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正文內(nèi)容

電力系統(tǒng)電器設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測淺析_畢業(yè)論文-資料下載頁

2025-07-04 18:33本頁面

【導(dǎo)讀】件及關(guān)鍵技術(shù)等進行了討論和分析。對狀態(tài)監(jiān)測中的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)。進行了說明,指出“狀態(tài)分類”和“處理決策”是數(shù)據(jù)分析的核心技術(shù)。狀態(tài)檢修實施以后,狀態(tài)監(jiān)測的應(yīng)用才會開展起來。產(chǎn)各種檢測裝置。括一些認識上的誤區(qū)。本文將從電力系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的內(nèi)容和任務(wù)的討論。開始,對目前存在的問題和未來的發(fā)展提出看法。

  

【正文】 數(shù)據(jù)分析技術(shù) 數(shù)據(jù)分析技術(shù)在狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中 ,數(shù)據(jù)分析的任務(wù)是從采集到的數(shù)據(jù)中得到設(shè)備運行的有關(guān)信息。數(shù)據(jù)分析過程分為數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、狀態(tài)分類和處理決策等 4 個部分。 數(shù)據(jù)分析( DA)是以得到有關(guān)信息的一些結(jié)論為目的而對原始數(shù)據(jù)進行研究的一 14 門科學(xué)。數(shù)據(jù)分析用于許多行業(yè),使各企業(yè)及組織能夠做出更佳的業(yè)務(wù)決策;而在科學(xué)研究方面,可以用以驗證或否定現(xiàn)有的模型或理論。數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別在于所分析的范圍、目的及重點。數(shù)據(jù)挖掘采用先進的軟件對大量數(shù)據(jù)進行整理分類,以識別其中所隱藏的 規(guī)律,并確定其中所隱藏的關(guān)系。 數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)選取、消除噪聲等前期處理過程。特征提取是指采用數(shù)理統(tǒng)計、信號處理 (FFT、小波分析、分形和混沌 )等方法提取信號的特征。狀態(tài)分類和處理決策是數(shù)據(jù)分析的核心部分 ,也是難度較大的部分。其中 ,處理決策是得出最后結(jié)論 ,例如確定設(shè)備是否存在故障 ,存在何種故障 ,故障部位和程度等 ,以及確定是否進行檢查和維修。很多情況還需要人工處理 ,計算機只能對少數(shù)故障進行分析和決策。因為涉及設(shè)備的具體問題 ,準確結(jié)論完全依據(jù)對設(shè)備故障機理的了解和經(jīng)驗的積累 ,這是一個復(fù)雜的過程 ,一般很難通過建 模或仿真來解決。狀態(tài)分類是一個模式識別問題。例如 ,一個一維的狀態(tài)分類問題 ,設(shè) x 為特征指數(shù) ,x0 為特征指數(shù)的閾值 ,則 :xx0 為故障狀態(tài)。對于多維問題 ,特征指數(shù)不止 1 個 ,狀態(tài)分類在多維空間中不是一個簡單的區(qū)域劃分問題。這個過程一般都采用了人工智能技術(shù) ,如模式識別、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊數(shù)學(xué)、專家系統(tǒng)等。無論采用哪種方法 ,推理過程都可分為歸納推理和演繹推理。一個完整的認識過程應(yīng)包括歸納推理和演繹推理兩個階段。歸納推理階段為樣本學(xué)習過程 ,而狀態(tài)分類過程就是演繹推理。因此 ,分類的知識不會超過樣本提供的范圍 ,樣本提供的知識 又稱為先驗知識。在專家系統(tǒng)中 ,這種先驗知識由知識庫組成。 知識庫的知識來源是一個問題。雖然 ,從理論上可以通過很多渠道獲得知識 ,但在實際操作過程中建立專家知識庫是很難的。其基本原因在于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測分類問題不同于文字識別之類的分類問題。文字識別的樣本不成問題 ,而對一臺具體設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測分類問題 ,除正常狀態(tài)樣本容易得到外 ,完整的故障狀態(tài)樣本一般得不到。因此 ,首先可以做到的事情只能是識別正常和非正常狀態(tài)。不需要先驗知識的分類方法一般稱為聚類分析 ,如二維的特征指數(shù)空間。各測點代表每一個運行狀態(tài) ,根據(jù)在特征指數(shù)狀態(tài)空 間上的分布 ,可以分為“ 0”、“ 1”、“ 2”等 3 類。這種分布比較容易區(qū)分正常與非正常 ,如狀態(tài)“ 0”為正常 ,其余為非正常 ,但是 ,至于狀態(tài)“ 1”和狀態(tài)“ 2”對應(yīng)哪種故障則需進一步分析后確定。比較法和趨勢分析法是聚類分析應(yīng)用到特征指數(shù)為一維情況的方法 ,比較法例如用 8 臺設(shè)備的套管泄漏電流 I0 測值的互相比較來發(fā)現(xiàn)問題。第 5 臺設(shè)備測值偏大 ,說明可能存在某種不正常 ,可以提示運行人員注意。隨著運行中積累數(shù)據(jù)的增多 ,可以逐步制定合理的偏差極限值 (報警值 )。這種方法可以用于泄漏電流、溫度、局部放電、 15 介質(zhì)損耗角等物理量的監(jiān)測。趨勢 分析法。例如觀察一個溫度測值的歷史和當前值的變化規(guī)律。溫度值出現(xiàn)了上升的趨勢 ,超過了正常運行的歷史平均值 ,說明存在問題。這種方法需要利用計算機的存儲功能來積累歷史的記錄資料。 在線監(jiān)測的主要技術(shù)手段 ; 電力設(shè)備在線監(jiān)測依靠的主要技術(shù)有傳感器技術(shù),數(shù)據(jù)處理和分析以及網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)。 ( 1)首先,先進的傳感器技術(shù)是實現(xiàn)在線監(jiān)測的重要手段,設(shè)備的故障診斷依靠傳感器獲取的盡可能多的準確的狀態(tài)量數(shù)據(jù)。為了滿足在線監(jiān)測的要求,傳感器技術(shù)不斷進行改進,如光傳感器、氣體傳感器以及溫度傳感器等,他們都可以正確的測量電氣設(shè)備的狀 態(tài)量,并將它轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的數(shù)字信號進行傳輸。為了對輸變電設(shè)備絕緣子的鹽密進行在線監(jiān)測,相關(guān)研究人員已經(jīng)提出用光傳感器來對絕緣子的污穢程度進行監(jiān)測,盡管現(xiàn)在并未得到大范圍的推廣,但卻是對電力系統(tǒng)現(xiàn)行等值鹽密法的一種突破。 ( 2)對采集的的數(shù)據(jù)進行處理和分析,是在線監(jiān)測又一關(guān)鍵步驟。信號的處理和分析是要從現(xiàn)場大量的噪聲背景下提取有用的信息量,通過對這些信息量與注意值的分析,從而判斷設(shè)備是否趨向故障或是已處在故障狀態(tài),根據(jù)需要確定是否退出運行。從運行中電氣設(shè)備提取信號,不可避免地會受到現(xiàn)場噪聲環(huán)境的影響。為了消除噪 聲的影響,除了應(yīng)用硬件濾波,往往還需要運用許多的數(shù)字濾波技術(shù)。比如目前常用的小波變換濾波技術(shù),它可以有效消除穩(wěn)態(tài)干擾信號,把有用信號提取出來進行分析;還有當前廣泛受到關(guān)注的數(shù)學(xué)形態(tài)濾波,具備比小波濾波更好的濾波效果,它不僅可以消除穩(wěn)態(tài)干擾,而且對暫態(tài)干擾也有不錯的抑制效果。隨著新技術(shù)的不斷出現(xiàn),更加有效的數(shù)據(jù)處理技術(shù)必將推陳出新。在對故障的分類方面,大多數(shù)的處理思路是尋找某一個或一些特征量來進行模式識別。例如基于傅里葉變換的頻譜分析,在故障分類上效果良好,但這種方法很難克服不同類型的故障信號在頻譜上重疊的問 題。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)等也被廣泛應(yīng)用于故障診斷系統(tǒng)中。 ( 3)電力設(shè)備在線監(jiān)測技術(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了單片機檢測到基于 DSP 技術(shù)的檢測,再到基于計算機技術(shù)的檢測系統(tǒng)階段,而基于新型總線技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的綜合監(jiān)測系統(tǒng)也正在被越來越多的學(xué)者認可。目前在線監(jiān)測的形式多種多樣,有集中性在線檢測系統(tǒng),也有分散性在線監(jiān)測裝置;在線監(jiān)測可以在設(shè)備終端進行信號處理后進行傳輸,也可將數(shù)據(jù)傳輸?shù)椒?wù)器后對其集中處理?;谧冸娬靖邏涸O(shè)備繁多,分布分散,文獻 [1]提出利用現(xiàn)場總線技術(shù)組建總線型的電氣設(shè)備在線監(jiān)測系統(tǒng)。通過把變壓器套管泄漏電流 、 16 電流互感器泄漏電流、電壓互感器電壓和環(huán)境溫濕度等信號采集后進行現(xiàn)場信號提取,經(jīng)數(shù)字化處理,再通過現(xiàn)場總線方式傳送到工控機中,在后臺實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理和故障診斷。 17 第四 章 結(jié)論 狀態(tài)監(jiān)測是從傳統(tǒng)管理模式過渡到狀態(tài)檢修的技術(shù)支持。狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷的概念存在差別 ,狀態(tài)監(jiān)測更適合電力系統(tǒng)設(shè)備運行和維修的管理現(xiàn)狀。狀態(tài)監(jiān)測的關(guān)鍵技術(shù)是傳感器、計算機網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)分析。目前 ,國內(nèi)的變電站和發(fā)電廠已具備實現(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)的初步條件。狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)在現(xiàn)場的實施 和推廣 ,有一個積累資料、逐步提高的過程。 18 謝辭 在此論文撰寫過程中,要特別感謝我的導(dǎo)師王教授的指導(dǎo)與督促,同時感謝他的諒解與包容。沒有王教授的幫助也就沒有今天的這篇論文。求學(xué)歷程是艱苦的,但又是快樂的。感謝孟翔教育和電子科技大學(xué)的老師,謝謝他在這兩年中為我們班所做的一切,他們不求回報,無私奉獻的精神很讓我感動,再次向他們表示由衷的感謝。在這兩年的學(xué)期中結(jié)識的各位生活和學(xué)習上的摯友讓我得到了人生最大的一筆財富。在此,也對他們表示衷心感謝。 謝謝我的父 母,沒有他們辛勤的付出也就沒有我的今天,在這一刻,將最崇高的敬意獻給你們! 本文參考了大量的文獻資料,在此,向各學(xué)術(shù)界的前輩們致敬! 19 參考文獻 [1]黃建華 ,全零三 .變電站高壓電氣設(shè)備狀態(tài)檢修的現(xiàn)狀及其發(fā)展 .20xx,25(16) [2]王善永 ,范 文 ,鐘敦美 .基于狀態(tài)監(jiān)測的水電站設(shè)備檢修計劃決策系統(tǒng) .電力系統(tǒng)自動化 ,20xx,25(16) [3]陳維榮 ,宋永華 ,孫錦鑫 .電力系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的概念及現(xiàn)狀 .電網(wǎng)技術(shù) , 20xx, 24(11) [4] 嚴 璋 .電氣絕緣在線檢測技術(shù) .北京 :中國電力出版社 ,1995 [5]朱德恒 ,談克雄 .電絕緣診斷技術(shù) .北京 :中國電力出版社 ,1999 [6]王文永 .美國電站狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)的開發(fā)應(yīng)用 .華北電力技術(shù) ,1995(6)
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