【摘 要】
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恒温离线稳态温度场条件下电缆线芯电阻的检测方法有效地解决了线缆的品质检测问题,然而由于电缆线芯在生产过程中的在线检测时温度因素的不可控性,使得基于稳态温度场的检测方法得不到有效应用。针对这一问题,本文以BV50型号的电缆为研究对象,展开了通过对电缆线芯温度场分析获取等效温度并用于电缆电阻检测的方法研究,其目的是得到一种针对生产过程中在线非稳态温度场下电力电缆电阻检测的有效方法。生产过程中在线非稳态
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恒温离线稳态温度场条件下电缆线芯电阻的检测方法有效地解决了线缆的品质检测问题,然而由于电缆线芯在生产过程中的在线检测时温度因素的不可控性,使得基于稳态温度场的检测方法得不到有效应用。针对这一问题,本文以BV50型号的电缆为研究对象,展开了通过对电缆线芯温度场分析获取等效温度并用于电缆电阻检测的方法研究,其目的是得到一种针对生产过程中在线非稳态温度场下电力电缆电阻检测的有效方法。生产过程中在线非稳态温度场下无法得知绞合线芯的内层温度,直接通过表层温度进行电阻的测量会造成较大误差,需要对电阻进行温度校正,所以对温度场模型的准确建立是解决线芯电阻在线检测问题的关键。为此,本文建立了绞合线芯的三维有限元温度场模型,用以解决绞合线芯的温度梯度及内层温度不可测问题。由于在线检测需要快速响应,因此针对有限元在非稳态工况下检测精度变低且检测时间较长的问题,本文利用经遗传算法优化的BP（GA-BP）神经网络进行在线检测绞合线芯的电阻测量,以解决有限元方法存在的问题。利用实验数据进行有限元法与GA-BP神经网络法的线芯电阻检测对比发现:在线稳态工况下,有限元法与GA-BP神经网络法的平均绝对百分比误差分别为0.183%和0.256%,有限元精度要高于GA-BP神经网络;而在线非稳态工况下,有限元法与GA-BP神经网络法的平均绝对百分比误差分别为0.581%和0.265%,此时GA-BP神经网络法的检测精度要高于有限元法,且在检测时间上GA-BP神经网络法要远远低于有限元法。说明基于GA-BP神经网络法进行在线线芯电阻检测的方法具有更好的通用性与实时性,为在线电缆线芯电阻的检测提供了一种切实有效的方法。
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