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摘要:
为检测局部放电快速变化的脉冲电流波形及根据波形进行放电模式识别工作,研制了一套数字测量与分析系统。系统硬件部分包括宽带信号检测器件、高速数字示波器等。实测着重考虑了高压测量中的屏蔽,高速采集系统的带宽,以及放电实验样品的多样性等因素。结果证明该测量系统具有灵敏度高,测量准确,对脉冲波形畸变小等优点,可用于测量局部放电脉冲波形。系统软件的采样程序能够通过人机界面完成对示波器的通信与控制,数据的人工或自动采集,波形绘制与打印,数据的二进制、ASCII码、图形文件保存及文件间转化。系统软件的数据处理程序能够完成对波形的检出和特征量的提取。特征提取中应用了包括自回归模型在内的多种方法。采用前馈神经网络对不同的放电模式进行了识别。研究结果表明,利用局部放电的脉冲波形可以识别不同模式的放电。
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文献信息
篇名 局部放电脉冲波形数字测量与分析系统
来源期刊 清华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 局部放电 数字测量系统 数字示波器 自回归模型 人工神经网络
年,卷(期) 2001,(3) 所属期刊栏目 电机工程
研究方向 页码范围 65-68
页数 4页 分类号 TM835.4
字数 3736字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-0054.2001.03.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谈克雄 清华大学电机工程与应用电子技术系 59 2231 30.0 46.0
2 张蕾 清华大学电机工程与应用电子技术系 19 328 9.0 18.0
3 郑重 清华大学电机工程与应用电子技术系 20 464 7.0 20.0
4 王猛 清华大学电机工程与应用电子技术系 12 309 7.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
局部放电
数字测量系统
数字示波器
自回归模型
人工神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
清华大学学报(自然科学版)
月刊
1000-0054
11-2223/N
大16开
北京市海淀区清华园清华大学
2-90
1915
chi
出版文献量(篇)
7846
总下载数(次)
26
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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