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1.
采用小波分析与神经网络技术的局部放电统计识别方法   总被引:28,自引:5,他引:23  
小波变换技术适合于局部放电(PD)的检测与识别,但所用小波或提取的特取的特征量不合适时,识别效果不理想。因此,测量了6种典型绝缘缺陷模型产生的144组PD脉冲数据,用基数B样条导数小波成功地从这些实测数据的极强电磁干扰中检测出了PDs,得到了相应的三维统计分布图与各种二维统计分布图,提出了一种新的小波分解方法处理这些PDs对应的统计分布图,并在小波变换域定义了一组与传统方法完全不同的新特征量来识别这些PDs。以新定义的特征量组成输入矢量,用基于BP算法的前馈型神经网络,对6种典型PDs及加上4种混合PDs组成的共10种PDs进行了识别测试,识别效果远远优于现有方法水平。  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.
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
5.
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
6.
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
7.
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
8.
水电机组振动信号的子带能量特征提取方法研究   总被引:8,自引:0,他引:8  
通过分析引起水电机组振动故障的各种原因及其频率特征,综合采用小波分析和傅立叶变换方法对机组振动信号进行了预处理,提出了对机组振动的各频段信号进行子带能量特征提取的方法,从而为准确地诊断机组的振动故障和引起故障的原因提供了依据。  相似文献
9.
基于EMD和自相关分析的轮胎音频信号处理   总被引:8,自引:0,他引:8  
路面的基础激励与路面平整度有着密切的关系,传统的方法很难有效的提取路面施加于轮胎的周期信号。为了通过轮胎音频信号来分析路面平整度,本文采用EMD与自相关分析相结合的方法处理实际工程中所采集的路面轮胎音频信号。首先对原始信号进行经验模态分解,得到理论意义上的固有模态函数;然后对各分解层做自相关分析,判别每层IMF中是否含有周期信号;最后通过频谱分析,有效提取相应周期信号的频率和幅值,进而计算出路面基础激励的频率值,标定路面的平整度。试验结果表明,路面较平整的路段基础激励全部在100Hz以下,且基础激励越大,路面平整度越差;同时该方法也为检测路面平整度提供相应的科学依据。  相似文献
10.
提出了一种以关键运行特征识别和稳定薄弱环节辨识为目标的智能稳定评估方案,基于改进遗传算法与k阶近邻法(k-NN)相结合的稳定特征提取算法,实现对稳态运行信息中稳定关键特征的识别.在新英格兰10机39母线系统的仿真测试表明,算法能有效提取出反映不同区域稳定水平的少量关键运行特征变量,该特征较好地反映了失稳模式信息.通过构造基于BP网络的临界切除时间(CCT)预测器进一步验证了特征提取的有效性.基于特征提取结果与扰动位置的关联分析,提出了特征重合度判别方法,实现了对电网的稳定分区.  相似文献
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