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Gaoya dianqi, 2008 GIS局部放电超高频信号带宽高达数GHz,对其实施实时采样成本很高;其包络信号包含了放电的缺陷特征,采用检波电路提取其包络然后进行信号分析,可以大大降低对采样系统的要求。笔者在对高频检波二极管特性分析的基础上研制了适用于提取GIS局部放电信号包络的超高频包络检波电路,采用ADS软件对该电路进行的仿真显示其具有很好的宽带特性和较小的峰值误差,电路的实际测试验证了该检波电路在GIS局部放电的研究中获得了较好的包络提取效果。
李立学, 黄成军, 曾奕, 江秀臣
doaj
基于时频分布图像纹理特征的局部放电特高频信号的特征参数提取方法
Gaoya dianqi, 2017 针对局部放电特高频（ultra-high frequency,UHF）信号畸变导致模式识别准确率下降的问题,提出了基于时频分布图像纹理特征的特征参数提取方法。首先对局部放电UHF信号进行s变换得到时频分布图像,然后采用灰度共生矩阵（gray-level co-occurrence matrix,CLCM）算法,从时频分布图像中提取出纹理特征参数。采用主成分分析（principal component analysis,PCA）法对由纹理特征参数构成的特征向量进行降维处理 ...
田妍 +5 more
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Gaoya dianqi局部放电特高频检测是发现电力变压器早期缺陷的重要手段。现有内置式特高频传感器安装阻力大，外置传感器检测灵敏度低。为此，文中提出一种油箱接缝式特高频传感方法。通过仿真建模与实测分析研究了局部放电电磁波在油箱接缝内外的能量空间分布特征以及极化特性；而后进行了接缝式传感器的选型，研究了一种适于安装在缝隙中限位方钢断口处的锥形传感器，并对传感器的形状尺寸、馈电结构进行了优化设计；最后通过增设反射背腔进一步提高传感器的检测灵敏度。研究结果表明，当放电发生在油箱内部时，缝隙内部信号的电场强度平均为缝隙外部的3～5倍；
曾行毅, 赵岩, 郑书生
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Gaoya dianqi, 2019 变压器噪声是评价其运行状态的关键参数之一,为了实现基于噪声的变压器运行状态评价,对现场运行的72台110 kV主变进行了噪声检测,提出了奇偶次谐波比、高频比重以及频谱复杂度等3个特征量,并且按照冷却方式差异对上述特征量的数值分布进行了统计分析,确定了现场正常运行变压器噪声特征量的分布范围,分析了变压器运行年限对其噪声特征的影响。结果表明,冷却方式对于变压器平均声压级、奇偶次谐波比、高频比重以及频谱复杂度特征的分布具有较大影响,强迫风冷变压器特征参数普遍偏高,而变压器运行年限对上述特征并无明显影响 ...
吴晓文 +5 more
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Gaoya dianqi, 2018 为了更有效地发现避雷器内部的局部放电故障,文中在基于有限积分法的电磁仿真软件CST中建立避雷器物理模型,研究了避雷器内部局部放电发生时特高频电磁波的信号特征及其传播特性。仿真研究结果显示:特高频电磁波信号的强度随着局部放电源脉冲幅值的增加呈线性上升趋势,并且随着脉冲宽度的增加呈非线性下降趋势;电磁波传播时电场强度幅值呈指数型衰减,沿水平方向的初始衰减速度大于垂直方向;随着传播距离的增加,电磁波信号中高频分量衰减明显;环境介质对电磁波传播的影响主要体现于信号的幅值衰减和时间延迟 ...
张忆 +5 more
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[Machine learning-based prediction model for caries in the first molars of 9-year-old children in Suzhou]. [PDF]
Hua Xi Kou Qiang Yi Xue Za ZhiChen L, Wang X, Zhu K, Ren K, Wu Z.
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[Progresses on temporal interference electromagnetic stimulation for non-invasive deep brain function modulation]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiZhou T, Yu P, Xu Y.
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[Study on the electric field transmission characteristics of conducted-electrode tumor treating fields]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiLiu K, Zhang J, Shi J, Fang H, Li X.
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[Predicting epileptic seizures based on a multi-convolution fusion network]. [PDF]
Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za ZhiShen X, Piao Y, Yang H, Zhao H.
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[Evaluation of an interpretable 12-lead ECG automatic diagnosis model based on deep feature fusion]. [PDF]
Nan Fang Yi Ke Da Xue Xue BaoLu X +5 more
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