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摘要:
目前国内外对MOA(金属氧化物避雷器)在线运行状态的研究大多是基于单脉冲下开展的,而真实自然闪电大多是多脉冲形式.单脉冲在能量上和持续时间上均远小于真实自然闪电,并不能模拟实际自然环境中的多脉冲闪电情况.为此,在多脉冲冲击试验条件下得到MOA老化劣化变化过程中的真实数据,通过分析不同类型数据的变化来研究表征MOA老化劣化的参数指标,并通过神经网络算法对数据进行分析.结果显示,提出的基于多脉冲下的神经网络算法对不同运行状态的MOA正确识别率超过96%,表明其具有高精度和正确性.为多脉冲下MOA老化劣化的研究提供完整的智能化在线监测新方法.
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文献信息
篇名 多脉冲下MOA老化劣化在线监测指标研究
来源期刊 电瓷避雷器 学科
关键词 MOA 多脉冲 在线监测 神经网络
年,卷(期) 2019,(1) 所属期刊栏目 避雷器
研究方向 页码范围 31-37
页数 7页 分类号
字数 3621字 语种 中文
DOI 10.16188/j.isa.1003-8337.2019.01.005
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
MOA
多脉冲
在线监测
神经网络
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电瓷避雷器
双月刊
1003-8337
61-1129/TM
大16开
西安市西二环北段18号
52-35
1958
chi
出版文献量(篇)
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4
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16036
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