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超声阵列检测是变压器局部放电众多检测方法中一种较为有效的方法,其基本原理是阵列传感器和阵列信号处理技术相结合的一门新的检测方法。在实际工程应用中由于阵列传感器之间的互耦误差和阵元幅相误差的存在,往往会导致空间谱估计性能降低,引起定位不成功或准确率下降,针对双局放源检测时,定位准确率明显下降。据此,文中考虑了阵列误差对双局放源超声阵列检测的影响,提出了一种阵列误差自校正算法,并依据此算法对传统的MUSIC(多重信号分类)算法进行改进,将改进后的算法应用于双局放源超声阵列检测实验中。结果表明,考虑阵列误差后的MUSIC算法对双局放源的测向误差小于8°,满足工程实际需要。 相似文献
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对超超临界锅炉水冷壁T23接头进行了500~650℃、0~3 000h的时效试验,分析时效对焊缝组织、硬度和韧性的影响,研究了T23接头在470℃和550℃下的蠕变断裂行为,揭示T23接头的早期失效机理.结果表明:温度对T23接头焊缝性能的影响很大,当时效温度低于550℃时,焊缝长期处于高硬度状态,有明显的时效脆化倾向,当时效温度超过600℃时,焊缝中析出碳化物,硬度降低,冲击韧性逐渐恢复;T23接头脆性失效与楔形蠕变裂纹有关;焊后热处理是防止T23接头失效的有效措施,为了保证焊后热处理的效果和接头的可靠性,建议将250HB作为焊缝硬度控制的上限. 相似文献
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某超超临界660 MW机组发生循环水泵外筒体断裂脱落、陶瓷轴承损坏的事故,造成重大损失.通过对该循环水泵事故过程的参数分析.结合泵的运行特性,剖析了事故发生的原因,指出各种因素的影响,为电厂正确判断处理类似事故提供参考. 相似文献
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针对超临界二氧化碳发电站锅炉小径管焊瘤尺寸图像测量算法准确性低的问题,提出一种基于迭代最大熵阈值分割的焊瘤尺寸测量算法,涉及内管壁提取、内焊缝分割和焊瘤检测3部分。通过自适应阈值化和概率Hough算法检测管壁竖直线,对图像裁剪得到内管壁区域;采用UNet语义分割算法获取通孔区域分割掩模,根据通孔边缘和先验约束拟合出内焊缝壁椭圆;在内焊缝壁椭圆中,采用迭代最大熵阈值分割算法分割出焊瘤区域,并计算焊瘤尺寸。实验结果表明:焊瘤数目检测准确率达96.79%,焊瘤尺寸准确率达95.07%,能够对焊瘤特性进行精确测量。 相似文献
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针对发电站制冷管射线图像的焊缝区域对比度较低,特征不明显,传统方法难以实现精确搜索的问题,提出一种基于深度学习的发电站制冷水管焊缝区域搜索方法。利用限制对比度的自适应直方图均衡化(CLAHE)限制图像统计直方图的幅度,抑制噪声放大,得到直方图的累积分布函数(CDF),以校正图像的低对比度;利用深度神经网络的24个卷积层提取输入图像的特征,2个全连接层预测图像位置和类别概率,实现水冷壁管焊缝区域的检测,以克服传统模板匹配精度低,时间复杂度高的问题。对100张制冷管射线图片按4:1:5分为训练集、验证集和测试集,利用训练集和验证集对深度神经网络进行训练,将图像送进训练好的模型,预测制冷管焊缝区域的位置。试验结果表明：基于深度学习的焊缝区域搜索方法可以实现焊缝的精确搜索,准确率达到96%,搜索效率及准确度高。#$NL关键词：发电站制冷管;焊缝区域;深度神经网络;射线图片;深度学习#$NL中图分类号：TN911.73 相似文献
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为优化焊接工艺,解决水冷壁T23接头焊缝在运行中容易出现裂纹的问题,测试了T23接头在4种不同工艺（不预热、焊后不热处理,不预热、焊后热处理,预热、焊后不热处理,预热、焊后热处理;预热温度为150 ℃,焊后热处理工艺为740 ℃、0.5 h）下的硬度和冲击韧性,并观察了显微组织的变化。研究结果表明,预热对T23接头硬度的影响不大,但增大晶粒尺寸和过热区的宽度,对焊缝和热影响区（HAZ）的韧性均有不利影响;焊后热处理明显降低焊缝和HAZ的硬度,虽然对HAZ韧性影响很小,但可改善焊缝的韧性。建议预热温度不超过150 ℃或取消预热,进行焊后热处理以保证接头的长期服役性能。 相似文献
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