【摘 要】
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在电力设备检修中,可通过检测SF6的分解产物H2S气体、SO2气体和CO气体的浓度判断设备运行状况。采集三种电化学气体传感器经A/D转换后的值,将该值作为样本数据对各气体的最小
【机 构】
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河南工学院电气工程与自动化学院,新乡市机械设备运行状态智能监测工程技术研究中心
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(19B460001),河南省科技攻关计划资助项目(202102210061),新乡市科技攻关项目(GG2019021)。
论文部分内容阅读
在电力设备检修中,可通过检测SF6的分解产物H2S气体、SO2气体和CO气体的浓度判断设备运行状况。采集三种电化学气体传感器经A/D转换后的值,将该值作为样本数据对各气体的最小二乘支持向量机模型进行训练,在输出值与期望值的误差满足要求条件下,采用粒子群算法获取最小二乘支持向量机的最优参数,确定各气体的最小二乘支持向量机模型,从而计算各种气体浓度。该浓度计算方法有效解决了多个电化学传感器之间的交叉干扰问题,且浓度计算精度高。
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