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电力系统中的过电压通常叠加在正常运行的工频电压上,为了模拟电力系统中出现的实际过电压,研制了一套相位可控的工频与冲击协同作用的试验装置。本装置采用耦合电容连接工频电压产生电路与冲击电压发生器,实现冲击电压与工频电压的叠加;使用自动点火装置实现冲击电压叠加到工频电压的相位可控。对本装置的原理进行分析,并利用ATP-EMTP进行电路仿真,仿真结果表明:耦合电容值的大小影响作用于被试品上的工频电压和冲击电压的波形和效率。实测结果表明:该装置的硬件延迟时间为1.4 ms,工频与冲击电压的叠加相位可控,叠加波形与系统实测过电压波形类似,能够较好地模拟实际过电压。 相似文献
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局部放电类型与电力电容器薄膜早期绝缘劣化程度密切相关,对局部放电类型的准确识别将有效改善电容器的运行状态和保障电网安全。本文设计了金属化薄膜电容器中易产生的薄膜间尖端缺陷、气隙缺陷和沿面缺陷模型,分析了电容器薄膜局部放电的时间序列谱图和相位分布谱图特性及平均放电量Q和放电重复率F的发展规律。将Q和F的变化曲线取点拟合,并与局部放电信号进行相关性分析,将相关性系数作为时域特征量。提取局部放电相位分布谱图的正负半周偏斜度、正负半周陡峭度和正负半周不对称度作为相位特征量。提出了一种基于时-相合成雷达谱图的电力电容器薄膜局部放电模式识别方法。通过对合成谱图中特征量封闭图形外接矩形的重心坐标进行聚类分析,利用重心坐标分布的象限对薄膜局部放电进行模式识别。结果表明:该方法相较于传统的单一谱图模式识别准确率更高,为电容器设备的在线监测和故障诊断提供了理论依据。 相似文献
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齿轮箱工作环境恶劣,齿轮与滚动轴承等关键部件易发生疲劳故障。将目前常用的故障特征提取方法应用于齿轮箱实际诊断时,其结果具有不稳定性。Alpha稳定分布与多重分形分析被逐渐应用于故障诊断领域,这2种方法各具优点且相互关联。文章对Alpha稳定分布及多重分形分析应用于齿轮箱齿轮或滚动轴承故障特征提取的已有成果进行详细梳理,分别从基于Alpha稳定分布的故障特征提取方法、基于多重分形的故障特征提取方法及基于Alpha稳定分布与多重分形的特征融合方法3方面进行评述, 并指出今后可进一步在特征筛选、特征融合等方面开展研究。 相似文献
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针对轴箱轴承振动信号的非线性以及非平稳特征,提出了一种基于非线性动力学检测的状态表征方法—改进多尺度样本熵(IMSE)。虽然传统多尺度样本熵(MSE)可以分析更多的状态信息,但是当尺度因子不断增大后会造成熵值统计的精度降低、误差增大、波动程度增加,甚至导致熵值没有定义。通过对原有方法从粗粒化过程和熵的定义两方面入手作了相应的完善,提出了改进的多尺度熵以解决现有缺陷。通过轴箱轴承台架实验数据对新方法的有效性进行了验证,结果表明,相比MSE方法,IMSE性能更加优异,取得了更高的损伤识别精度。 相似文献
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针对轴箱轴承早期损伤的检测问题,提出一种基于改进多尺度离散熵算法(improved multiscale dispersion entropy, 简称IMDE)和支持向量机的诊断模型,通过提取振动信号中的关键信息有效识别轴承的健康状态。首先,考虑传统多尺度离散熵(multiscale dispersion entropy,简称 MDE)因数据点重合和粗粒化尺度不断增大而引起的熵值误差增加、分布混乱及波动明显等缺陷,通过对粗粒化过程和离散熵的优化改进算法; 其次,结合实际算例,针对高速列车轴箱轴承在不同运行状态下的振动数据进行试验验证。结果表明,相较于MDE,IMDE计算熵值的误差更小,鲁棒性更好,且支持向量机分类结果显示IMDE取得了更高的诊断精度。 相似文献
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为解决城市电网中的电缆绝缘老化问题,本文从电缆的缆芯压力注入一种有机硅液体以延长老化后交联聚乙烯(XLPE)电缆的寿命,对其实现方法、效果和微观结构变化进行了研究。讨论了水树的生长和修复原理,并对渗透的微观过程进行了分析。将新电缆试样进行水树加速老化形成明显的水树,通过修复液压力注入进行修复,修复后试样的阻性电流迅速下降,击穿电压提高。通过SEM(扫描电子显微镜)和XPS(X射线能谱分析)观察电缆切片,发现了水树区的胶状填充物,其成分为Si和Ti的氧化物。对现场运行电缆进行了绝缘修复实验,修复后介质损耗正切值明显下降。通过实验和微观分析说明,该方法对老化电缆的绝缘有较明显的改善作用,水树空洞生成的填充物具有良好的填充和绝缘性。 相似文献
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针对滚动轴承故障损伤程度难以确定的问题,提出对滚动轴承不同故障位置、不同损伤程度的振动信号进行故障特征提取及智能分类的故障诊断方法。首先,对各状态振动信号进行α稳定分布四参数估计,选取敏感性及稳定性最好的二种参数组成二维故障特征量;然后,输入到经过粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)进行参数优化后的最小二乘支持矢量机(least squares support vectors machine,简称LSSVM)中进行故障诊断;最后,通过台架试验数据验证了该方法的有效性,并与未经过PSO参数优化的LSSVM、支持向量机(support vectors machine,简称SVM)方法的诊断结果进行比较。结果表明:该方法可实现滚动轴承故障位置及损伤程度的智能诊断,比未经PSO参数优化的LSSVM、SVM方法具有更优的泛化性,更短的训练、测试时间,可应用于实际工程。 相似文献
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为了奠定气体产物检测法在固体绝缘沿面缺陷诊断中的应用基础,在实验室内的SF_6放电分解实验平台上探究了SF_6气体在固体绝缘沿面缺陷下的分解特性,同时利用量子化学计算方法对关键产物的生成路径进行了研究。结果显示,固体绝缘沿面缺陷下的特征产物主要包括SOF_2、SO2两种含硫含氧产物以及CO、CO_2、CF_4、CS_2等多种含碳产物。其中CO_2、CO、CS_2的体积分数在放电最后阶段分别从0.46×10~(-6)、4.22×10~(-6)、18.69×10~(-6)快速增长至2.05×10~(-6)、14.76×10~(-6)、27.77×10~(-6),可以认为其生成速率是判断缺陷严重程度的重要表征量。固体绝缘表面发生沿面放电时会发生复杂的反应,CF4主要通过碳氢化合物CH_x逐步与F、HF反应生成;CO来源于碳氢化合物的氧化脱氢反应;CO_2的生成则包括碳氟化合物氧化、CO氧化分解、碳氢化合物氧化脱氢等3个路径;CS_2可能经CH_x与S_2或H_2S反应生成。现场故障案例验证了该研究结论在实际生产应用中的实用价值。 相似文献
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