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变压器套管引线在运行中受力的作用极易产生形变,影响变压器的安全运行,因此可通过超声检测技术实现变压器套管引线的定期检测。超声回波信号在进行采集时极易受到噪声干扰,需通过高效的去噪算法实现去噪。针对传统去噪算法阈值大小、信号分解层次难以确定和去噪效率低等缺点,提出一种全新去噪方法,将改进小波变换与EEMD分解去噪算法结合,使用改进小波去噪法进行信号预处理,然后对处理后的信号进行EEMD分解去噪二次处理,提升去噪效果与信号的信噪比。经试验验证,处理后超声回波信号信噪比显著提高,提高了超声检测的精度,达到了较为理想的效果。 相似文献
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邓权伦 《中国新技术新产品》2013,(20)
我国对高压电网发展的要求越来越高,也很急迫。电气设备由于长期的运作因此会产生一些问题,比如:绝缘系统被破坏。本文主要对高压设备的绝缘试验进行分析。 相似文献
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为了实现变压器故障的直观分类和故障识别,在分析变压器振动机理的基础上,提出一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络的变压器故障检测方法。首先利用集合经验模式分解(EEMD)方法提取变压器不同运行状态下振动信号的特征矢量,以其表示变压器运行状态,降低故障分类和识别时运算量。然后通过采用SOM网络自组织学习算法,不断学习样本的特征矢量确定故障隶属函数,从而可以快速有效地诊断变压器的故障类型。试验结果表明,该方法可实现对变压器正常状态、绕组轴向变形、绕组径向变形、铁芯故障4种状态分类,并对测试样本进行快速的模式识别。 相似文献
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