高电压技术
高電壓技術
고전압기술
HIGH VOLTAGE ENGINEERING
2014年
3期
861-867
,共7页
邵瑰玮%付晶%陈怡%曾云飞%蔡焕青%文志科
邵瑰瑋%付晶%陳怡%曾雲飛%蔡煥青%文誌科
소괴위%부정%진이%증운비%채환청%문지과
复合绝缘子%老化程度%高光谱遥感%图谱特征%神经网络%非接触检测
複閤絕緣子%老化程度%高光譜遙感%圖譜特徵%神經網絡%非接觸檢測
복합절연자%노화정도%고광보요감%도보특정%신경망락%비접촉검측
composite insulator%aging degree%hyperspectral remote sensing%image and spectra characteristic%neural network%non-contact detection
复合绝缘子随着运行年限的增加会逐渐老化,且各项性能指标降低.为研究在线运行复合绝缘子老化程度定量分析的检测方法,引入高光谱遥感技术通过非接触方式获取复合绝缘子的图谱特征,采用主成分分析法构建了特征空间.结果表明:不同老化程度复合绝缘子的光谱曲线不同;同一老化程度复合绝缘子样本点在特征空间集中在1个点簇,不同老化程度的点簇基本无交叉,可用于定量判断其老化程度.进一步建立了老化神经网络模型,该模型预测结果与实际值比较接近,交叉验证均方根误差为0.014 1.研究结果为在线非接触定量评估复合绝缘子老化程度提供了依据.
複閤絕緣子隨著運行年限的增加會逐漸老化,且各項性能指標降低.為研究在線運行複閤絕緣子老化程度定量分析的檢測方法,引入高光譜遙感技術通過非接觸方式穫取複閤絕緣子的圖譜特徵,採用主成分分析法構建瞭特徵空間.結果錶明:不同老化程度複閤絕緣子的光譜麯線不同;同一老化程度複閤絕緣子樣本點在特徵空間集中在1箇點簇,不同老化程度的點簇基本無交扠,可用于定量判斷其老化程度.進一步建立瞭老化神經網絡模型,該模型預測結果與實際值比較接近,交扠驗證均方根誤差為0.014 1.研究結果為在線非接觸定量評估複閤絕緣子老化程度提供瞭依據.
복합절연자수착운행년한적증가회축점노화,차각항성능지표강저.위연구재선운행복합절연자노화정도정량분석적검측방법,인입고광보요감기술통과비접촉방식획취복합절연자적도보특정,채용주성분분석법구건료특정공간.결과표명:불동노화정도복합절연자적광보곡선불동;동일노화정도복합절연자양본점재특정공간집중재1개점족,불동노화정도적점족기본무교차,가용우정량판단기노화정도.진일보건립료노화신경망락모형,해모형예측결과여실제치비교접근,교차험증균방근오차위0.014 1.연구결과위재선비접촉정량평고복합절연자노화정도제공료의거.
