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提出一种基于Dolph-Chebyshev窗的配电电缆中间接头定位改进方法。根据电缆传输线模型说明频域反射法(frequency domain reflectometry,FDR)的定位原理,建立定位仿真模型进行验证,通过仿真对比分析选择基于Dolph-Chebyshev窗的FDR改进方法;同时搭建电缆总长为20 m、接头位置为10 m的中间接头冷热循环受潮平台,探究其受潮发展规律;建立多接头仿真模型,探究接头在不同缺陷程度时的定位幅值关系。结合诊断模型,在2 800 m多接头10 kV XLPE电缆上进行验证。仿真及实验结果表明:所提方法能够准确定位各接头并有效识别出缺陷接头;验证了所提方法对电缆异常接头定位及诊断具有可行性。 相似文献
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电子鼻模式识别算法的比较研究 总被引:14,自引:4,他引:10
文中比较了k-近邻法、线性判别分析、反向传播人工神经网络、概率神经网、学习向量量化以及自组织映射6种电子鼻模式识别算法的分类能力.采用了1个定量指标(识别精度)和4个定性指标(运算速度、训练速度、内存容量、抗干扰能力)对不同算法进行了系统比较.研究表明基于神经网络的模式识别算法比基于统计理论的模式识别算法具有更高的识别精度.如果同时考虑定性指标,当训练速度要求不高时,宜采用学习向量量化算法;能满足内存需求前提下,优先推荐采用概率神经网算法.对于选择性高的信号,采用线性判别分析可以达到最佳效果. 相似文献
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采用共沉降法制备了不同成分的复合氧化物与钙钛矿型涂层,将此涂层负载于堇青石和SiC蜂窝陶瓷载体上制成柴油车尾气四效净化器,研究了催化器对柴油车尾气的净化效果,同时对阳离子表面活性剂、无机触变剂等添加剂对涂层性能的影响进行了研究。通过N2吸附法、X射线衍射法(XRD)、差热分析法(DTA)等方法对催化剂涂层比表面积、热稳定性等进行了测试评价;模拟柴油车尾气中颗粒物组成(C),采用DTA方法测试了复合催化剂对颗粒物起燃温度的降低程度;柴油发动机台架实验结果表明,净化后的尾气HC、CO、颗粒物以及NOx的排放分别为0.03、0.17、0.007和4.78g/(kW.h);复合催化剂将碳烟的起燃温度降低至411℃,对微粒过滤器的再生非常有利。 相似文献
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文章以Cu、Ni、Si、Co为原料,通过特殊真空熔炼方法制备了一种钨铼热电偶用铜合金补偿导线。通过ICP-发射光谱仪、CS604恒温油槽等测试方法研究了合金元素Ni、Si、Co的添加及其含量变化对铜合金热电性能的影响,并利用Matlab软件对此影响规律进行了数值模拟。研究表明:随着Ni含量的增加,铜合金热电势逐渐降低。含Ni量为1.54%~1.87%wt的Cu/CuNi补偿导线100℃的热电势为0.994~1.320mV。CuNi合金中添加少量的Si,可实现对Cu/CuNi合金热电性能曲线的调整。向CuNi1.69合金中分别添加0.09%wt和0.87%wt的Si时,100℃时合金的热电势相差0.813mV。Cu/Cu1.69Ni0.09Si与Cu/CuNi1.73Si0.09两种合金100℃的热电势相差0.024mV;Co对合金的热电性能的影响比Ni更加明显,添加0.35~0.46%wt的Co时,Cu/CuCo补偿导线材料100℃的热电势为2.095~2.202mV。通过模拟计算得出,符合WRe3/25热电偶用补偿导线合金成分为Cu/CuNi(1.73~1.77)Si(0.05~0.09)。 相似文献
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针对电气设备红外图像边界模糊、噪声大等问题,结合卷积神经网络模型和图像识别技术,利用可见光图像与红外成像,实现了对配电网电气设备的高精度远程识别和发热诊断.采用卷积神经网络和边框回归算法完成了对识别对象的标记,基于灰度梯度信息矩阵提取了配电网红外图像的纹理信息特征参数,采用主成分分析的方法得到特征参数的主成分分量,并将其作为输入向量,对设备运行状态进行识别.结果表明,样本训练及测试的准确率能够分别达到95%、90%以上,设备发热故障识别准确率约为85%. 相似文献