1) Transformer DGA Diagnose System Online
变压器油中气体在线智能诊断系统
2) online intelligent diagnosis system
在线智能诊断系统
3) multi-agent diagnosis system
多智能体诊断系统
4) smart system for fault diagnosis of machines
智能机器故障诊断系统
6) intelligence diagnosis system
智能诊断系统
1.
This paper is trying to combine ANN with CBR technique, to form an integrated intelligence diagnosis system.
随着制造系统设备和功能的日益复杂化 ,采用单一的故障诊断方法已经越来越不能满足要求 ,本文试着把神经元网络和基于案例的推理的故障诊断方法结合起来形成一个集成的智能诊断系统 ,充分利用各自的优点 ,从而提高系统诊断的正确性和效
补充资料:变压器绝缘的在线诊断
变压器绝缘的在线诊断
on-line insulation diagnosis of transformer
b lonyoql lueyuon deZ。一x旧n zhenduon变压器绝缘的在线诊断(on一line insulationdiagnosis of transformer)对运行状态下的变压器绝缘进行试验和各种特性测量,分析其特征,并对绝缘状态作出判断的技术。推行和发展变压器绝缘在线诊断技术,能早期发现故障,提高变压器的运行可靠性。充油变压器绝缘在线诊断的项目有:①局部放电;②油中溶解气体;③电容套管介质特性。局部放电测量变压器局部放电有两种方法:电脉冲信号法(见局部放电试脸)和超声信号法。 在线监测变压器局部放电电脉冲信号要考虑传感器的选择及变压器运行现场强烈电磁干扰的抑制问题。通常采用罗戈夫斯基线圈型电流传感器来检测放电脉冲信号,将电容套管、变压器外壳或铁芯接地线穿越传感器的磁芯可取得放电信号。传感器的输出信号经放大、滤波、数据采集后送计算机分析、储存。为了抑制电磁干扰,要采取数字滤波等措施。可根据视在放电量或根据犷一q一n伸:放电发生时的工频电压相位;q:放电量;n:放电重复率)三维谱图用人工神经网络进行判断。变压器局部放电的超声信号由装在变压器外壳上的超声传感器取得。可根据电、声信号的时延和声信号在油中的传播速度来对放电源定位。 油中溶解气体在放电或过热作用下,充油变压器的油浸纸绝缘会产生HZ、eH;、eZH6、e:H;、CZHZ、CO、COZ等气体,并逐渐溶解于油中,可根据油中溶解气体的成分和浓度来进行诊断。由于油中溶解气体浓度很低,一般采用气相色谱仪进行分析,分析流程为:①从变压器的油中脱出气体,或由变压器取出油样再脱出气体;②脱出气体由载气推动通过色谱柱而被分离;③气体鉴定(成分、浓度测定)。利用高分子薄膜的透气性可将变压器油中的气体分离出来。用定量的空气循环吹人油样,也可将油中溶解气体析出。气体鉴定采用半导体气敏传感器或燃料电池。可根据半导体气敏传感器接触气体后电气性能的变化来鉴定气体,例如接触HZ后,SnOZ的电阻或把栅场效应管阐值电压的变化来鉴定。燃料电池由一对电极和电解液(如H2504溶液)组成,可根据电化学反应产生的电流正比于导入HZ浓度的现象来鉴定油中溶解的HZ。中国国家标准和国际电工委员会推荐用5种气体浓度的3个比值CZHZ/CZH、、CH;/HZ、CZH。/CZH。来判断故障的性质。 电容套管介质特性电容套管是一种电容型设备,根据它的介质特性进行的诊断参见电容型绝缘的在线诊断。
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参考词条