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摘要:
针对SF6局部放电下分解组分传统检测方法存在的消耗被测气体多、检测时间长、不适用于在线监测等不足,利用光声光谱技术具有检测气体灵敏度高、不消耗被测气体等特点,研究了用于SF6局部放电分解组分检测技术,给出了局部放电下SF6分解特征组分SO2、CO2、CF4的特征频谱,利用研制的光声光谱实验平台获得了气体的光声信号与气体体积分数关系,得到了SO2、CO2、CF4的最低检测限分别为3.8×10-6、3.1×10-6、4.7×10-6,建立了用于降低SO2、CO2、CF4混合气体的光声信号交叉响应的RBF神经网络算法,使3种气体平均检测误差分别降为5.6%、1.6%、3.3%,提高了检测准确度,并用气相色谱法和检测管法的对比测量验证了其可信性,为解决交叉响应的影响问题提供了一种技术手段.
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文献信息
篇名 光声光谱技术应用于SF6局部放电分解组分检测
来源期刊 重庆大学学报 学科 工学
关键词 六氟化硫 光声光谱 最低检测限 径向基函数 神经网络 检测精度
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 68-75
页数 分类号 TM85
字数 语种 中文
DOI 10.11835/j.jssn.1000-582X.2013.08.011
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 孙才新 重庆大学输变电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 379 13536 63.0 93.0
2 唐炬 重庆大学输变电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 134 3853 38.0 54.0
3 范敏 重庆大学输变电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 35 444 14.0 18.0
4 朱黎明 重庆大学输变电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 4 64 4.0 4.0
5 谭志红 重庆大学输变电装备及系统安全与新技术国家重点实验室 5 216 5.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
六氟化硫
光声光谱
最低检测限
径向基函数
神经网络
检测精度
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆大学学报
月刊
1000-582X
50-1044/N
大16开
重庆市沙坪坝正街174号
78-16
1960
chi
出版文献量(篇)
6349
总下载数(次)
8
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85737
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