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71.
为了抑制现场局部放电中混杂的窄带干扰,提高局部放电脉冲的识别率,满足高速采样中信号实时处理的要求,介绍一种基于FPGA的嵌入式局部放电窄带干扰抑制的实现方法.根据局部放电信号和窄带干扰信号在频域上的不同特点,自适应设定窄带信号判定阈值并对其进行识别和滤除.使用DSP Builder和Simulink等工具构建算法模型,对混叠了多种窄带干扰和白噪声的局部放电信号进行处理,并把算法模型转化为可以综合的硬件描述语言.文章最后比较了在Simulink和Quartus Ⅱ两种不同仿真环境下的结果,验证了使用DSP Builder等设计开发FPGA算法的可行性. 相似文献
72.
XLPE电力电缆中局部放电检测及定位技术的研究现状 总被引:2,自引:2,他引:2
综述了XLPE电力电缆局部放电检测技术的研究现状,重点介绍了用于电缆的各种局部放电检测技术和定位方法。根据检测原理及选用传感器的不同,目前电缆局部放电的检测方法大致有声发射法、电容耦合法、电感耦合法、超高频法和方向耦合法等。对于电缆而言,局部放电源定位具有重要的实际意义,笔者在讨论电缆信号传输模型的基础上,给出了目前主要的定位方法,包括时域反射法及多种改进技术。根据各种方法优缺点的综合比较,对各种方法的适用性分别进行了论述,同时结合电缆局部放电检测的实际需求,对未来的研究方向进行了展望。 相似文献
73.
反相高效液相色谱法分析甲苯氧化产物 总被引:1,自引:1,他引:0
采用反相高效液相色谱内标法对金属卟啉催化空气氧化甲苯的主产物苯甲醛、苄醇、苯甲酸进行定量分析。经过实验得到的最佳色谱条件为:ZorbaxSB-C8(250mm×4.6mm,ф5μm)色谱柱,甲醇和磷酸水溶液(pH=2.2)(体积比4060)流动相,柱温为室温,流量1.0ml/min,VWD检测波长218nm。以对羟基苯甲酸为内标,各组分的相对标准偏差均小于2.0%,相关系数大于0.9990。该方法样品不需预处理,分析时间较短,重现性好,准确可靠。 相似文献
74.
引 言环己烯酮是一种非常重要的化工中间体 ,广泛应用于医药和农药中 ,如环己烯酮类除草剂[1] .取代后的环己烯酮是合成取代苯酚的中间体[2 ] .环己烯酮较早的合成方法是在冰醋酸溶剂中铬酐氧化环己烯制得[3] .该法产率低、分离困难且污染严重 .为此 ,化学家做了大量的工作 .乙酰丙酮钴[4 ] 、组氨酸席夫碱锰配合物[5] 等被用来催化分子氧氧化环己烯合成环己烯酮 ,环己烯转化率和环己烯酮选择性均取得较好的效果 ,但反应需要较高比例的溶剂 .谢高阳等以钯单取代十二钼磷酸盐催化氧化环己烯[6 ] ,环己烯酮选择性为摩尔比 36 % .金属卟啉在催… 相似文献
75.
高纯8-羟基喹啉铝的简便合成方法 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了反应体系的酸度和反应时间对产物8-羟基喹啉铝(Alq3)纯度及产率的影响,用改进了的方法制备出了高纯度有机电致发光材料Alq3,通过NMR、MS和UV-Vis光谱对其结构进行了表征,并用液相色谱对其纯度进行了检测。 相似文献
76.
77.
四方山林场东部晶质石墨矿床位于萝北石墨矿化集中区,是近年在佳木斯(地块)石墨成矿带北缘发现的一大型晶质石墨矿床。本文从矿床角度出发,立足于本区地质勘查资料,结合前人研究成果,在对四方山林场东部晶质石墨矿床区域地质背景及矿床地质特征研究的基础上,对成矿规律进行了初步探讨,并归纳总结了区域找矿标志。研究表明,该区矿体分布集中,主要呈似层状、透镜状;品位变化均匀,厚度变化较稳定;伴生有益有害元素含量低;矿石自然类型为石墨片岩型,工业类型为鳞片状晶质石墨;矿石易选,以大鳞片为主;矿床成因类型为沉积变质型,石墨中的碳来源于生物有机质,成矿时代为古元古代—早古生代;具有层控及构造控矿的基本特征。研究结果对佳木斯(地块)石墨成矿带北缘成矿规律研究及总结起到至关重要的作用,对区域同类矿产找矿工作也有一定的指导意义。 相似文献
78.
碳纳米材料(如炭黑、介孔碳、碳纳米管、石墨烯、碳纳米纤维、碳纳米角等)因其优异的电学性能和结构特性(良好的导电性能和超大的比表面积),被研究者广泛用作低温燃料电池贵金属催化剂的载体.然而,作为催化剂载体的这类碳纳米材料通常都存在电化学腐蚀的问题,碳载体的腐蚀通常会导致贵金属纳米催化剂的聚集,这将使催化剂的性能降低.为了改善碳载体的抗腐蚀性能,提高金属纳米粒子的活性和稳定性,许多研究工作致力于制备特殊结构的碳纳米材料,或对碳纳米材料进行表面修饰、掺杂等.与此同时,为了取代价格昂贵的贵金属催化剂,非贵金属催化剂的研究也成为一大热点,掺杂碳纳米材料就是研究热点之一.对近几年来围绕碳纳米材料制备、改性,以及这些改性碳纳米材料作为金属纳米粒子载体等的研究工作做了较为详细的综述,同时介绍了掺杂碳纳米材料作为氧还原催化剂的研究进展. 相似文献
79.
80.
高压电力设备在发生绝缘劣化的早期,内部会出现局部放电现象,笔者依据检测得到的局放信号,提出了采用基于统计参数的自适应网络推理系统进行绝缘缺陷模式识别的方法。自适应网络推理系统是神经网络和模糊逻辑的结合,通过模糊逻辑进行识别系统建模,利用神经网络训练系统参数。设计并实验了4种绝缘缺陷模型,对多周期的局放信号进行相位分布及幅值分布统计,提取表征局放特性的统计参数,总结了不同缺陷模型局放特征的区别。实际的检测结果表明,经过训练后的局放缺陷识别系统,能够有效地对各种缺陷的样本数据进行分类,达到良好的识别效果。 相似文献