【摘 要】
：
变压器是电网中最重要的一种输变电装置,其工作状况的好坏关乎电网的安全、稳定。对绕组变形的诊断一直是变压器故障诊断技术的核心研究内容。频率响应法因为检测效果良好被广泛应用在变压器绕组检测领域。当前,变压器绕组变形的故障诊断研究主要针对单一变形故障,对于混合故障少见涉及,为此,本文提出一种针对混合故障的融合多特征的特征量提取方法,并采用相关向量机分类器进一步精确诊断变压器绕组混合故障类型。首先,使用P
论文部分内容阅读
变压器是电网中最重要的一种输变电装置,其工作状况的好坏关乎电网的安全、稳定。对绕组变形的诊断一直是变压器故障诊断技术的核心研究内容。频率响应法因为检测效果良好被广泛应用在变压器绕组检测领域。当前,变压器绕组变形的故障诊断研究主要针对单一变形故障,对于混合故障少见涉及,为此,本文提出一种针对混合故障的融合多特征的特征量提取方法,并采用相关向量机分类器进一步精确诊断变压器绕组混合故障类型。首先,使用PSpice软件对变压器绕组的等效电路建模,以此对变压器绕组可能产生的轴向位移、辐向变形以及混合变形时的频率响应特性展开深入研究。其次,针对目前变压器绕组特征量提取的研究仅针对单一故障,但实际运行中常出现混合故障的情况,提出融合最大最小欧式距离比（MMR）和偏移面积比（SR）两种特征量的方法,在区分绕组变形故障类型时,MMR能够有效地诊断出轴向位移,不能诊断出辐向变形和混合变形,所以再使用SR对频响曲线的偏移程度进行计算,分频段后的SR能够有效地区分单一辐向变形和混合故障。再次,针对支持向量机（SVM）的核函数选取受具体情境的限制,且核函数选取困难的问题,提出基于相关向量机（RVM）算法绕组混合故障诊断方法,并使用遗传算法和贝叶斯调参对RVM进行优化,仿真结果表明,基于贝叶斯调参优化RVM的变压器绕组故障诊断方法诊断准确率达到了 96.67%,相对于RVM算法和遗传算法优化RVM算法的诊断准确率90%、93.33%,诊断准确率有了明显提高,同时训练时长分别缩短了。最后,利用某变电站的变压器进行了实际验证,根据检测的健康和故障绕组幅频特性曲线,使用所提故障诊断方法进行验证,结果表明,所提方法可以有效检测出变压器绕组故障类型。
其他文献
目的 整合用药网络与靶点网络方法分析文献中治疗糖尿病合并冠心病方剂的核心处方及药理机制，为今后的实验研究和临床应用提供一种新的思路。方法 检索中文文献来源于中国学术期刊全文数据库（CNKI）、万方数据库（Wanfang Data）、维普生物医学数据库（VIP）、中国生物医学文献数据库（SinoMed）、web of science、PubMed、Embase、Cochrane Library中收录
在仓储物流以及家庭服务等工业以及服务业中,机械臂扮演着非常重要的角色。在机械臂的众多功能中,抓取是最重要的基础与前提,决定抓取成功与否的关键就是快速且准确的获取机械臂的抓取姿态,因此机械臂的抓取姿态估计问题一直是国际上的研究热点。然而在实际的机械臂抓取任务中,机械臂往往处于非理想化的复杂工作环境,此时难以通过传统的人工标注的方式完成机械臂的抓取姿态估计任务。随着近几年深度学习技术的完善和发展,复杂
由于塔式光聚热发电系统中调控系统存在分钟级的纯滞后,当吸热器接收到的太阳辐照度发生突变时,调控系统无法实时对该变化进行补偿,从而影响整个发电系统的稳定性以及整个电站的发电效率。本文的实际应用场景为哈密50MW熔融盐塔式光热发电站,通过在光热电站现场进行实际观测发现,云层阴影对定日镜场的遮挡是导致吸热器所接收到的太阳辐照度发生突变的主要因素。因此,本文通过使用鱼眼相机、天文算法和图像处理技术实现对定
随着社会的发展,冷轧带钢的作用与日俱增,其需求量也有着飞速的增长。上卷是冷轧生产工艺的第一步,实现上卷的自动化能够提高冷轧的生产效率,减少人力成本。目前上卷多采用人工操作,少数使用传感器实现自动上卷,该方法成本较高且安装不易。所以我们提出了一种基于图像的自动上卷方案,在开卷机附近安装单目相机,通过对实时采集的图像进行分析得到带卷的位置等信息,结合该信息向PLC发送控制命令控制相应的轧机部件实现自动
了解系统的内部状态是控制系统的重要前提,分数阶卡尔曼滤波器是重建分数阶系统不可测量状态的利器,在各个领域中发挥着不可替代的作用。但是,经典的分数阶卡尔曼滤波器仅考虑了过程噪声和观测噪声,并未考虑实际系统中输入变量所包含的噪声,而此时使用经典的分数阶卡尔曼滤波器估计会产生较大的偏差,所以研究一种考虑输入噪声的分数阶卡尔曼滤波方法是十分必要的。本文在已有分数阶卡尔曼滤波器的基础上,进一步研究了存在输入
近年来,随着通信和分布式优化技术的快速发展,分布式模型预测控制（Distributed Model Predictive Control,DMPC）也得到了广泛的研究。DMPC是一种有效而强大的控制技术,其能够灵活地处理系统的各类约束条件并提供最优的控制性能,在稳定性、可行性分析和过程控制等方面都取得了重大进展。同时,DMPC 比集中式模型预测控制需要更少的通信资源,避免了集中式的单点失败,为系统
大规模超多目标优化算法的研究已成为进化计算领域的一个热点,近年来得到众多研究者的关注。作为一种模拟人类头脑风暴过程的新型群智能优化算法,头脑风暴优化算法在解决多目标的优化问题时取得了很好的结果。与其他众多的群体智能优化算法类似,头脑风暴优化算法在解决多个目标以及大规模决策变量的优化问题时还有一定的局限性。本文在省自然科学基金的资助下,以头脑风暴优化算法作为算法框架,重点研究大规模超多目标优化问题的
遥感技术是获取精确地物信息的重要方式和信息源。随着遥感技术的快速发展,遥感数据规模不断增长,光谱、空间分辨率大幅度提升,在环境监测、目标检测、地质勘查等领域的应用越来越广泛。现阶段,在空间和光谱上具有更高分辨率的遥感数据成为用户的迫切需求。然而,受到成像传感器技术与工艺的限制,单一传感器难以获取兼具清晰空间细节和丰富光谱特征的遥感影像。为此,光学遥感卫星通常搭载两类传感器,分别获取多光谱图像和全色
水下机械臂在海洋资源的开发和利用中扮演着越来越重要的角色,但水下环境复杂多变,建立动力学模型需要考虑水流扰动、摩擦干扰等因素。现有控制方法使用一种算法逼近动力学模型中两种不同类型的参数,导致控制精度不高。除此之外,水下机械臂系统设计具有开发时间长、效率低和成本高的特点。针对以上问题,本文首先建立精准的水下机械臂动力学模型,进而提出采用RBF（Radial Basis Function）神经网络和模
构建基因调控网络可以更好地理解不同生物分子间的相互作用,以及如何调控基因表达水平发生变化,为揭示分子生物体系的功能、药物开发设计和疾病治疗提供了科学的理论和方法。考虑到实际生物系统呈现周期振荡、分岔等非线性特征以及存在时滞因素的影响,本文主要研究分数阶时滞基因调控网络模型的构建与动力学分析,主要工作包括:（1）基于基因转录调控的线性模型建立分数阶时滞基因调控网络模型。为了提高模型的辨识精度,研究了