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硅橡胶材料被广泛应用于输电线路外绝缘领域,但长期运行后会逐渐发生老化现象,目前缺乏可应用于现场的、有效的老化表征手段。基于激光诱导击穿光谱技术(LIBS)可以快速获取硅橡胶样品的元素组成,并结合热重分析方法有效地测量硅橡胶的主组分,相比于常规的元素测量手段,该方法具有良好的现场应用前景。由于光谱的质量对基于LIBS的硅橡胶老化分析影响较大,需优化LIBS参数获取高质量的光谱以进行材料组分分析。以新制高温硫化硅橡胶(HTV)为样品,对单脉冲激光能量、激光聚焦位置、光谱仪采集光谱的延迟时间对光谱质量的影响进行讨论,获得了新制HTV样品的烧蚀阈值与适用于硅橡胶材料组分分析的优化LIBS参数,最后利用热重分析仪测量了样品的主组分,发现与LIBS的测量结果有很好的对应关系。 相似文献
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基于贝叶斯网络和粗糙集约简的变压器故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
贝叶斯网络处理不确定性问题的能力可以很好地解决变压器故障诊断中因数据不完整而难以得到可靠结论的问题。为此,将贝叶斯网络分类器和粗糙集约简理论相结合,基于专家知识及统计数据建立贝叶斯网络分类模型,并综合运用色谱数据及电气试验数据作为变压器故障诊断的属性集输入,实现概率推理及对可能故障类型的排序,提高诊断结论的可靠性。此外,利用粗糙集约简理论对贝叶斯网络分类模型进行最小约简,降低网络结构的复杂性,减小模型所依赖的输入量,以更切合实际诊断情况。实验证明,该方法具有处理信息缺失的能力及容错特性,准确率较高,是一种变压器故障诊断的有效方法。 相似文献
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针对现有的语义分割算法存在分割结果空间不一致的问题,提出一种基于加权损失函数的多尺度对抗网络语义分割算法。在DeepLab v3基本框架的基础上,引入Pix2pix网络作为生成对抗网络模型,实现多尺度对抗网络语义分割。同时,为增加模型的泛化能力与训练精度,提出将传统的多分类交叉熵损失函数与生成器输出的内容损失函数和鉴别器输出的对抗损失函数相结合,构建加权损失函数。大量定性定量实验结果表明,该算法能够识别并分割细小的物体,其语义分割性能超过现有的深度网络,在保证语义分割空间一致性的同时提高了分割效率。 相似文献
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HF气体是气体绝缘封闭开关设备(GIS)中SF6气体的重要分解产物,是评价高压组合电器微水环境及故障隐患的重要指标,因此对HF气体的检测意义重大。采用分布式反馈激光器(DFB)的可调谐二极管激光吸收光谱技术(TDLAS)的传感器来实现对GIS气室中HF气体的检测。设计了激光信号发射及接收电路,实现对发射激光信号的调制及对激光器温度的控制,并对探测输出信号进行动态放大及电压跟随,进一步提升系统的稳定性及灵敏度。搭建实验系统,对304不锈钢(SUS304)、聚四氟乙烯(PTFE)及偏聚二氟乙烯(PVDF)等3种材质光程池进行气体吸附实验,不同进样次数对应的谐波幅值指数拟合结果显示吸附饱和后二次谐波幅值基本保持不变,趋近恒定极值,一阶指数拟合相关系数R2分别为0.995、0.996、0.997,PVDF进样3次后达到吸附饱和,气体测试的响应时间为3 min,性能最优。吸附机理分析SUS304吸附过程中静电引力起到关键作用,而PVDF及PTFE材料微孔结构发达,Vander Waals force起主要作用。HF气体校准实验显示气体浓度与二次谐波幅值的线性关系良好,拟合系数R2为0.9985,浓度反演的最大绝对误差为-0.83,最大相对误差为-2 %,检测下限为0.85 ppm。综上,设计了用于GIS气室中HF气体检测的TDLAS传感器,实验验证了PVDF材质光程池在吸附时间及检测精度等方面的优势,并从物质结构角度对吸附机理进行了分析。 相似文献