基于F-P光纤超声传感器和概率神经网络的油中局部放电模式识别研究

F-P光纤超声传感器具有灵敏度高、抗干扰能力强、电绝缘性良好等诸多优点,可在油中检测局部放电发出的超声信号。为了识别F-P光纤超声传感器所测局部放电信号的故障类别,建立了油楔、悬浮、尖端和沿面4种典型的局部放电模型,并进行了相关的试验研究。针对超声脉冲波形研究了一种信号特征参数提取的方法,实现了特征参数的提取,然后应用概率神经网络对超声信号进行智能模式识别,分析了识别效果。建立的4种局部放电模型能够产生稳定的超声信号,满足试验要求,并提取了超声脉冲波形特征参数,对其运用概率神经网络进行模式识别分析,结果发现识别效果良好,有较高的识别正确率。

变压器绕组内部局放超声定位仿真及试验研究

应用有限元方法对变压器绕组内超声信号进行仿真,验证了在变压器绕组内布置多个超声传感器进行检测和定位的方案。设计了一种新型结构的EFPI光纤传感器,可适用于变压器绕组内部的局放检测和定位。最后在35kV变压器单相绕组中进行了传感器布置和局放定位试验。结果表明:该方法对变压器绕组中局放的定位精度在5cm以内,实现了变压器绕组内部局部放电的精确定位,为变压器绕组内部局放信号的检测和定位提供了一种新的方法。

关于汽车水泵双出水口涡流室的设计

本文通过常规的理论设计方法延伸出一种双出水口涡流室的设计方法;利用公式计算:推导出涡流室截面对于两侧出水口不同流量和不同扬程需求的计算方式。