绝缘油热老化时间及糠醛含量的近红外光谱快速预测方法

• 作者: 唐超 孙碧云 王亮 祝诗平 蒋友列
• 来源期刊: 光谱学与光谱分析
• 学科: 化学
• 关键词: 近红外光谱 热老化 绝缘油 糠醛 老化时间 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 页码范围: 3515-3521
• 页数: 7页
• 分类号: O657.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.3964/j.issn.1000-0593(2020)11-00-07

摘要

实现变压器油纸绝缘热老化的准确评估是保证电力设备安全运行的重要内容.近红外光谱技术在石油化工等领域的成功应用,为电气绝缘检测提供新思路.在130℃ 、真空箱中进行加速热老化试验,共制备14组老化时间不同的油纸绝缘样品,并利用近红外光谱仪采集绝缘油的光谱,利用液相色谱仪检测油中糠醛含量.原始谱图中,8373,8264,7181,7076,6981,5855,5799和5678 cm-1处存在明显的吸收峰,本研究具体分析了各吸收峰的归属.采用五点三次多项式Savitzky-Golay卷积平滑算法预处理原始光谱.采用iPLS方法选取关于老化时间的特征谱区为11209～10364,9087～7818和7390～4424 cm-1,共1320个波长点;同时,利用PCA提取该特征谱区的光谱信息,表明前7个主成分累计贡献率达99.78％.在上述基础上,建立了关于老化时间的PCR,PLSR,PCA-BP-ANN预测模型,表明采用共轭梯度算法的PCA-BP-ANN老化时间预测模型表现最优,其RMSEP为18.67,R2为0.9973.采用iPLS方法选取关于油中糠醛含量的特征谱区为9107～4424 cm-1,共1210个波长点;同时,利用PC A提取该特征谱区的光谱信息,表明前4个主成分的累计贡献率达99.96％.在上述基础上,建立关于油中糠醛含量的PCR,PLSR和PCA-BP-ANN预测模型,表明采用共轭梯度算法的PCA-BP-ANN糠醛含量预测模型表现最优,其RM-SEP为0.1344,R2为0.9877.基于绝缘油近红外光谱的老化时间和油中糠醛含量评估具有可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	祝诗平		58	570	14.0	22.0
2	王亮		26	235	10.0	15.0
3	唐超		31	68	4.0	7.0
4	蒋友列		1	0	0.0	0.0
5	孙碧云		1	0	0.0	0.0