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针对传统电缆防破坏维护方式被动、效率低和效果差的问题,设计了一种分布式电缆防破坏监测系统。系统以STM32为控制核心,结合LoRa和NB-IoT两种低功耗广域网络构建监测网络,完成对电缆各类运行环境参数的采集,基于OneNET云平台搭建监测界面,在线监测各地各段电缆安全状态。监测装置被分布安装于各类高危环境中,并通过边缘化计算处理,减少数据量、提高实时性。测试结果表明系统延时短、生命周期长和布置灵活,能够主动感知各类危险状态,具有很高的应用价值。 相似文献
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以螺旋槽小孔节流动静压气体轴承为研究对象,运用变分法求解雷诺方程,利用Fluent软件对轴承静态特性进行仿真分析,研究供气压力、偏心率、转速以及节流孔直径、螺旋槽宽度和深度对轴承静态特性的影响规律。结果表明:相同偏心率下,随供气压力的升高,轴承静态特性增强;相同供气压力下,偏心率越大,承载能力越高,刚度越小;螺旋槽能够显著提高轴承静态特性,且转速越大,螺旋槽对轴承的动压效应越好;保证其他结构参数不变,轴承静态特性随螺旋槽宽度的增加先增大后减小,螺旋槽深度和节流孔直径越小越有利。 相似文献
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基于小波熵和概率神经网络的配电网电压暂降源识别方法 总被引:3,自引:1,他引:3
分析了短路故障、感应电动机启动和变压器投运引起电压暂降的原理及各类电压暂降的特征,提出一种基于小波熵(wavelet entropy,WE)和概率神经网络(probability neural network,PNN)的电压暂降源识别方法。提取信号的小波能谱熵和小波系数熵特征向量,并将其输入概率神经网络,实现电压暂降源的自动识别。利用Matlab/Simulink建立简单配电网的仿真模型进行验证,结果表明,基于小波熵和概率神经网络的方法能很好地识别电压暂降源。 相似文献
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为提高暂态电能质量扰动分类识别的精度,提出了一种基于高阶累积量与支持向量机的暂态电能质量扰动信号的分类识别算法。该算法利用高阶累积量提取脉冲暂态与振荡暂态2类扰动的3阶与4阶统计特征,并选取各阶统计结果中的极大值个数、极小值个数以及最大值、最小值共8个特征量作为支持向量机的输入。利用Matlab产生仿真数据对此方法进行了仿真验证,结果表明,高阶累积量可以有效表征暂态扰动特征,且受噪声影响小;结合支持向量机可有效分类识别这2类暂态扰动,在训练样本为50组,核函数选择为线性核函数时,识别率可达到99%;当混合有其他扰动分量时,该方法也有效。 相似文献
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以小孔节流深浅腔动静压气体轴承为研究对象,采用Fluent软件对轴承的承载特性进行分析,研究偏心率、供气压力、主轴转速、气膜厚度、浅腔深度比等因素对轴承承载力和刚度的影响。结果表明:小孔节流深浅腔动静压气体轴承浅腔区的平均压力大于深腔区的平均压力,压力最大区域出现在浅腔末端靠近轴承端面处;随着供气压力的增加,承载力逐渐增大,但供气压力不应超过0.95 MPa;当主轴转速在3×105 r/min以内时,承载力和刚度随着转速的增加呈线性增长规律,当主轴转速超过3×105 r/min继续增加时,承载力和刚度的增长趋势明显放缓;承载力与刚度随着浅腔深度比的增加先增大后减小,当浅腔深度是气膜厚度的1~1.5倍时,承载力与刚度接近最大值。 相似文献
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油浸式电力变压器绝缘受潮故障分析和处理 总被引:1,自引:0,他引:1
针对2起变压器故障案例,通过预防性试验测得泄漏电流超标、油色谱试验测得CO、H2、CO2体积比有明显上升趋势,通过试验数据分析,证实是变压器绝缘受潮引起的。分别将2个案例故障类型判断为绝缘局部轻微受潮、油中低能量密度的局部放电。采取了控制变压器本体油位、滤油机的压力(案例1),对检查中发现的渗漏点进行处理、变压器油中H2进行加热过滤和真空脱气处理(案例2)等一系列措施,预防性试验、油色谱试验数据全部合格。利用气体色谱分析法和电气试验检测法,从不同的角度反映和判断变压器绝缘状况。 相似文献