黄骅市鸿鑫绝缘材料科技有限公司

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3环氧板的递归图分析方法

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      常有必要的。正是出于上述原因,广大学者一直没有停止挖掘泄漏电流新特征量的1.2.3用模式识别对泄漏电流分析的现状近几年采用模式识别方法识别绝缘子泄漏电流波形、预测绝缘子状态得到广大学者的普遍重视,成为一种新的、有前途的分析方法。(1)绝缘子泄漏电流的聚类。文献【80】调查绝缘子表面的变化,以泄漏电流的均值和最大值为输入数据邻算法作为聚类技术,对泄漏电流数据进行了聚类。然而最近邻算法的聚类结果依赖于初始选择的聚类中心,且结果容易陷入局部最优。
      2)采用递归图分析泄漏电流。环氧板采用递归图分析方法从泄漏电流的频率成分中提取了波形发展的规律。这些文献将泄漏电流分为3个阶段:初始阶段、中间阶段和临闪前阶段,并认为高频成分的递归图可以用于识别各个阶段,尤其利于最后一个阶段的识别。但是,递归图只能进行定性分析,不能自动识别类别(3)采用神经网络分析泄漏电流。文献【71】采用神经网络,以波形的均值作为输人数据,对泄漏电流波形进行了识别;文献【86】采用神经网络,以泄漏电流与运行电压之间的相位偏移、3次谐波、5次谐波为输入值,对覆冰绝缘子泄漏电流波形进行了监测文献【92】采用神经网络,以每10min的泄漏电流的初始值和斜度为输入值,对老化绝缘子的泄漏电流值进行了预测;文献【93】采用神经网络,以1~7奇次谐波、总谐波畸变率和3次与5次谐波比值为输入量,对绝缘子的老化状态进行了预测:文献【98】采用神经网络,以泄漏电流经FFT变换之后的前60个频率成分为输人值,对绝缘子表面活动进行了预測;环氧板采用神经网络,以泄漏电流峰值、泄漏电流和运行电压之间的相位差、总谐波畸变率为输入值,对绝缘子的安全状态进行了预测;文献【101】采用神网络,以均值、最大值、标准差、相对湿度和运行电压为输入值,预测了绝缘子的等值附盐密度;文献【108】采用神经网络,以泄漏电流最大值、运行电压、总的泄漏距离和运行电压梯度为输入值,对绝缘子闪络电压进行了预測。神经网络虽然能够较好地处理不确定性问题,但训练时需要大量的样本数据,导致该方法具有较高的计算复杂度11.4)采用模糊逻辑分析泄漏电流。
      文献【109】采用模糊逻辑。以泄漏电流有效值环境湿度、温度、泄漏电流峰值、泄漏电流脉冲频度为输人,对绝缘子污秽进行了预測环氧板采用模糊逻辑,以电晕电流概率、泄漏电流有效值、泄漏电流峰值和泄漏电流脉冲频度为输入量,对绝缘子的绝缘状况进行了预測。虽然模糊逻辑能直接表达人类习惯上使用的逻辑含义,但是,该模型的输入量、输出量均是模糊集合,不易在工程中实际(5)采用支持向量机分析泄漏电流。
      文献【111采用最小二乘支持向量机,以泄漏电流有效值、泄漏电流脉冲峰值、泄漏电流脉冲瀕度、环境湿度、温度为输λ量·对绝缘子的污秽度进行了预测。支持向量机虽然具有训练所需样本少、泛化能力强的优点。

2020年3月31日
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