继电器触点接触电阻的时间序列短期预测

预测继电器触点接触电阻的研究对于预测其接触可靠性，乃至预测其整体可靠性均具有非常重要的意义。文中研究了接触电阻的时变规律，将触点闭合状态变化划分为稳定、不稳定和趋势三种状态变化，从而能判定接触的稳定性能。以接触电阻作为预测参数，建立了组合预测模型，即对不同状态变化的接触电阻采用不同的预测模型。实例预测结果表明该预测方法能够短期预测稳定和趋势变化的接触电阻。从而能对因接触不良导致的接触失效作出合理预测。     

触点动态接触电阻时间序列混沌预测

触点电接触性能的稳定性直接影响继电器乃至整个系统的可靠性,而接触电阻是表征触点电接触性能的重要参数之一,基于混沌理论对触点动态接触电阻峰值时间序列进行分析,并验证了混沌预测的有效性。首先对动态接触电阻峰值时间序列数据进行相空间重构,确定了接触电阻序列的最佳嵌入维数m和延迟时间?。在说明动态接触电阻峰值时间序列具有混沌特性的基础上,根据最大Lyapunov指数对触点动态接触电阻峰值时间序列进行了混沌预测,并给出了混沌预测的可靠范围。预测结果与试验数据对比发现,混沌预测短期效果较好。本文分析了触点动态接触电阻峰值时间序列的混沌特性,为触点电接触可靠性研究提供了新思路。     

电磁继电器贮存期接触电阻增长的动力学模型

电磁继电器贮存过程中,触点间的接触电阻超标是主要的失效模式,而触点间的阴离子扩散是导致触点表面绝缘膜增长、接触电阻增加的主要原因。本文分析了纯金属触点表面腐蚀膜的成膜机理,并根据扩散理论给出了接触电阻增长与触点间压力、接触压降以及环境温度的函数关系,建立了常闭触点间单个导电斑点的接触电阻增长动力学模型。该模型与其他学者的实测数据趋势一致,最后通过该模型的计算值与试验结果进行对比,进一步验证了提出的动力学模型的正确性,为进行触点贮存寿命的预测提供了新的思路和参考。     

交流接触器时变接触可靠度研究

对交流电磁接触器的测试信息（回跳时间、接触压降和断开触点间压降）进行了时序分析和统计分析,指出测量值序列的不确定性问题,基于分期加权统计分析法提出时序权重和概率权重的融合模型。确定了接触参数的时变可靠隶属曲线,对失效及未失效触点的接触参数测量值序列进行调理、综合。最后,得出依据时变接触可靠度对接触器进行剩余寿命预测的方法。     

基于概率分布和时间序列的接触失效组合预测模型

接触失效是继电器的主要失效模式,接触失效前对接触可靠性作出预测是一项非常有意义的工作.本文对继电器触点接触电阻测量值进行了分析与统计,发现接触电阻随时间复杂变化,呈现稳定、剧烈、连续增或减的时序特性,并发现接触电阻分布貌似正态分布.用计算机图检验和线性回归方法理论对"接触电阻服从正态分布"的论点验证,结果是接触电阻只是具有随机变量成分,并不服从正态分布.在概率分布和时变性质的基础上,建立了接触失效的组合预测模型,可对接触可靠与否及变化趋势作出预测.     

电触点材料接触电阻的测量方法

1引言随着我国电器工业的迅猛发展,对电器中关键部件的电触点材料提出了越来越高的要求,影响触点材料性能的电触点表面接触电阻也越来越受到电器在生产商和触点材料生产商的关注。由于影响触点接触电阻的因素非常多,成因也非常复杂,从理论上分析接触电阻显得比较困难,因此,如何真实准确地测试出触点材料表面的接触电阻,对触点材料生产商显得尤为重要。本文介绍的测试方法以及制造的仪器适用于触点材料生产企业,不仅可对其生产的触点材料的接触电阻状况进行检测,同时还适用于继电器生产企业触点装配前对其接触电阻状况进行检测。2测试原理本研究采用四端检测法对触点材料的接触电阻进行检测。由于毫伏计的输入阻抗高达数兆欧,远大于线路的接触电阻,从而避免了除触点接触电阻以外的电阻的影响(包括夹具和触点间电阻以及仪器线路中存在的电阻等)。其测试原理如图1所示。本方法中被测试触点之间的物理特性(接触压力、接触形式、超行程)可以设计为仿真测试,可按该触点实际应用的继电器或开关的机械参数设置,其测试值等同于在继电器或开关里的触点间接触电阻值。3测试仪器采用厦门市依莱美科技开发有限公司生产的CRM-2型触点接触电阻检测仪进行检测。由于触点间接触电阻的稳定性较差...     

继电器触点接触电阻的威布尔分布及时间序列接触失效预测模型

继电器的接触失效是各种失效模式的综合反映,而继电器接触电阻是能够反映其接触性能的重要电气参数,根据继电器接触电阻的序列值进行在线接触失效预测,能有效提高在接触失效发生前采取措施的概率。对继电器触点接触电阻测量值序列进行了时序分析和统计分析。融合先验威布尔分布的模型参数,建立接触电阻的时间序列组合预测模型,对接触电阻变化趋势进行预测。试验结果表明上述方法能对接触失效作出有效预判。     

降低继电器接触电阻的清洗工艺研究

基于继电器接触电阻的接触原理,研究了降低继电器接触电阻的清洗方法。用扫描电子显微镜分析典型触点材料,通过分析确定加工过程污染对继电器触点镀层的影响,然后给出几种不同的清洗方法,以减小继电器接触电阻,提高接触可靠性。最后,通过试验验证了清洗效果。     

接触电阻时间序列的混沌特性识别与预测研究

接触电阻是表征触点接触性能的一个重要指标。对监测得到的接触电阻时间序列进行混沌特性识别与预测。运用Cao氏法确定了接触电阻时间序列的最小嵌入维数,通过绘制其相轨线图和计算最大Lyapunov指数,从定性和定量两个角度分别验证了接触电阻时间序列具有混沌特性。最后基于最大Lyapunov指数方法对接触电阻时间序列部分数据进行了短期预测,并给出了混沌预测的尺度。结果表明,在可预测尺度内,预测效果较好且比较稳定,超出可预测尺度范围后,预测误差变大且不稳定。     

连续通电条件下触点接触电阻劣化的初步分析

电器长期通电后可使触点表面劣化,具体体现为接触电阻稳定增大、无规律增大、周期性变化、瞬时变化等电接触失效形式。本文以银镍触点材料为例,试验研究了接触压力、通电时间和通电电流对接触电阻的影响,并分析了接触电阻劣化失效的物理机制。     

基于CNN-GRU的光伏电站电压轨迹预测

光伏电站出力随机性易引发并网点电压大幅度波动,通过趋势预测提前调控是提高电压稳定性的有效途径。为了提升电压趋势预测精度,提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）的电压轨迹预测方法。首先,通过采集单元提取电压数据构建时间序列;然后,计算电压时间序列的自相关系数及其与外部变量间的最大信息系数（maximal information coefficient,MIC）,分析电压时间序列与外部变量在时序上的关联性;再通过CNN网络提取输入数据的高层特征;最后输入至GRU网络完成电压轨迹预测。通过某地光伏电站实测数据进行验证,结果表明：本文模型与GRU、长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）、CNN-LSTM、支持向量回归（support vector regression,SVR）等模型相比预测准确度更高。     

基于Wiener过程气体绝缘母线触头接触失效预测

气体绝缘母线(GIB)触头是过热性故障的多发部位,而接触电阻的大小是设备能否稳定运行的决定性因素。为了实现对GIB触头接触失效的预测,在时间尺度的非线性Wiener模型与逆幂率加速老化模型基础上,建立了GIB触头的失效预测模型。搭建了GIB触头电接触失效试验平台,开展了SF6和空气介质下GIB触头的载流摩擦磨损试验。通过似然函数参数估计得到不同条件下GIB触头接触电阻退化表达式,进而根据概率分布函数获取触点的接触失效寿命。试验结果与预测结果对比表明所建立失效预测模型的有效性。GIB触点在空气下的寿命22. 76年,在SF6下的寿命为43. 67年,所建立的失效预测模型可为GIB触头的设计制造和状态检修提供技术支持。     

基于CNN-GRU的光伏电站电压轨迹预测

光伏电站出力随机性易引发并网点电压大幅度波动,通过趋势预测提前调控是提高电压稳定性的有效途径。为了提升电压趋势预测精度,提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和门控循环单元（gated recurrent unit,GRU）的电压轨迹预测方法。首先,通过采集单元提取电压数据构建时间序列;然后,计算电压时间序列的自相关系数及其与外部变量间的最大信息系数（maximal information coefficient,MIC）,分析电压时间序列与外部变量在时序上的关联性;再通过CNN网络提取输入数据的高层特征;最后输入至GRU网络完成电压轨迹预测。通过某地光伏电站实测数据进行验证,结果表明：本文模型与GRU、长短期记忆网络（long short-term memory,LSTM）、CNN-LSTM、支持向量回归（support vector regression,SVR）等模型相比预测准确度更高。     

基于遗传算法与支持向量回归的发电机运行参数趋势预测

针对支持向量回归(SVR)模型在设备运行参数趋势预测中。根据人为经验选取模型参数导致预测精度不高的问题,提出了一种使用遗传算法(GA)优化SVR模型参数的方法(GA-SVR)。将该方法应用于发电机定子线圈出水温度的实时趋势预测中。结果表明,相较于SVR模型,GA-SVR具有更高的预测精度,能够满足电厂对发电机运行参数变化的趋势预测精度要求。     

电接触的接触电阻研究

电接触是研究电连接可靠性的应用学科,接触电阻是衡量电接触系统可靠性的重要指标。本文从影响接触电阻的因素以及接触电阻的微观模型出发介绍了最新的研究成果,给出了工程上计算及测量接触电阻的方法,指出了电接触未来的发展方向。     

电力电子集成模块中压接结构及其电接触特性

提出了一种在电力电子集成模块内使用的簧片压接互连工艺,该工艺具有很高的长期可靠性,核心是使用铍青铜制作的弹簧,该弹簧不仅提供足够的压接力,同时还实现可靠的电气连接。压接工艺具有十分优良的抵抗热应力的能力,并且工艺流程也很简单。研究了压接工艺的电接触特性。基于该工艺研制了一个4 kW的半桥集成模块,并通过温度循环实验和功率考核实验证明了工艺的可行性。     

基于MCEA-KPCA和组合SVR的滚动轴承剩余使用寿命预测

为了准确预测滚动轴承的剩余使用寿命(RUL),提出一种多评价标准有效性分析(MCEA)、核主成分分析(KPCA)和组合支持向量回归(SVR)相结合的滚动轴承RUL预测方法。该方法对提取的特征计算每个评价标准的有效性得分,自适应地确定每个评价标准的权重,筛选出有效性总得分高于其整体平均值的特征,进一步利用KPCA去除已筛选特征之间的信息冗余,建立约简后的特征矩阵。将多个轴承约简后的特征分别作为SVR的输入,当前使用寿命与全寿命的比值p即RUL作为输出,建立多个SVR模型,并采用自适应的方法确定各模型的权重,最终构建组合SVR预测模型。最后,对与训练不同的轴承进行测试,将约简后特征输入到组合SVR预测模型中,预测轴承的p值,实验结果表明,所提方法可准确地对滚动轴承进行RUL预测。     

基于聚类的支持向量回归模型在电力系统暂态稳定预测中的应用

提出了一种电力系统暂态稳定实时预测方案,通过相量测量单元(PMU)获得扰动后短时间内的发电机功角相量,利用支持向量回归(SVR)模型可以快速而准确地预测发电机相对功角的变化趋势,从而可以判断电力系统的暂态稳定性。为了提高预测的精度和降低SVR的训练负担,利用自组织特征映射(SOFM)网络对训练样本集进行聚类分析,对聚类后的每一类样本训练SVR,由于每类样本具有相似性,所以对每类样本单独训练SVR可以更好地提高训练精度;又由于分类后的子类样本数目相对较小,所以可以克服全体训练样本对SVR训练时间过长的缺点。结合新英格兰10机系统对基于多种不同样本的SVR从训练时间和预测精度进行对比说明该方法的有效性。