搜索结果: 1-7 共查到“动力与电气工程 油中溶解气体”相关记录7条 . 查询时间(0.298 秒)
检测变压器油中溶解气体的成分和含量对变压器运行状态的诊断和评估有重要意义。提出一种用镍掺杂的碳纳米管气敏传感器检测变压器油中溶解气体的方法，介绍其制备方法、试验方法及步骤，并对变压器油中气体进行气敏响应测试以及气敏响应机制的探讨。试验结果表明：与混酸修饰的碳纳米管相比，镍掺杂碳纳米管对变压器油中溶解的6种组分气体有更高的灵敏度和响应速度；对低浓度(1~ 10 mL/L)的C2H2气体，传感器的电阻...
常规的神经网络存在容易陷入局部极小点、收敛速度慢、泛化能力差的问题。为了解决这些问题，使用量子遗传算法来获得神经网络初始变量。由于其具有量子态和量子门操作，可有效提高寻优的性能，大大提高初始值的质量，为后续算法逼近全局最优奠定基础。在用该算法获得网络可变参数初值后，选择计算速度快的Levenberg-Marquardt算法对多层前馈神经网络的权值和阈值进行优化得到最优解，很好地解决了网络训练易收敛...
变压器分接开关油中溶解气体的在线监测
分接开关 变压器
2009/2/6
对变压器分接开关实施油中溶解气体的在线监测，有助于正确判断分接开关的故障状态和发展趋势，降低分接开关的维护成本，并提高变压器运行的安全性和可靠性。介绍油中溶解气体在线监测的特点，从取气法、检测器及监测对象三方面总结了国内外油中溶解气体在线监测技术的发展动向及应用实例，以期为日后实施变压器分接开关油中溶解气体的在线监测提供理论依据和参考。
基于小波网络及油中溶解气体分析的电力变压器故障诊断方法
电力变压器 故障诊断 小波网络 油中溶解气体分析
2008/8/24
小波网络是近年来发展起来的一种高效非线性信号处理新模型。该文将适于电力变压器故障诊断的小波网络分为第一、第二类小波网络，提出了基于自适应算法小波网络的变压器故障诊断方法，该方法继承了人工神经网络的学习能力和小波变换的局部化特征，具有良好的收敛性和鲁棒性。选择经模糊预处理的250组油中溶解气体作为采用不同小波基的2类小波网络训练与识别样本，对训练过程和仿真结果进行对比分析。大量诊断实例表明，文中提出...
气体的红外吸收特性是红外光学方法分析气体的依据。基于HITRAN2004数据库用逐线积分法对变压器油中溶解气体CH4、C2H6、C2H4、C2H2、CO、CO2及H2O的红外吸收特性进行分析，给出各气体在波段500~4 000 cm-1内的吸收系数、主要吸收谱带位置、最强吸收谱线的中心波数及其峰值吸收系数；以各气体特征频谱处的吸收谱线为研究对象，分析峰值吸收系数随压强、温度的变化规律。计算和分析结...
为提高变压器故障的预测能力，提出了采用最优加权组合预测模型，将灰色理论、BP神经网络、遗传算法和卡尔曼预测算法这4种单项预测算法综合起来，对油中溶解气体的浓度及发展趋势进行精确预测。首先对根据各种单项预测方法的误差，按照预测误差平方和最小的原则计算各自的权系数，然后加权建立综合组合预测模型，并最终求解出变压器油中溶解气体的浓度。组合预测法能很好地综合各种单项预测方法的优势，更大限度地作出正确的预测...
变压器油中溶解气体在线监测系统的研究
变压器 在线监测 AVR
2008/6/27
应用光声光谱(PAS)技术，以AVR单片机（ATmega128）为核心，通过多种串行通信方式实现了变压器油中溶解气体的在线监测。