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为解决传统污秽检测方法对输电线路绝缘子污闪防治的局限性,采用非接触式、高分辨率的高光谱成像技术对污秽在线检测技术进行研究。为有效提取反应污秽度的光谱特征并削弱冗余与干扰信息的影响,提出一种小波包能量谱特征优化的绝缘子污秽等级识别技术。首先,对不同污秽度的绝缘子样品的光谱图像进行背景分割,提取均匀覆污区像素点光谱均值曲线;其次,对不同图像的光强均匀度差异、环境噪声进行预处理,并通过导数变换提升不同污秽等级间的可区分性。再次,对预处理后的谱线进行小波能量谱特征提取。最后,基于所提特征建立基于支持向量机(support vector machines, SVM)的污秽等级识别模型。实验结果表明,相比于采用全波段数据或PCA特征数据作为输入,基于小波能量谱特征建立的支持向量机(SVM)污秽等级识别模型对样品识别准确率达到99.8%。#$NL关键词:关高光谱成像;绝缘子污秽等级;小波包能量谱;支持向量机#$NL中图分类号:TM933 相似文献
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水分是引起油浸式套管绝缘性能劣化的主要因素之一,将HN介电弛豫模型用于研究套管中不同水分含量对其绝缘介电特性的影响对评估套管受潮状态具有重要意义。制备5组不同水分含量的72.5 k V套管试样,对不同水分含量油纸绝缘试样进行频域介电谱测试,采用HN介电弛豫模型拟合介电频谱,并分析水分含量对HN介电弛豫模型参数的影响。结果表明:水分含量对HN介电弛豫模型的弛豫时间常数、弛豫强度和形状参数具有显著的影响;随着水分含量的增大,弛豫时间常数减小,弛豫时间常数与水分含量呈对数线性关系;弛豫强度和形状参数随着水分含量的增加而变大,弛豫强度与水分含量呈指数关系,形状参数与水分含量呈线性关系。 相似文献
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为进一步提升智能化变电站变压器运行数据的管理速率,提高站用状态监测系统的工作效率,文中从变压器振动噪声监测的实际需求出发,在分析数据管理移动技术和算法内嵌技术的基础上,设计并开发了基于.NET框架的变压器振动噪声综合分析系统。该系统以Oracle数据库作为后台数据库,采用Client/Server模式及ADO.NET与MATLAB混编技术,实现了变压器运行过程中海量振动噪声监测数据的读入和存储,提高了监测数据管理效率。同时以内嵌的振动噪声信号处理方法提取了变压器稳态与短路冲击下的信号特性,可为在运变压器的状态评估提供依据。系统运行结果验证了所述变压器振动噪声综合分析系统的可行性及有效性。 相似文献
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变压器振动信号是评估其工作状态的重要参数之一,与绕组松动或变形等隐患密切相关,为揭示变压器振动信号的变化趋势,本文提出了一种基于广义回归神经网络和马尔科夫链修正的变压器振动信号预测方法。即分别以变压器运行电压、负载电流和振动信号归一化特征频率为输入和输出建立变压器振动信号广义回归神经网络预测模型,然后引入马尔科夫链并结合负载电流的变化对振动信号计算结果进行修正以获得最终的预测结果。对某500 kV变压器振动在线监测信号的分析结果表明:经马尔科夫链修正后的变压器广义回归神经网络振动信号预测模型预测精度高,可为变压器绕组运行状态的振动监测技术提供重要参考。 相似文献