环境条件对基于无人机红外检测的零值绝缘子检测判据的影响研究

随着红外测量技术的不断进步，对绝缘子状态进行红外热像检测逐步应用于电网的日常巡检中，但测量结果受环境因素影响显著。以输电线路现场运行中瓷绝缘子作为研究对象，分别在不同光照强度、湿度、温度与风速下采集绝缘子的红外图像，研究环境因素对绝缘子红外检测的影响规律。研究结果表明，当采用基于绝缘子串温度曲线的判别方法时，光照强度容易引起零值绝缘子的误判，温度变化对零值绝缘子检测没有影响；湿度变化会影响绝缘子钢帽的温升；在强风条件下，各绝缘子钢帽温度相同，不适合进行绝缘子红外检测。研究成果可用于指导电网红外巡检工作，保障绝缘子红外巡检结果的正确性，从而实现电网的安全稳定运行。     

一种改进的劣化盘形悬式瓷绝缘子红外热像诊断方法

在对盘形悬式瓷绝缘子的发热机理进行研究分析的基础上,结合绝缘子串的红外热像实验室模拟试验及现场实测,提出了一种改进的基于红外热像原理的劣化绝缘子诊断方法。现场检测结果显示,该方法能够有效提高基于红外热像原理的劣化绝缘子检测的正确率。     

故障绝缘子的发热机理及其红外热像检测

绝缘子故障主要指绝缘电阻劣化和表面污秽.在分析讨论引起绝缘子发热的电阻劣化和表面污秽机理基础上,利用绝缘子等值电路模型分析了绝缘子在电阻劣化和表面污秽时的发热规律以及实际运行绝缘子的热像特征.结果表明:低值、零值和污秽绝缘子的发热规律和热像特征具有明显的差异,故可用高分辨的红外热像仪来检测和分析实际运行中的绝缘子运行状...     

混凝土火烧损伤的红外热像检测与分析

根据红外检测原理，采用红外热像技术对混凝土火烧损伤进行实验研究，给出了火烧混凝土红外热像平均温升随时间的变化曲线，建立了混凝土红外热像平均温升与其受灾温度及强度损失的回归方程。     

轻质水泥基结构火灾经历温度的红外热像检测实验

以轻质水泥基结构为研究对象,利用红外热像和多通路温度传感器检测材料在火灾中经历的最高温度。在红外热像温升随时间的变化关系的基础上,建立了轻质水泥基材料的红外热像平均温升与其受火温度及强度损失的回归方程,得到该结构的火灾损伤的检测和评估模型。结果表明:(1)作为含有气泡状有机质的新型建筑材料,其高温作用后的红外热像温升明显较混凝土结构高;(2)材料的受火温度和材料强度损失的检测模型分别为:T=472.734 458x-587.909 642和f(T)/f0=110.662 138-0.154 507x;(3)通过红外热像检测模型,可评估火灾后的轻质水泥基材料的损伤程度,获得结构破坏前兆信息。     

中国农业银行股票价格的统计分析及预测

ARIMA模型与指数平滑法是统计应用中非常广泛的两种方法 ,他们可以用来对数据进行拟合并预测。本文对时间序列中的ARIMA与指数平滑法进行了比较,并运用这两种方法对股票收盘价格进行预测,结果显示ARIMA在近期预测中效果较好。     

基于干预ARIMA模型的中国GDP趋势分析

文章通过时间序列分析采用ARIMA模型及干预模型对我国的GDP数据进行分析,引入干预变量,对其进一步建模,拟合出ARIMA(2,2,0)模型。利用干预模型来预测2017年中国GDP的均值。     

红外热像技术在高温后混凝土损伤探测中的应用

红外热像检测是指利用材料表面温度和辐射率的差异形成可见的热图像,从而检测材料表面结构状态和缺陷,并以此判断材料性质和内部缺陷的一种无损检测方法。根据红外热像检测原理,对27个遭受高温作用并冷却后的混凝土试块进行红外线灯照射,利用红外热像仪检测了12个无粉刷层和15个带粉刷层的高温损伤试块的热像数据。通过对实验结果的统计分析,并进行了高温损伤试块的抗压强度试验,得到了混凝土试块红外热像平均温升随时间的变化曲线,建立了混凝土试块红外热像平均温升与过火温度及强度损失的回归方程。     

基于混沌SVM与ARIMA的工程造价组合预测

为了解决工程造价预测的时效性问题,针对传统线性时间序列预测模型可靠性不高的缺点,引入混沌相空间重构和支持向量机技术,并将两者耦合组成一种非线性预测模型,再利用ARIMA在整体线性趋势预测方面的优越性,对非线性模型进行修正。混沌SVM和ARIMA预测构成组合模型的两个子过程,将两个子过程的预测结果综合平均即可得到最终预测结果。经实例计算,组合模型比最大Lyapunov指数、ARIMA和只将相空间重构与SVM进行耦合的方法拟合效果好,预测精度高,证明其的确具有线性趋势拟合和非线性波动拟合的双优势。     

混凝土结构火灾损伤红外热像检测试验研究

根据混凝土结构火灾损伤特点 ,采用红外热像检测技术 ,对混凝土结构火灾损伤进行了试验研究 ,给出了混凝土的热像平均温升和抗压强度随着温度变化的曲线 ,并对影响混凝土热像平均温升和抗压强度的因素进行了分析。     

基于组合预测模型的股票预测方法的研究

对股票预测问题进行了深入的研究,提出了一个新的预测方法.针对股票时间序列的高度非线性、高噪音的特点,采用小波变换方法有效的过滤噪音、约简数据,并对ARIMA模型和BP神经网络预测模型进行了研究和分析,提出了一个基于ARIMA模型和BP神经网络模型的模糊变权重组合预测模型,应用该模型对股票时间序列进行分析预测,取得了令人满意的效果.     

基于红外图像特征与BP神经网络的绝缘子串低零值故障和污秽故障识别方法

提出一种基于红外图像温度分布特征和BP神经网络(BPNN,back-propagation neural networks)的绝缘子串低零值故障和污秽故障识别方法。首先利用图像处理技术分割提取绝缘子串红外图像中钢帽和盘面目标区域,得到对应温度数据;之后引入K-means聚类算法剔除分割目标区域中背景像素温度数据的干扰,并计算每个分割区域温度平均值,形成反映绝缘子运行状态的钢帽和盘面温度特征向量;在此基础上,建立以温度特征向量为输入的BPNN模型,实现绝缘子串低零值故障和污秽故障的识别及故障定位。最后通过将模型应用于某500 k V变电站绝缘子串故障诊断,验证所提出方法的准确性。     

ARIMA模型在基坑变形监测中的应用

文章从时间序列的角度出发,介绍了ARIMA模型的原理及其建模步骤,并将其应用到兰州某基坑的变形监测中,验证了ARIMA对变形监测的数据拟合和预测具有良好的效果,能精确地反映监测点的变化规律。     

风速和温度对红外热像检测绝缘子的影响分析

为研究风速和温度对红外成像法检测绝缘子的影响,提高检测的准确性,根据绝缘子电压分布模型和发热模型进行了仿真分析,并通过试验验证其合理性。仿真和试验结果表明:温度对可检测劣化阻值范围的影响很小,而风速的提升会显著减小可检测范围,其减小程度与绝缘子的位置有关,高风速对检测中间位置的劣化绝缘子会产生更为不利的影响。     

基于ARIMA模型的深圳市空气质量指数时间序列预测研究

目的构建适合深圳市空气质量指数(AQI)预测的自回归移动平均模型(ARIMA),为有效地治理和控制空气污染提供科学依据。方法应用时间序列分析方法对深圳市2014年1月1日—2016年6月30日AQI逐日数据进行分析并建立预测模型,对建立的预测模型进行参数估计、模型诊断、模型评价,选择最优预测模型,利用所得到的模型对2016年7月1日—2016年7月6日AQI进行预测,并评价其预测效果。结果本研究2014年1月—2016年6月共收集了深圳市912个逐日AQI数据,空气质量级别为优、良和轻度污染的比例分别是48.6%、48.4%和3.0%。经平稳性检验,该原始序列适合进行模型拟合,经过模型拟合诊断发现ARIMA(3,0,1)模型为最优模型,赤池信息准则(AIC值)和贝叶斯信息准则(BIC值)最小,分别为7 364.51和7 393.41,Box-Ljung检验结果 Q值为17.48,P>0.05,模型残差为白噪声序列。2016年7月1日—2016年7月6日AQI预测值与实际值的平均相对误差为16.6%,实际值都在95%可信区间内,建立的ARIMA(3,0,1)模型的拟合精度和预测效果较为理想。结论 ARIMA(3,0,1)模型能较好地模拟深圳市AQI变化趋势,有良好的预测效果。     

混凝土缺陷红外无损检测试验研究

针对混凝土内部空鼓缺陷的检测进行了持续加热红外无损检测试验,采用了绝对温度对比度方法,通过对试验的加热和散热全过程的红外热像图序列分析了缺陷大小、深度等对热像图特征的影响。在试验研究的基础上,利用大型三维有限元分析软件ANSYS对混凝土缺陷红外热像检测试验的过程进行了模拟计算,定量研究混凝土红外热像检测中对比度与缺陷参数的关系,以及缺陷边界在红外热像图中的表现特征,同时对混凝土缺陷红外热像检测及数据处理的方法进行了初步的探讨。     

PP纤维及冷却方式对C60 HPC 高温损伤红外热像的影响

对聚丙烯(PP)纤维体积掺量为0、0.2%、0.3%(编号为P0、P2、P3)的C60高性能混凝土(简称HPC)进行模拟火灾试验,采用自然冷却和喷水冷却方式分别将试件冷却至常温。利用红外热像仪检测HPC平均温升,测试HPC抗压强度,分析不同冷却方式及PP纤维掺量对经受不同受火温度后的C60 HPC红外温升和抗压强度的影响。结果表明:随受火温度的提高,HPC的红外热像平均温升均呈上升趋势,其中P3红外热像平均温升最大、P0最小,喷水冷却下试件的红外热像平均温升均大于自然冷却的红外热像平均温升;抗压强度总体呈下降趋势,但300℃后自然冷却下的抗压强度有反弹现象,喷水冷却下作用温度小于300℃的混凝土抗压强度下降幅度较小,其中两种冷却方式下,P3抗压强度始终最小,受火温度200、300℃时,P2抗压强度大于P0。作用温度高于300℃后,喷水冷却下试件的抗压强度均小于自然冷却的抗压强度。总体,PP纤维适宜掺量为0.2%,喷水冷却对混凝土火灾损伤趋于严重;300℃之前,PP纤维融化可降低混凝土内部蒸汽压,改善HPC的高温性能。     

樟子松凋落物阴燃测温精度研究

采用红外热像仪探测樟子松凋落物阴燃温度,并通过温度拟合提高红外热像仪的使用精度,为阴燃火灾的探测提供精确的温度数据基础。设置风速0~3 m/s、探测距离1~10 m、探测角度30°~60°的工况,分别采用红外热像仪和热电偶进行测温,以热电偶测温为基准温度,研究红外热像仪探测阴燃的使用精度和误差。实验得出:红外热像仪的有效探测距离为8 m,测温的相对误差随着探测距离、探测角度以及森林风速的增大而升高。利用MATLAB得出不同风速的工况下红外热像仪测温的相对误差与探测距离、探测角度的二元二次非线性拟合方程,为森林阴燃火灾探测提供数据基础。     

基于时间序列分析法的滑坡变形特征研究

应用时间序列分析方法建立滑坡位移ARIMA预报模型。采用差分平稳,自回归AR模型和移动平均MA模型对滑坡位移进行预测,得到了该滑坡监测点TP1的预报模型为ARIMA(2,2,1),然后分析对比实测与预测位移–时间曲线之间的关系。计算结果能够较好地体现出滑坡在外界诱发因素作用下位移的发展变化趋势,说明所建滑坡位移预测预报模型效果较好,在滑坡位移预测中是有效可行的。     

基于时间序列分析法的滑坡变形特征研究

应用时间序列分析方法建立滑坡位移ARIMA预报模型。采用差分平稳,自回归AR模型和移动平均MA模型对滑坡位移进行预测,得到了该滑坡监测点TP1的预报模型为ARIMA(2,2,1),然后分析对比实测与预测位移–时间曲线之间的关系。计算结果能够较好地体现出滑坡在外界诱发因素作用下位移的发展变化趋势,说明所建滑坡位移预测预报模型效果较好,在滑坡位移预测中是有效可行的。