电流比法判断变压器绕组匝间短路

针对中小型变压器经常出现的绕组匝间短路故障不易判断的现象，通过两个典型实例对用电流比法判断变压器绕组匝间短路的具体操作过程进行了介绍，并指出了几点应注意的事项。     

浅谈110kV变压器匝间短路故障试验分析

文章以某110k V变压器为例,对110k V变压器匝间短路故障试验进行分析,提出了防止110k V变压器出现匝间短路故障的改进措施,以供参考。     

变压器绕组股间短路点位置的查找方法

以解决生产中所遇到的问题为出发点，理论结合实际，详尽地介绍了两种查找变压器绕组股间短路点位置的方法(股间直流电阻法和漏磁测量法)，具有极强的实用性。     

同步发电机励磁绕组匝间短路故障在线分析方法综述

励磁绕组匝间短路是同步发电机常见故障之一。为保证机组和电网的安全可靠运行,有必要对该故障进行在线分析检测。首先介绍了应用于同步发电机励磁绕组匝间短路故障在线分析的磁场-电流谐波分析法、探测线圈法、多回路法、输出电气量分析法、振动分析法等的研究现状,并对几种方法进行了比较,然后对未来在线分析方法的发展方向进行了展望,对输出电气量分析法提出了两条研究思路,最后说明了在线分析方法应具有实际可行性和多用途性。     

配电变压器铁芯多点接地故障和短路故障浅析

作为抽油机的稳定电源,配电变压器在油田中占有十分重要的地位,它的使用与维护直接影响到原油稳产,必须最大限度地防止变压器故障和事故的发生.该文对油田10 kV配电变压器较常见的铁芯多点接地故障和短路故障进行了分析,并提出了相应建议,以降低故障发生率,为维修工作积累经验.     

变压器匝间短路故障电-磁-热多物理场协同分析

电力变压器是电力系统的关键核心设备,变压器的运行状态直接影响供电的可靠性。针对实际实验中变压器匝间短路系列故障设置困难问题,采用有限元仿真软件建立与实际变压器一致的电磁场仿真模型,分析了变压器空载时电流电压特性,验证了模型的准确性;建立了变压器低压侧匝间短路故障仿真模型和电路模型,得到了匝间短路时绕组电流变化趋势和电磁关系变化方程。研究了短路匝数不同对变压器绕组电流和电磁参数的影响,从短路4匝到16匝,短路电流最大值从14.5 kA降到4.2 kA,磁场的最大值为正常值的20多倍;建立了变压器三维温度场模型,对比了变压器正常和不同匝间短路故障工况时的温度场分布,发生4匝短路故障时,匝间短路绕组部分温度达到500 ℃,并且随着短路匝数的增加短路绕组部分温度上升,而其他部分温度变化在100 ℃以内,结果表明匝间短路故障会严重影响短路绕组部分温度场分布,而对其它部分影响较小     

发电机转子绕组匝间短路故障的分析与检测

深入分析了发电机发生转子绕组匝间短路故障后的电磁特性,得出当发电机发生匝间短路故障后,若端电压和有功功率保持不变时,无功功率会相对减小的结论;同时推出在一定的状态下,有功功率、无功功率和励磁电流之间的对应关系。利用人工神经网络具有不需要精确的数学模型及诸多参数的优点,把人工神经元网络方法引入到发电机转子绕组匝间短路的故障诊断技术中,可通过对故障样本的比较,诊断出转子绕组匝间短路的故障情况。     

变压器匝间短路分析及研究

绕组匝间短路是电力变压器内部故障的主要形式。本文在对变压器匝间短路进行理论分析的基础上,运用MATLAB对变压器匝间短路状态进行仿真,阐述其故障特征。     

重复脉冲法检测发电机转子绕组匝间短路故障的研究

该文介绍了发电机转子绕组匝间短路的危害,着重分析了重复脉冲法检测转子匝间短路故障的原理,并进行了故障模拟试验,验证了重复脉冲法的原理。     

不同姿态下基于多特征融合的疲劳状态检测方法

针对传统的基于单一特征的疲劳检测方法误检率高、可靠性不强、无法适应复杂多变的行车环境等问题,提出了一种将驾驶员的眼睛、嘴巴等多种面部特征进行融合的疲劳驾驶检测方法。与现有的人脸检测模型相比,这里提出的基于梯度提高的学习框架对于侧脸的检测效果更佳,并且能够更好地满足检测时间上的要求;同时通过改进的LeNet-5神经网络模型对视频中的笑容进行分类,排除了表情变化对疲劳驾驶检测的干扰;最后为了降低头部姿态的偏转对疲劳特征提取的影响,引入了基于欧拉角的特征校正算法;对YawDD疲劳驾驶数据集的检测结果表明:不同姿态下基于多特征融合的疲劳驾驶检测不仅能够有效降低头部偏转对疲劳驾驶检测的影响,而且比传统的疲劳检测方法具备更高的鲁棒性。     

基于视频的全天候多特征融合火焰检测算法

针对传统可视化火灾探测技术采用单独分析可见光摄像设备或红外摄像设备采集的图像进行火灾探测, 不能全天候监控火焰的问题, 提出一种全天候多特征融合的检测算法. 首先通过视频类型判断算法确定摄像头采集的每帧图像类型, 然后利用与图像类型相对应的算法提取疑似火焰区域, 最后对疑似区域进行基于DCT的火焰频率检测和帧间相关性检测, 判断火焰是否存在. 实验表明, 该检测算法解决了传统可视化探测技术不能全天候监控火焰的问题, 且能在保持火焰高检测率的同时降低误检率.     

一种多特征融合的加密流量快速分类方法

网络流量识别是网络管理和安全服务的基础.随着互联网的不断扩展及其复杂性的增加,传统基于规则的识别方法或流行为特征的方法正在面临着巨大挑战.受自然语言处理（Nature Language Processing, NLP）启发,本文提出了一种多特征融合的加密流量快速分类方法.该方法通过融合数据包和字节序列特征来完成网络流的特征表示,采用双元字节编码将所选特征扩展为双字节序列,增加了字节的上下文语义特征;通过与数据包特征处理相适应的池化方法来最大限度保留数据包的特征信息,从而使所提模型具有更强的抗噪能力和更精确的分类能力.本文方法分别在ISCX-2016和一个包含66个热门应用程序的私有数据集（ETD66）上进行验证,并与其他模型展开比较.结果表明：本文所提方法在ISCX-2016及ETD66上的测试精度和性能都明显优于其他流量分类模型,分别取得了98.2%和98.6%的识别准确率,从而证明了所提方法的特征提取能力和强泛化能力.     

一种配电网故障定位的新方法

结合我国配电网的实际情况,提出一种能够确定配电网故障点确切位置的实用方法.该方法通过比较各节点电压确定故障区段,并将故障区段始端故障电压与本线路末端短路时的故障电压对比得出故障点距离.该方法适用于中性点不直接接地系统的各种短路故障的定位,并可应用于故障的自动在线检测.     

多特征自适应融合的CamShift算法与ROS跟随小车实现

针对传统的具有色彩特征的CamShift算法可以在弱干扰场景中实现良好的跟随,但在光线明显变化或相似颜色干扰的复杂场景中跟踪性能较差的劣势,采用颜色、纹理和边缘特征进行自适应融合的方法来提高算法的抗干扰能力,并通过目标框的尺寸限定和概率密度图的修正进一步提高算法在复杂场景下跟随的稳定性.分别使用机器人操作系统(robo...     

基于多特征融合的疲劳驾驶状态识别方法研究

针对交通安全中疲劳驾驶状态识别问题,使用单一的疲劳驾驶特征的方法识别率较低,本文提出一种基于面部多特征加权和的疲劳识别方法.通过人眼状态检测算法提取眼部疲劳参数,即持续闭眼时间、闭眼帧数比、眨眼频率,通过打哈欠状态检测得到打哈欠次数和打哈欠持续时间,通过头部运动状态分析得到点头频率,建立融合以上六个特征的驾驶疲劳状态检测模型来评估驾驶员的疲劳等级并进行相应的预警.实验测试数据选自NTHU驾驶员疲劳检测视频数据集的部分数据.经实验调整后,发现该方法的识别准确率较高,识别效果好.     

基于模糊聚类分析和多特征融合的人脸识别方法

提出一种使用模糊聚类融合线性子空间特征和Gabor小波特征的人脸识别方法. 通过分析样本在子空间的聚类情况, 对处于不同聚类边界的样本采用Gabor特征进行二次识别. 实验结果表明, 该方法能在保证识别率的前提下, 有效减少平均识别时间.     

基于XGBoost模型的融合多特征微博信息传播预测方法

为了有效地监管网络舆情,辅助管理人员进行决策,微博信息传播预测方法的研究具有重要应用价值。针对传统微博信息传播预测方法存在指标单一、预测效果较差问题,提出一种基于XGBoost模型的融合多特征微博信息传播预测方法。首先,分析微博传播网络和用户节点特性,提取出博主特征、微博内容特征、传播特征3类特征并构建数据集;接着,基于XGBoost方法分别构建微博累计转发量预测模型和微博最大转发深度预测模型;最后,通过模型在测试数据集上的平均绝对误差验证模型的预测效果。通过与线性回归等传统的预测方法比较分析可以看出,提出的预测方法能够取得良好的预测效果。     

基于多特征的AdaBoost行人检测算法

针对单特征辨识度较低问题,基于多特征的AdaBoost行人检测算法,提出一种融合灰度和轮廓信息的新的多特征综合表示方法.该方法通过统计样本的权重直方图建立分类模型,并用多个直方图的乘积表示样本在多特征下对应的联合概率分布,从而基于多特征联合概率更精准地描述行人,提高行人检测的鲁棒性.实验结果表明,改进后的基于多特征行人检测算法提高了行人检测精度、降低了误检率,目标识别的置信度明显提高,在多变的自然背景下可以取得较好的效果.     

基于图像多特征识别的空闲车位检测

车位空闲状态检测与识别是停车场自动泊车引导的关键技术,目前虽有多种检测识别方法,但就某一种方法而言,很难达到快速、准确的检测目的.原因在于每种识别算法各有所长,既有优势,又有不足,因而实际中需要结合采用两种或两种以上的方法才有可能达到满意的检测效果。基于图像多特征识别检测方案,提出一种融合边缘检测、封闭轮廓检测以及前景与背景的像素差异的联合检测方法,对每一个停车位进行综合检测,判断车位上是否有停泊车辆.实验表明,这种融合算法不仅十分有效,且具有较强的识别能力和较高的准确性。