导读:本文包含了状态参量论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:参量,状态,分析法,理论,栅格,绕组,智能。
状态参量论文文献综述
任鹏,李庆民,彭鹏,张蔚,丛浩熹[1]（2019）在《基于热解动力学状态参量的GIS盆式绝缘子剩余寿命预测方法》一文中研究指出如何实现盆式绝缘子的绝缘缺陷、老化程度和剩余寿命的有效评估,以避免绝缘失效和电力事故的发生,一直是电网运行密切关注和亟待解决的问题。盆式绝缘子的实际老化降解经历了一个化学反应过程,通过计算活化能、反应机理函数、指前因子等热解动力学状态参量,提出一种盆式绝缘子老化状态和剩余寿命的预测方法。以不同升温速率对某盆式绝缘子样本开展热失重实验,基于Flynn-Wall-Ozawa法得到热失重曲线台阶I的活化能;进一步通过修正反应级数,获得盆式绝缘子热失重曲线台阶I所遵循的反应机理函数,并利用Coast-Redfern法求得指前因子。最后,通过对Arrhenius速率方程的变形处理,建立盆式绝缘子的寿命预测方法,并讨论影响绝缘子使用寿命的关键因素。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年22期）
李旭,孟晨,刘敏,王成[2]（2019）在《自行火炮发动机多状态参量融合故障诊断方法研究》一文中研究指出针对自行火炮发动机单一信号源进行故障诊断的缺陷,提出了基于量子粒子群优化的核极限学习机和D-S证据理论的多源信息融合诊断方案。该方案采用在MATLAB软件下构建极限学习网络,利用网络训练权值作为权重直接参与状态融合评估分析公式的方法,避免了在软件中直接建立复杂的分类网络和进行复杂大量的网络训练与测试,从而将复杂的网络问题转换为状态评估公式问题。经过实验验证,对不同来源发动机状态信息进行融合分析,可以显着提高发动机故障诊断和状态识别精度。(本文来源于《火炮发射与控制学报》期刊2019年03期）
王鑫,张晨萌,刘渝根,谭思文,孙鹏宇[3]（2019）在《极化去极化电流法极化参量对电力电容器绝缘状态的影响》一文中研究指出电力电容器用途广泛,是电力系统中重要的一次设备。针对目前电力电容器绝缘状态检测欠缺成熟高效的手段,提出一种基于极化去极化电流法来检测电力电容器的绝缘状态,并分析极化去极化电流法中极化电压和极化时间对绝缘状态判断的影响。首先阐述了极化去极化电流法的基本原理,其次利用测试的极化去极化电流推导出决定电容器绝缘状态的两个特征参量,即直流电导率和0.1 Hz介损;再基于该方法理论,研究出在不同极化电压和不同极化去极化时间下,电力电容器极化、去极化电流都有不同程度的差异,但其绝缘状态参量直流电导率和0.1 Hz介损却没有发生显着的变化。通过研究说明利用极化去极化电流法能够无损检测电力电容器的绝缘状态。(本文来源于《四川电力技术》期刊2019年04期）
肖伊,李庆民[4]（2019）在《基于多特征参量的油纸绝缘老化状态定量表征方法》一文中研究指出为定量地评估油纸绝缘的老化状态,在实验室条件下对油纸绝缘样品进行为期40天的加速热老化试验,测试不同老化阶段的纸板聚合度、油色谱数据、频域介电谱、糠醛含量等老化特征量,引入主成分分析法,建立不同老化阶段下油纸绝缘样品的综合评价指数。结果表明:该综合评价指数并非随着老化过程呈线性变化。通过拟合该综合评价指数与聚合度的关系,发现二者在不同老化阶段的变化规律不同,最后建立了不同阶段下的指数和线性数学模型,根据此模型可以对绝缘纸板聚合度进行评估,在不拆卸变压器的情况下可以对油纸绝缘老化状态进行诊断。(本文来源于《绝缘材料》期刊2019年08期）
庹璟,唐登平,蔡文嘉,刘岑岑,王委[5]（2019）在《基于状态参量的智能电表误差状态预测方法》一文中研究指出在智能电表挂网运行的过程中,其计量性能会逐渐发生变化,可能影响电能计量的准确性和电力交易的公平性,因此,对其误差状态的管控具有重大意义。在运智能电表数量巨大,一般采用定期随机抽检的方法来获得部分表计的误差情况,但随机抽检覆盖面较小,存在抽检间隔,无法全面、及时地获取在运表计的计量误差,存在已超差表计仍长期挂网的风险。对此,提出了一种基于状态参量与计量性能退化的智能电表误差状态预测方法,基于智能电表的计量原理,研究了影响表计计量性能的关键因素,进而建立了一个计及温度、湿度、负荷、检定结果、时间累积影响的预测模型,借助BP神经网络算法,实现了历史数据下的网络训练和实时数据下的误差预测。最后,建立在线监测试点,开展实例应用,验证了该方法的有效性。(本文来源于《仪表技术》期刊2019年03期）
殷蔚翎,何思阳,王帅,黄力,陈浩[6]（2019）在《导线运动状态识别和导线倾角参量采样策略技术研究》一文中研究指出在输电线路覆冰监测中,为保证传感器测量的精确性,故引入导线运动状态识别概念,实现在稳定状态下对输电线路力学参数进行采样的目的。本文通过模拟导线运动状态试验,分析导线运动状态,判断导线运动状态是否满足传感器的采样条件,并提出相应的导线倾角参量采样策略,从而保证采样数据的准确性。(本文来源于《科技风》期刊2019年06期）
代杰杰,宋辉,盛戈皞,韩璐岭,江秀臣[7]（2019）在《考虑复杂关联关系深度挖掘的变压器状态参量预测方法》一文中研究指出电力变压器状态参数预测分析可以为设备状态评估提供有力技术支撑。现有变压器状态参量预测模型主要基于单一或少数状态参量进行分析和判断,预测稳定性和科学性都有待提高。文中结合变压器设备大量状态信息、电网运行和环境气象数据,提出了一种考虑复杂关联关系深度挖掘的变压器状态参量预测方法,通过栅格长短时记忆网络提取各参量之间蕴含的内在规律和关联关系,用以修正状态参量的预测结果。将该方法用于某500kV变压器顶层油温趋势预测中,结果表明所提出的栅格长短时记忆网络能挖掘分析设备状态影响因素之间的关联关系,与未考虑关联性的预测方法及传统方法相比,通过参量序列间关联性提高了预测模型的稳定性,降低了预测误差。(本文来源于《中国电机工程学报》期刊2019年02期）
赵路佳,刘洋[8]（2018）在《计及环境-电气-机械多参量的配网设备状态评价》一文中研究指出针对配网关键设备的状态检修,本文提出一种计及多参量的配电网关键设备状态评价方法。综合考虑设备多时段运行信息以及环境、机械等参量对设备状态的影响,给出了一种计及环境-电气-机械多参量的配电网关键设备状态评价二次修正指标体系,并采用基于"短板效应"抑制的改进型的层次分析法确定各权重,最后基于模糊理论对配电网设备进行状态评价。实例检验结果验证了所提评价方法的合理性和有效性。(本文来源于《山西电子技术》期刊2018年05期）
高磊,宋亮亮,杨毅,袁宇波,崔玉[9]（2018）在《基于多参量模型的智能变电站二次设备状态评估方法及应用》一文中研究指出为解决智能变电站二次设备运行状态评价体系建立与实际工程应用的难题,引入多参量信息融合的二次设备综合评价模型。提出不同类型二次设备的评价子项、评价参量及评估方法,建立通过监视装置稳态量变化来表征二次设备健康状态发展的趋势性评估模型和监视装置故障量特征来表征二次设备故障程度的损失性评估模型,提出了不同评估子项的工程量化指标。研发了智能变电站二次设备健康状态评估系统,并在500 k V智能变电站工程中试点应用。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2018年10期）
曹辰[10]（2018）在《基于机械与电气参量的变压器绕组变形状态综合评估方法》一文中研究指出随着中国智能电网的建设和发展,对电力设备运行稳定性提出了更高的要求。变压器是电力系统中重要的输变电设备之一,评价变压器绕组变形状态对电网的安全运行具有重要意义。本文为解决变压器绕组变形状态评估中存在的数据类型不全面、离线诊断、评估信号单一以及无法实现在线预测等问题,以变压器作为研究对象,开展理论计算、试验测试、在线监测、盲源分离、信源识别、特征提取、信息融合、状态评估、故障诊断、状态预测和在线应用等方面的研究,提出基于机械与电气参量的变压器绕组变形状态综合评估方法。论文主要研究内容如下:(1)分别从变压器振动和电抗特性开展理论研究,建立绕组变形与振动和电抗关系的数学模型。建立SFZ11-180000/220型叁维变压器振动仿真模型,进行电路、磁场、结构力场和流场耦合计算。通过电磁场仿真计算得到变压器模型的电压、电流曲线以及磁场分布,通过结构力场和流场耦合计算得到绕组变形趋势和油箱表面测点的振动特征,并通过试验验证仿真模型的准确性和有效性。分析绕组松动和变形状态下振动及电抗特性的变化规律。建立短路电抗在线辨识模型,通过0.4-0.9六种功率因素下的仿真计算对在线辨识模型的准确性和稳定性进行校核。(2)针对变压器振动特征提取方法开展研究,提出了绕组振动信号在线特征提取方法。在线特征提取方法包括盲源分离、动态负荷信源识别与特征值提取。开展不同运行负荷下220kV变压器振动信号在线监测试验,获取不同运行负载电流对应的铁芯和绕组振动混迭信号;再通过盲源分离方法分离出铁芯和绕组的振动信号;计算两种分离信号的基频振动贡献率与运行负荷变化关系,识别出绕组振动信号源;提出小波能量-矩阵变换方法提取矩阵范数和能量熵值作为振动特征值。针对变压器电抗特征提取方法开展研究,提取短路电抗变化率和叁相互差比作为电抗特征值。在绕组松动和变形等不同状态下对振动和电抗特征提取方法的有效性进行验证分析。(3)搭建基于机械和电气参量的变压器绕组多信息数据采集系统。研制正常绕组和变形故障绕组的35kV变压器试验样机,并针对正常绕组变压器开展多次短路电流冲击试验,分别在正常、松动和故障绕组状态下进行35kV变压器振动信号和短路电抗的测试与分析;开展220kV变压器绕组变形状态在线监测试验,测试220kV在线运行变压器以及试验变压器的绕组振动信号。在不同短路电流冲击次数条件下,分析220kV运行变压器振动信号的变化特征。获取各试验条件下变压器的振动和电抗特征值数据,构建不同绕组变形状态对应的振动和电抗特征图谱。(4)提出了基于机械与电气参量的变压器绕组变形状态综合评估方法。综合评估方法包括评估层、诊断层和预测层叁级模型。在评估层中基于物元理论构建多信息评估指标体系。基于信息熵方法计算评估模型中各信息指标的权重。融合振动和电抗特征信息评估绕组变形状态等级;在诊断层中,针对评估结果为严重状态的故障绕组,提出了基于相关向量机的绕组故障诊断方法。建立变压器绕组故障分类诊断模型,对故障绕组的振动能量谱特征矩阵进行分类诊断,得到严重变形绕组的故障类型;在预测层中,提出基于支持向量机的变压器绕组变形状态回归预测方法。分别对变压器电抗和振动数据进行预测。基于预测结果,在评估层中评估出绕组未来的变形状态趋势。(5)开展运行变压器绕组变形状态综合评估方法的在线应用研究。开展35kV变压器正常绕组、松动绕组和变形故障绕组的评估试验;开展220kV运行变压器的绕组变形状态评估在线应用试验;基于相关向量机绕组变形诊断方法对辐向拉伸/压缩、轴向绝缘脱落和端部迭套叁种故障绕组进行分类诊断试验,研发了变压器绕组故障诊断系统软件;基于变压器绕组短路电抗测试数据以及振动信号特征值构建支持向量机预测模型的训练集和测试集,通过模型训练及参数寻优,运用训练好的支持向量机回归预测模型对220kV运行变压器绕组下一目标年的电抗及振动数据进行预测。根据预测模型对特征数据的预测结果,评估220kV运行变压器绕组未来的变形状态。(本文来源于《沈阳工业大学》期刊2018-09-06）
状态参量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对自行火炮发动机单一信号源进行故障诊断的缺陷,提出了基于量子粒子群优化的核极限学习机和D-S证据理论的多源信息融合诊断方案。该方案采用在MATLAB软件下构建极限学习网络,利用网络训练权值作为权重直接参与状态融合评估分析公式的方法,避免了在软件中直接建立复杂的分类网络和进行复杂大量的网络训练与测试,从而将复杂的网络问题转换为状态评估公式问题。经过实验验证,对不同来源发动机状态信息进行融合分析,可以显着提高发动机故障诊断和状态识别精度。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
状态参量论文参考文献
[1].任鹏,李庆民,彭鹏,张蔚,丛浩熹.基于热解动力学状态参量的GIS盆式绝缘子剩余寿命预测方法[J].中国电机工程学报.2019
[2].李旭,孟晨,刘敏,王成.自行火炮发动机多状态参量融合故障诊断方法研究[J].火炮发射与控制学报.2019
[3].王鑫,张晨萌,刘渝根,谭思文,孙鹏宇.极化去极化电流法极化参量对电力电容器绝缘状态的影响[J].四川电力技术.2019
[4].肖伊,李庆民.基于多特征参量的油纸绝缘老化状态定量表征方法[J].绝缘材料.2019
[5].庹璟,唐登平,蔡文嘉,刘岑岑,王委.基于状态参量的智能电表误差状态预测方法[J].仪表技术.2019
[6].殷蔚翎,何思阳,王帅,黄力,陈浩.导线运动状态识别和导线倾角参量采样策略技术研究[J].科技风.2019
[7].代杰杰,宋辉,盛戈皞,韩璐岭,江秀臣.考虑复杂关联关系深度挖掘的变压器状态参量预测方法[J].中国电机工程学报.2019
[8].赵路佳,刘洋.计及环境-电气-机械多参量的配网设备状态评价[J].山西电子技术.2018
[9].高磊,宋亮亮,杨毅,袁宇波,崔玉.基于多参量模型的智能变电站二次设备状态评估方法及应用[J].电力自动化设备.2018
[10].曹辰.基于机械与电气参量的变压器绕组变形状态综合评估方法[D].沈阳工业大学.2018
论文知识图
