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1.
小波包在配电网单相接地故障选线中的应用   总被引:69,自引:8,他引:61  
应用在卓越尖空间皆具有良好聚焦特性的小波包,以适当频率带宽,对故障后暂态电气量进行分解。对于中性点接地方式不同的配电网,按照能量的观点,选择不同的频带来实现故障选线。基于选出的故障选线时频窗,提出了一种新的选线判据:以波形识别作主判据,以模值比较作副判据,经逻辑排序,最终给出邦联选线序列。理论及大量的EMTP仿真表明:该选线方法可以准确、可靠地实现单相故障接地选线,适合于接地方式不同的各种配电网,  相似文献
2.
基于小波包的小电流接地系统故障选线的新判据   总被引:57,自引:8,他引:49  
分析了故障选线的现状和基于小波包选线方法的优势及不足,提出了一种基于小波包的接地故障选线的新判据:先根据能量最大原则确定暂态电容电流最集中的特征频带,再比较各条线路特征频带的模最大值和零序电压首半波的极性以确定故障线路。该判断过程简单,抗干扰能力强,并且能够在只有2回线路的情况下选出故障线路。仿真结果表明,该判据不受接地条件和接地方式的影响,能够更准确可靠地选出故障线路。  相似文献
3.
基于多频带分析的自适应配电网故障选线研究   总被引:56,自引:10,他引:46  
该文应用小波包具有良好的领域分频特性,以适当频率带宽对配电网发生单相接地故障后备条线路的暂态零序电流进行分解,得到其在不同频段下的输出。按照能量最大的观点确定各条线路暂态电容电流分布最集中的特征频段,并根据故障线路暂态电容电流的极性与非故障线路不同的原理,通过比较所有线路在各自特征频段下的小波包分解系数的极性来自适应地实现故障选线。理论分析及大量的ATP仿真结果表明:该选线方法可以准确、可靠地实现配电网单相故障的选线。  相似文献
4.
利用小波包变换实现电力系统谐波分析   总被引:42,自引:7,他引:35  
薛蕙  杨仁刚  罗红 《电网技术》2004,28(5):41-45
小波包变换(WPT)建立在小波变换的基础上,可以实现信号频带的均匀划分,能够更好地提取信号的时频特性,具有更好的谐波分析特性.但是现有的小波包变换算法实现的频带划分不是按频率大小顺序排列的,给系统和谐波分析带来混乱.根据采样定理和滤波器组实现电路分析了小波包变换实现频带划分的特点,并利用改进的小波包变换实现算法进行系统分析,实例验证这种新的小波包分解结构对谐波分析具有更好的特性.  相似文献
5.
基于行波理论的配电网故障定位方法的研究   总被引:40,自引:6,他引:34  
提出了利用行波对带有分支的配电网故障线路进行准确定位的方法。该方法是一种分两步来确定故障点的定位方法:首先对故障产生的暂态行波进行检测,通过识别来自故障点和不连续点的反射波来确定故障区段;在确定了故障区段的基础上,找到与故障点相关的2个反射波,并由这2个波的最大相关时间计算得到故障点到检测端的距离。文中介绍了该算法的理论研究工作,给出了EMTP仿真的仿真结果,最后通过对一条带分支的单相线路进行试验,进一步证明了该方法的正确性。  相似文献
6.
基于小波包分解的电能质量扰动分类方法   总被引:38,自引:18,他引:20  
王成山  王继东 《电网技术》2004,28(15):78-82
随着敏感性设备的大量应用,电能质量问题已日益受到关注。对各种电能质量扰动进行分类是采取适当措施降低扰动带来影响的前提。小波包是在小波变换的基础上发展起来的,能够提供更为丰富的时频信息。章分别选取小波包分解终节点的能量和熵作为特征矢量,应用Fisher线性分类器设计了分段线性分类器,对扰动分类进行了仿真识别。仿真结果表明,以熵为特征矢量的分类方法有较高的识别正确率。  相似文献
7.
基于小波包算法的电机故障信号的压缩和重构   总被引:33,自引:5,他引:28  
提出了基于小波包改进算法的电机故障信号压缩和重构方法,取定误差限后,通过选择分解阶数自动优化调节每个节点的阈值来获得尽可能大的压缩比。分析了小波包分解尺度空间系数V1不压缩和压缩2种方案,以及小波包完全分解和基于熵值的最优分解下各压缩指标随尺度的变化情况,并比较了不同小波的压缩效果。分析结果表明,提出的方法在获得较大压缩比的同时又能不失真地重构原信号,并有效地减少小波包分解和重构的计算量,是一种有效的电机故障信号和压缩和重构方法。  相似文献
8.
苏战涛  吕艳萍 《电网技术》2004,28(12):30-33
作将小波包用于小电流接地电网发生单相接地故障后的暂态零序电流分解,提出了一种基于波形识别的判据:只要在故障电流的某高频段上,大多数采样点服从故障特征,根据少数服从多数原则便可正确判断故障线路。此方法可靠性高、抗干扰能力强、无需在现场进行定值调节,适用于具有不同接地方式的配电网。  相似文献
9.
小波包分析技术在大型电机转子故障诊断系统中的应用   总被引:29,自引:7,他引:22  
通过精密离心机电机驱动系统和机械系统的故障机理的分析,提出了两种故障信号基于小波包分析的特征提取方法.一个是渐进性故障信号的特征提取方法,控制器误差信号通过小波包分解与重构,最后在最低频段的节点得到了已经去噪的故障信号.另一个是振动信号频带能量的特征向量提取方法,动平衡系统的振动信号被分解到独立的频段,不同频带内的信号能量变化反映了系统机械运行状态的改变,每个能量成分被提取形成特征向量用于故障诊断.试验与仿真结果表明这种基于小波包分析的故障方法具有算法简单、可行的优点.  相似文献
10.
支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论(SLT)的机器学习算法,它能在训练样本很少的情况下得到很好的分类效果,从而为流型识别技术向智能化发展提供了新的途径.该文提出了应用支持向量机和小波包能量特征的流型识别方法.将压差波动信号小波包分解后的频带能量作为支持向量机的输入特征向量,并对水平管内空气-水两相流的流型进行了识别.试验结果表明:与BP神经网络相比,采用支持向量机进行流型识别可以获得更高的识别率,表明该方法是有效、可行的.  相似文献
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