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摘要:
为了诊断变压器绕组是否存在松动缺陷以及判断绕组松动严重程度,给出及时应对措施,提出以频率特征量为输入、PSO优化SVM的变压器绕组松动缺陷诊断方法.进行110 kV变压器短路试验,模拟不同程度的绕组松动缺陷以探究绕组松动程度特征,提取振动信号的频谱分量,利用比值法削弱负载电流的影响,发现基频分量、800 Hz和900 Hz分量与频率分量总和的比值随绕组松动程度增加而产生明显变化.但由于特征值相对较小,不利于提取判断阈值,故通过支持向量机进行缺陷诊断并利用效果相对较好的粒子群算法对其进行优化.测试结果表明该诊断模型具有较高的准确性.
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文献信息
篇名 基于振动-SVM的变压器绕组缺陷诊断方法
来源期刊 陕西电力 学科 工学
关键词 变压器 绕组松动 频谱分析 支持向量机
年,卷(期) 2016,(11) 所属期刊栏目 特别推荐
研究方向 页码范围 14-18
页数 5页 分类号 TM835
字数 5127字 语种 中文
DOI
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 马宏忠 河海大学能源与电气学院 202 2303 25.0 37.0
2 张琳 河海大学能源与电气学院 22 108 6.0 9.0
3 王涛云 1 7 1.0 1.0
4 李勇 7 158 5.0 7.0
5 许洪华 8 102 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
变压器
绕组松动
频谱分析
支持向量机
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智慧电力
月刊
2096-4145
61-1512/TM
大16开
西安市柿园路218号
52-185
1973
chi
出版文献量(篇)
5128
总下载数(次)
13
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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