及一些影响识别效果的因素。在此基础上 ,深入研究了时频联合分析在局部放电模式识别中的应用。  相似文献
6.
基于负荷特征提取的神经网络短期负荷预测   总被引:13,自引:11,他引:2  
丁坚勇  刘云 《高电压技术》2004,30(12):47-49
综合考虑天气负荷类型和历史数据特征对负荷变化的影响 ,提出了一种新的短期负荷预测方法。通过ARMA、BP神经网络等提取具有特征的神经网络学习样本 ,用反向传播算法建立神经网络短期负荷预测模型。实际算例表明 :该法在负荷平稳或波动较大的季节均有预测精度高且适应性好的特点。  相似文献
7.
小波包特征熵提取水轮机尾水管动态特性信息   总被引:12,自引:3,他引:9       下载免费PDF全文
将小波包多分辨与信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波包特征熵-故障法。首先对采集到的振动信号进行3层小波包分解,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列,进而建立信号的小波包特征熵向量,选取最能反映故障特征的参数作为特征参数,进行故障诊断识别。以水轮机尾水管压力脉动信号为例,运用此法进行了尾水管动态特性信息提取。试验表明小波包特征熵法是提取故障信息并进行故障识别的一种行之有效的方法,为流体机械的故障诊断开拓了新的思路。  相似文献
8.
采用模糊支持向量机的模拟电路故障诊断新方法   总被引:10,自引:1,他引:9  
为了解决模拟电路故障诊断复杂多样难于辨识的问题,有效提高分类的准确度,提出了一种模拟电路故障诊断的新方法。首先对采集的信号进行时-频域联合特征提取并采用新的模糊隶属度函数确定训练样本的隶属度,消除噪声和野点对故障诊断的影响;然后将训练集输入模糊支持向量机分类方法训练获得故障诊断模型;最后将测试集输入训练好的模糊支持向量机分类模型,实现对不同故障类型的识别。将该方法应用于CTSV滤波电路进行故障诊断仿真实验,结果显示该方法不仅能正确分类单故障而且能有效分类多故障,平均故障诊断率达到98.2%,为模拟电路故障诊断开辟新的途径。  相似文献
9.
基于移动时间窗的直流局部放电特征提取方法   总被引:9,自引:1,他引:8       下载免费PDF全文
电气设备局部放电信号的特征提取是电气设备绝缘在线监测及故障诊断技术领域的前沿课题。当前的研究大多集中在交流局部放电的特征提取方法上,很少有人研究直流局部放电的特征提取方法。文中采用移动时间窗技术,提出一种新的直流局部放电特征提取方法。该方法通过研究时间窗内的局部放电次数、最大视在放电量、平均视在放电量等物理量与电气设备绝缘状态之间的关系,提取它们作为表征电气设备绝缘性能的特征量,用来进行状态评估与故障诊断。实验结果表明,该方法所提取的特征量能够很好地表征电气设备的绝缘性能,为电气设备绝缘的在线监测提供了理论依据。把它应用于地铁牵引变电站馈线电缆绝缘的在线监测中,效果良好。  相似文献
10.
电力设备局部放电模式识别中分形理论的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
本文论述了分形理论在局部放电特征提取中的应用 ,建议将分形理论和小波变换、人工神经网络相结合 ,可以提高局部放电模式识别的有效性和准确率。研究表明 ,分形理论在局部放电模式识别中的应用极具发展前景 ,它可以大大减少特征提取数量  相似文献
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