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相似文献
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1.
电力设备线圈绝缘局部放电传输特性研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
局部放电测量是诊断电力设备线圈绝缘状况的一种重要方法。但传统方法测量得到的局部放电大小、波形与绝缘内部实际放电的大小和波形存在很大的不同。文章对电力设备线圈绝缘局部放电传输特性进行了研究,有关研究结果与试验观察的结果一致。  相似文献   

2.
局部放电(PD)模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一.采用了一种Δu模式参量作为局部放电的图谱特征,并采用不变矩作为放电特征;同时,采用了径向基函数神经网络(RBFNN)对局部放电Δu模式参量构成的图谱特征进行识别.结果表明采用正交最小二乘法(OLS)训练的RBFNN对Δu模式中的不变矩特征参量进行识别,RBFNN收敛速度快且稳定性强,识别率达到85.7%以上,能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号,在实际应用中具有良好的应用前景.  相似文献   

3.
绝缘试样老化过程中超宽频带放电信号的分形分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
在超宽频带局部放电研究中,局部放电特征峰的大小、位置和老化时间之间的变化规律,一直是研究工作中的一个重点.在应用小波分析技术提取超宽频带局部放电各频段信号的基础上,提出了采用分形分析技术对局部放电信号各频段信号进行分维数的计算,用分维数来量化分析超宽频带局部放电的频谱特性.应用该方法,对绝缘试样老化过程中特征峰的变化规律进行了量化分析,发现了一些典型特征频段,为根据局部放电特性进行的电力设备绝缘诊断奠定了技术基础.  相似文献   

4.
为了从局部放电信号电磁波大量冗余的频率信息中提取有效的局部放电特征参量,提出了采用小波包和奇异值分解相结合的能量特征提取方法。该方法从大量小波包树节点的能量信息中提取了一组能量特征参量用于局部放电类型识别,首先对4种放电类型的电磁波信号进行小波包分解,计算每个小波包节点系数的能量,接着采用奇异值分解法从小波包树所有节点的能量信息中提取奇异值较大的一组参量,利用这组参量建立识别模型,最后使用支持向量机对4种变压器典型放电类型进行识别。结果表明,小波包树能量矩阵奇异值分解可以从包含有大量无效和冗余频率信息的电磁波信号中提取能量特征参量,从而进行局部放电识别。研究内容可为局部放电类型识别提供一种有效的特征提取方法。  相似文献   

5.
局部放电(PD)模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一.采用了一种△u模式参量作为局部放电的图谱特征,并采用不变矩作为放电特征;同时,采用了径向基函数神经网络(RBFNN)对局部放电△u模式参量构成的图谱特征进行识别.结果表明采用正交最小二乘法(OLS)训练的RBFNN对△u模式中的不变矩特征参量进行识别,RBFNN收敛速度快且稳定性强,识别率达到85.7%以上,能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号,在实际应用中具有良好的应用前景.  相似文献   

6.
雷电冲击电压下油纸绝缘气隙模型的局部放电测量与分析   总被引:2,自引:1,他引:1  
介绍了冲击电压下油纸绝缘气隙局部放电的机理与过程,构建了油纸绝缘气隙模型,设计了冲击电压下油纸绝缘气隙局部放电的测量系统,采用ORIGIN数值分析软件进行局部放电脉冲的分析与处理,并分析了冲击电压下局部放电主脉冲及波尾多次脉冲的波形特征,探讨了雷电冲击电压下油纸绝缘气隙模型的局部放电起始电压和平均放电重复率等参数性质.试验结果表明:油纸绝缘气隙模型在雷电冲击电压下的局部放电脉冲分为波头时间的主放电脉冲和波尾时间的多次低幅值脉冲,冲击电压的等效频率很高,在测量信号中存在一个幅值很高的由容性电流引起的电压信号叠加在局部放电信号之上,要进行滤波处理;冲击电压波形的随机性与局部放电信号的随机性导致冲击电压下的局部放电信号分散性很大,需要采用统计的方法进行分析.这些试验结论为油纸绝缘类电力设备绝缘状态评估奠定了基础.  相似文献   

7.
提出了一种基于神经网络和逐次模糊推理理论,构建了逐次的模糊神经网络,对齿轮装置故障进行逐次诊断.该方法能自动精确地识别齿轮装置故障.提出了5个时域中的无量纲特征参量,并应用可能性理论,把由实测数据求得的特征参量的概率密度函数转换为可能性分布函数,可表征特征参量与设备状态间的模糊关系.逐次模糊神经网络能处理特征参量与故障状态的模糊关系,实现对故障的自动诊断.齿轮诊断实例验证了该方法的有效性及可行性.  相似文献   

8.
在大数据分析处理中,存在诸多问题,如数据类型多,处理效率低,从中获得有用的信息和知识以便指导后续的决策,这是机器学习的最终目标。有效学习样本逐渐增加,据此如何高效渐进地学习分类器是一个非常有价值的问题。大数据分析要求大量数据流的分布式挖掘要实时执行,设计这样独特的分布式挖掘系统:在线适应传入数据的特征;在线处理大量的异构数据;在分布式学习者之间的有限数据访问和通信能力。提出了一个基本的数据挖掘框架,并基于此研究了一种高效的在线学习算法。框架包括一个整体学习者和只能访问不同输入数据部分的多个局部学习者。通过利用在局部学习者学习的相关性模型,提出的学习算法可以优化预测精度而比现有最先进的学习解决方案需要更少的信息交换和计算复杂度。  相似文献   

9.
电力设备的运维管理主要包括设备的故障分析、主动预警和差异化运维.在面对电网运行过程中多时间尺度、多时空维度的海量数据背景下,文中将数据挖掘技术应用到电力设备的运行管理上.文中利用K-means聚类算法挖掘历史运行数据信息,进行单维状态量故障特征提取;利用Apriori算法挖掘不同故障模式下关联规则,建立关键性能矩阵,借助高维随机矩阵理论分析设备故障的时空特性;利用D-S证据理论对单维与多维诊断结果进行信息合成,获得设备故障的诊断判据.同时,综合考虑系统运行状态和电力用户差异性,建立设备健康度指数以及重要度指数,显著降低设备运维决策风险.仿真案例证明了本文方法的有效性.  相似文献   

10.
为了提高大数据集离群点挖掘能力,提出基于梯度提升回归树的大数据集离群点挖掘模型,构建大数据集离群点的回归树分布模型,采用多维特征融合方法进行大数据集离群点的特征检测,提取大数据集离群点的空间区域分布特征量,采用梯度提升回归分析方法对提取的大数据集离群点特征进行模糊聚类处理,在聚类中心中实现对大数据集离群点数据的自适应融合和分布式检测,通过梯度提升回归树分析方法实现大数据集离群点挖掘。仿真结果表明,采用该方法进行大数据集离群点挖掘的准确性较高,抗干扰性较好,提高了大数据集离群点挖掘过程的收敛和控制能力。  相似文献   

11.
针对风力发电机组变桨系统故障诊断模型参数难以优化问题,提出了基于状态转移算法优化多类最优间隔分布机(multi-class Optimal Margin Distribution Machine optimized by the State Transition Algorithm,mcODM-STA)的风电机组变桨系统故障诊断方法.该方法选择风电机组功率输出作为主要状态参数,利用Pearson相关系数对风电数据采集与监视控制系统中风电机组历史运行数据进行相关性分析,剔除与功率输出状态参数相关性较低的特征,对余下特征进行二次分析,减少样本特征.将数据集分为训练集和测试集,训练集用来训练所提故障诊断模型,测试集用来进行测试.利用国内风电场实际运行数据进行实验验证.实验结果表明,与其他多种参数优化方法相比,所提方法故障诊断准确率和Kappa系数更高.  相似文献   

12.
李跃辉  方愉冬  徐峰  郑燃 《科学技术与工程》2023,23(24):10355-10361
继电保护是确保电网安全运行的关键,为降低继电保护运行风险,现提出一种基于关联数据挖掘的继电保护定值风险评估方法。通过分析常见连锁故障类型及影响因素,采用数据挖掘求得电力系统故障关联度,计算挖掘数据间关联信息熵。利用关联信息熵系数挖掘电力系统内历史相关数据,深度分析每日数据波动特征,明确系统负荷孤立、电源孤立和电网解列情况发生的风险概率,以及功率损失及风险程度,建立继电保护定值风险评估模型,完成继电保护系统的综合风险评估。实验结果表明,所提方法能够有效评估出继电保护系统的风险概率和风险程度,算法收敛速度快,且风险评估的相对均方根误差、平均绝对误差低于2%,均方根误差低于20kW,说明该方法有利于电力系统继电保护定值风险控制。  相似文献   

13.
中医类方的研究是目前中医研究的热点之一,然而类方的研究是一个多层面的复杂工程,单一的数据挖掘方法面对大量的高维数据显得力不从心.随着大数据时代的到来,本文提出基于属性偏序结构理论的大数据分析新方法,利用属性偏序结构图,用可视化的方式展现中医的诊疗规律.本文基于属性偏序结构理论,利用临床病历数据,对李赛美教授运用柴胡类方诊疗消渴病及瘿病的辨证思路及处方经验进行了分析,从结果证明,运用属性偏序结构理论,能使中医的理论体系得到客观展现,为建立中医辨证论治的个体化诊疗体系提供坚实的基础.  相似文献   

14.
局部放电(partial discharge, PD)的检测是开展电力设备状态评估的重要手段之一。由于现场背景噪声及干扰信号影响,采集到的局部放电信号往往淹没在噪声中。噪声抑制算法是提高局部放电脉冲检测的有效方法,但这些噪声抑制算法往往需要针对所有采集的数据展开,当数据量特别大的时候将严重影响其实时性。因此,提出了一种基于随机矩阵谱分布理论的局部放电脉冲快速检测新方法。利用特高频传感器接收到的PD时间序列构造高维随机矩阵,再根据随机矩阵理论下时间序列模型的经验谱分布理论,提出了基于滑动时间窗的局部放电脉冲快速检测方法。仿真及实验室测试结果表明,所提方法能快速地识别出时间窗数据中的PD脉冲。  相似文献   

15.
支持向量机在电力变压器故障诊断中的应用   总被引:6,自引:1,他引:6  
利用支持向量机的学习方法,构建了电力变压器故障诊断模型.该模型将变压器故障分为放电性和过热性两大类,通过统计分析寻求特征量区分类间的故障类型,采用支持向量机识别类内的故障类型,利用基于交叉验证的网格搜索法来确定支持向量机的参数.考虑到变压器油中溶解气体特征空间的紧致性原理,利用模糊C均值聚类算法对所获取的样本进行预选取,有效地解决了确定模型参数时耗时巨大的问题,并一定程度提高了模型的推广能力.实例验证表明,该模型在有限样本情况下,能达到较高的变压器故障判断率,放电性故障样本正确判断率为90.5%,过热性故障样本正确判断率为85.9%,说明该模型具有很好的分类效果和推广能力.  相似文献   

16.
偏序结构图因其良好的知识可视化特性已在知识发现、数据挖掘等领域得以广泛应用.但在对大数据所形成的超大形式背景进行研究和分析时,偏序结构树形图存在的一些不足,使大数据可视化效果欠佳,不利于对大数据进行数据挖掘和知识发现.本文对偏序结构树形图进行改进,提出了可用于大数据分析的偏序结构环形图.对实例形式背景绘制出偏序结构环形图,并与其偏序结构树形图比较.实验结果表明,该方法清晰、直观,可视化效果较好,能更有效地呈现出大形式背景中的重要信息,可以应用在大数据的数据挖掘和知识发现中.  相似文献   

17.
通过分析倾斜-急倾斜多层矿床各矿层间的位置关系,并结合国内外采用充填法作业的矿山工程实例,运用函数拟合方法,推导出多层矿床安全开采高度的计算公式。以某铜矿为研究对象,设计采用5因素、5水平正交试验对安全开采高度的影响因素进行敏感性分析,并讨论主要影响因素与安全开采高度的关系。结果表明,矿层间距、矿体倾角和地下水对安全开采高度的影响最为显著,围岩地质构造特征和普氏系数的影响次之;安全开采高度与矿层间距呈线性正相关关系,与矿体倾角呈非线性正相关关系,与地下水影响程度呈非线性负相关关系。根据所推导的计算公式以及实际的矿体赋存条件和围岩参数,得到该矿的安全开采高度为3.71~5.38m,同时针对开采方案提出了相关建议。  相似文献   

18.
提出一种基于语义关联性特征融合的大数据挖掘算法.对云存储大数据分布式信息流进行高维相空间重构,在重构的相空间中提取大数据的语义关联维特征量,以提取的特征量为测试集进行自适应学习训练.采用模糊C均值算法进行大数据语义关联特征的稀疏性融合和聚类处理,在聚类中心实现对挖掘目标数据的指向性聚敛,输出数据挖掘结果,并采用特征压缩器进行降维处理,降低计算开销.仿真结果表明,采用该方法进行大数据挖掘的特征提取准确性较好,挖掘数据的聚类能力较强,在实时性和准确性方面具有优势.  相似文献   

19.
为了提高火电厂大数据平台的生产维护安全化、监控管理精细化、经济效益持续化,提出了大数据平台内开发故障诊断预警系统,采用基于ADAM算法优化二维卷积神经网络方法建模技术融入于大数据平台中,并结合大数据平台和专家故障预警诊断功能进行测试与应用。首先对故障预警模型进行数理建模及模型训练优化,直至满足模型功能要求,实施模型算法代码与大数据平台的合库部署上线、满足提前发现系统故障的功能,并结合机理分析对故障系统进行细致化分类,最终发现根本的故障原因。实现了火电厂生产过程中各系统运行特性的全周期监控,在系统或设备发生故障前进行预警并推送异常信息,规范化了模型部署在大数据平台后的测试与实施工作,进一步发现模型缺陷,提高模型准确率。  相似文献   

20.
赵晨迪  孙一  杨秀锋 《科学技术与工程》2023,23(36):15732-15738
针对某型航空活塞发动机空中功率迟滞和地面停车故障,提出一种通过飞行动态模型还原、数据推理和比较法相结合的故障诊断方法。以美国莱康明发动机和GARMIN 1000飞行数据为研究对象,利用Google Earth和FLIGHTDATA运用航段坐标和姿态数据还原飞机故障航段轨迹,结合EGVIEW发动机数据处理软件分析发动机运行中采集的各项数据,研究故障发动机典型数据特征,并基于故障时段发动机余气系数的计算结果判断故障发动机实际工况。结果表明:发动机故障发生时严重富油,通过对燃油调节器结构原理的剖析和地面测试台对其的性能测试,确定了两起发动机故障同源且均与飞行操纵、燃油调节器慢车性能参数超标和慢车活门结构设计有关,同时验证了利用状态监控数据进行故障诊断的有效性和准确性。  相似文献   

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