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传统变压器状态评估方法,多关注设备当前状态分析,缺少全方位预测其潜在健康状态方法,也无法确定变压器将来的故障发生概率。本文提出了一种基于自适应概率神经网络的变压器健康状态评估方法。该方法,首先从变压器内部本体特征和外部实时监测环境两方面,确定变压器健康状态指标因子,并进行数据预处理得到不相关的指标因子;然后,根据指标因子和样本标签,引入自适应参数训练,训练出用于预测的概率神经网络模型;最后,利用模型参数,通过将指标分为静态基础指标和动态可变指标,前者直接输入到网络中,后者利用AMIRA模型进行预测之后输入到网络中,得到变压器健康状态评估值。实验结果表明,该模型可获得更加准确的状态评估值,支撑变压器状态监测和预警工作。 相似文献
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在主接线形式为双母线带旁路的变电站操作中,转带操作占有很大比重,对于220 kV主变,在高压侧开关停电检修时由旁路开关代运的情况下,提出了220 kV变电站旁路开关代主变开关运行时存在保护死区的问题,如不切换主变高压侧失灵保护回路,则无法正确启动断路器失灵保护,提出了220 kV旁路代运时主变失灵回路的改造方案。并要求在旁路代运时,注意差动保护的电流切换和保护操作。 相似文献
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本文设计的叠层材料振动钻削虚拟集成环境可在材料实际加工前对振动参数和加工参数进行定性和定量的分析 ,并能确定优化的振动参数和加工参数 ,预测加工质量。分析了MATLAB与VC + +混合编程的特点与方法 ,简要说明了系统软件的框架结构及功能模块调用关系。系统仿真模型采用结合灰关联度分析法和残差补偿法的GM ( 1 ,4)模型 ,利用基于黄金分割法的反推算法进行参数优化。该虚拟集成环境为叠层材料振动钻削仿真与参数优化及实验模型的测试、检验、评估提供了方便。 相似文献
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在高空电力检修作业中会出现工人未按规定佩戴安全带的情况,存在严重的安全隐患。为此提出基于深度学习的安全带佩戴检测方法,针对深度学习中存在的样本依赖与超参数敏感问题,引入迁移学习以及群优化算法。首先通过重构预训练残差网络的卷积层与全连接层提出三种不同Fine-tuning迁移学习方法,再提出差分动态哈里斯鹰优化算法对三种方法构造的模型在自构建数据集上训练并进行超参数寻优,最后将超参数配置的模型应用到安全带佩戴检测中。仿真结果证明,差分动态哈里斯鹰算法可以实现较好的超参数寻优效果,并且在数据集较少的情况下该方法也能实现较高准确率的检测效果。 相似文献
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在分析远动装置功能及常规改造方法的基础上,提出利用远动装置作为互异厂商设备间的通信网关.比较了修改新运动装置规约库,旧远动装置转发数据和远动装置并列过渡改造方案的性能,选择了远动装置并列过渡方案.该方案分为2个阶段:第1阶段,新、旧远动装置的数据进行双向交换,并分别将接收到的数据与自身直接采集到的数据整合为全站数据,通过不同通道上传整合数据;第2阶段,确认新、旧远动装置通信可靠、通道数据正确后,修改通信机制,由旧远动装置向新远动装置单向发送数据,所有通道切换至新远动装置.现场测试结果表明,采用该方案后,新、旧装置在各阶段运行稳定,数据上传时间满足相关规程要求. 相似文献
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在主接线形式为双母线带旁路的变电站操作中,转带操作占有很大比重,对于220 kV主变,在高压侧开关停电检修时由旁路开关代运的情况下,提出了220 kV 变电站旁路开关代主变开关运行时存在保护死区的问题,如不切换主变高压侧失灵保护回路,则无法正确启动断路器失灵保护,提出了220 kV旁路代运时主变失灵回路的改造方案.并要求在旁路代运时,注意差动保护的电流切换和保护操作. 相似文献
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目的 研究Ti–Mo合金在不同温度的20% HCl溶液中的腐蚀行为和腐蚀规律,并探究其环境腐蚀机理。方法 采用X射线衍射仪、扫描电子显微镜、电化学工作站以及X射线光电子能谱等对Ti–Mo合金的微观组织结构和不同介质环境中的耐蚀性进行了探究。结果 溶液介质温度对Ti–Mo合金的腐蚀行为具有显著影响。当温度从20 ℃上升到70 ℃时,腐蚀电位从?548.9 mV(vs. Ag/AgCl)降低到?593.3 mV(vs. Ag/AgCl),且腐蚀电流密度在20 ℃时最低,为36.925 μA/cm2,维钝电流密度也随温度升高而增加。此外,温度升高不会改变氧化膜的成分,但会使膜内载流子密度升高,导致氧化膜的半导体特性发生n–p型转变。当溶液温度为20、30、50、70 ℃时,腐蚀速率分别为1.138 3、2.931 7、35.217、39.838 6 mm/a,且腐蚀速率随着温度升高而增加。结论 溶液温度升高会使Ti–Mo合金氧化膜内缺陷增多,氧化膜的稳定性和耐蚀性降低。在腐蚀过程中α相与β相会形成微原电池,α相作为阳极更容易发生优先腐蚀,这是由于β相中Mo元素含量较高所致。 相似文献