导读:本文包含了污秽度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:污秽度,光功率损耗,光纤,光纤形状
污秽度论文文献综述
徐志钮,陈飞飞,赵丽娟,张智娟,杨志[1]（2019）在《基于光功率损耗的外绝缘表面污秽度检测系统影响因素研究》一文中研究指出为了提高基于光功率损耗的绝缘表面污秽度测量方法的精度,搭建了基于裸光纤的表面污秽度检测系统。基于该系统,对盐溶液浓度、灰悬浊液浓度、光纤形状、光源类型和光纤类型对表面附盐导致的光功率损耗的影响进行了实验研究,并对实验结果进行了较为深入的理论分析。实验结果表明:随着盐溶液浓度的增加,光功率损耗逐渐增大;灰悬浊溶液浓度对光功率损耗影响不大;采用U型光纤时的光功率衰减比直线型光纤更显着;采用宽谱(多纵模)光源时的光功率衰减比窄谱(单纵横)光源更显着;采用多模光纤的光功率衰减比单模更显着。理论分析结果很好地解释了以上实验结果,验证了实验结果的可靠性。进行基于光纤的外绝缘表面污秽度测量时应采用U型状态、半导体光源和多模光纤以提高测量精度。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2019年03期）
刘世涛,李秀广,李焕友,常彬,杨凯[2]（2019）在《高污秽度环境中绝缘子积污特性研究》一文中研究指出在宁夏石嘴山高污秽度地区搭建积污站,以垂直悬挂、斜拉悬挂和水平悬挂的方式模拟I串、V串和耐张串悬挂不同伞型的瓷、玻璃和复合绝缘子。经过一定积污期之后,测试绝缘子的等值盐密(ESDD)、灰密(NSDD)、可溶盐离子成分和颗粒度,分析不同悬挂方式、不同材质绝缘子的积污特性。结果表明:在高污秽度环境中绝缘子积污主要受污秽自由沉降的影响,上表面污秽度高于下表面,上下表面积污不均匀程度从大到小的顺序为I串、V串、耐张串,双伞和叁伞型绝缘子的污秽度高于钟罩型绝缘子,复合绝缘子的污秽度高于瓷和玻璃绝缘子。绝缘子污秽成分以CaSO4为主,粒径主要分布于0.2～100μm。(本文来源于《绝缘材料》期刊2019年01期）
吴文海,孙磊,柯坚,张霆[3]（2019）在《基于支持向量域描述的铁路绝缘子污秽度异常检测分析》一文中研究指出为实现对铁路绝缘子污秽度的在线检测,提出一种基于支持向量数据描述和图像信息的污秽度异常检测方法。以人工涂污实验获得的绝缘子图像为基础,通过最大类间方差法分割图像得到绝缘子的盘面区域,计算颜色及纹理空间的特征,并利用核主元分析方法对特征向量进行融合与降维,最后通过支持向量数据描述方法实现污秽度的异常检测。结果表明,该方法可有效降低绝缘子污秽度的异常检测过程中的漏警率和虚警率,满足实际工作需求。(本文来源于《铁道标准设计》期刊2019年08期）
李恒超,谭蓓,杨刚,石超群,张血琴[4]（2019）在《基于高光谱成像技术的绝缘子污秽度预测》一文中研究指出高光谱成像技术能对绝缘子进行非接触式成像,且具有多波段、图谱合一等特点.为此,本文提出一种基于高光谱成像技术的绝缘子污秽度预测方法.首先,利用高光谱成像仪对绝缘子进行成像,得到400～1 000 nm波段范围内的高光谱图像数据,并进行黑白校正;然后,获取感兴趣区域(region of interest,ROI)的反射率光谱曲线,进行Savitzky-Golay平滑、对数或一阶导数变换的预处理.最后,联合部分的真实样本标签数据分别建立基于支持向量机的绝缘子污秽度预测(support vector machines-insulator contamination degree prediction,SVM-ICDP)和基于偏最小二乘回归的绝缘子污秽度预测(partialleastsquaresregression-insulatorcontaminationdegree prediction,PLSR-ICDP)模型.从实验结果中可知,当预处理方法采用一阶导数变换时,所建立的绝缘子污秽度预测模型效果最佳,即SVM-ICDP模型准确率达到91.84%;PLSR-ICDP模型的均方根误差(root mean square error,RMSE)为0.024 1.(本文来源于《西南交通大学学报》期刊2019年04期）
张伟,许安杰,杨中亚[5]（2018）在《基于支持向量机的绝缘子污秽度在线监测的研究》一文中研究指出随着工业的迅速发展,绝缘子污秽度过大发生的闪络事件增多,给国家造成很大的经济损失。现有的绝缘子污秽度监测技术存在很大的弊端,本文以光纤传感器作为核心,将支持向量机原理技术和绝缘子污秽度监测结合在一起,在支持向量机中进行数据训练,将光功率损耗率、温度、湿度和污秽度等级联系起来。通过实际测量和支持向量机输出数据进行对比分析,结果表明本文所提方案的可靠性和有效性。(本文来源于《电力科学与工程》期刊2018年07期）
淮梦琪,张友鹏,赵珊鹏[6]（2018）在《接触网绝缘子污秽度预测模型的建立》一文中研究指出为探索污秽绝缘子泄漏电流与其表面污秽度之间的联系及它们之间具体的函数关系。首先,在人工污秽实验室多次试验,提取泄漏电流的特征量,筛选出3个有效特征量:泄漏电流有效值Ie、泄漏电流最大值Im及泄漏电流标准差σ,分别得到它们与绝缘子表面污秽度的关系;其次,利用特征量及环境湿度作为输入变量,搭建预测绝缘子污秽度的BP神经网络模型,并与试验结果对比。结果表明:提取的特征参量能够预测绝缘子污秽度,预测结果为工程人员清洁染污绝缘子工作提供参考。(本文来源于《电瓷避雷器》期刊2018年03期）
蒋兴良,刘又超,刘要峰,张欢,李永福[7]（2018）在《可溶物对绝缘子有效污秽度的影响》一文中研究指出绝缘子表面在自然条件下会积累不同种类的污秽成分,而其中绝大多数属于可溶物,并且不同可溶物对绝缘子污闪的影响存在差异。为此,以LXY4-160型标准悬式玻璃绝缘子为试品,依次用氯化钠、硝酸钠、硫酸钠、硝酸钾、硝酸铵、硝酸镁、硫酸镁、硫酸钙这8种可溶物对绝缘子染污,开展了大量的人工污秽试验,得到了不同可溶物的溶解特性及其污闪特性规律。研究结果表明:不同可溶物下的绝缘子闪络电压梯度存在差异,而电导率是导致这一结果的主要原因之一;但是同类型的盐对绝缘子闪络电压梯度的影响差别不大,其差异都小于5%;此外,根据各类可溶物的闪络电压梯度的差异与占比提出了各自对应的权重,由此得到了典型污秽成分的有效污秽度,并得出了有效污秽度与闪络电压梯度的关系式,由此关系式得出的绝缘子闪络电压梯度的计算值与试验值的正负相对误差在5%以内。该研究结果可以为准确评估不同地区污秽等级提供参考。(本文来源于《高电压技术》期刊2018年05期）
党帅涛[8]（2018）在《基于图像信息和改进SVDD的绝缘子污秽度异常检测方法研究》一文中研究指出日益恶化的自然环境直接或间接地导致绝缘子表面积污速度的增加,因此绝缘子污闪事故发生的可能性也在进一步提高,所以,绝缘子外绝缘能力的检测、维护和保养越来越不可忽视。现有的技术和产品,特别是带电水冲洗技术,在绝缘子的外绝缘能力维护方面因其独特的优越性得到了广泛的应用和发展。但是,到目前为止还没有一种比较完善的绝缘子污秽度在线检测方法,为防污工作的开展提供必要的前提和保障。随着科学技术手段的不断进步,对于智能电网的需求更加迫切,因此对绝缘子污秽度在线检测的研究显得更加必要和紧迫。对于现有的大多数绝缘子污秽度在线检测方法而言,多是利用污闪事故发生时伴随的泄漏电流、发光、发热、发声等现象实现检测,而污闪事故发生时其天气条件大多比较恶劣,因此传统的检测方法受多种因素干扰,工作环境较差。对于所谓的绝缘子污闪预警技术,“防患于未然”是一种最佳的方案而不是在闪络放电的过程中进行检测,所以研究能在污闪事故发生之前实现在线检测的检测方法是需要着重解决的一个问题。可见光图像法正是这样一种新兴的“事前”检测方法,其不必利用传统的电参数形式进行检测,因此也不必安装传感器或使用其他比较昂贵的、笨重的、精密的设备。本文以机器学习和图像处理为技术手段,以人工涂污实验获得的彩色图像为研究对象,试图通过学习训练建立起一种基于彩色图像数字特征和改进支持向量数据描述方法的绝缘子污秽度异常检测模型。本文的主要研究内容如下:1)分析了可见光图像法应用于绝缘子污秽度检测的可行性(原理),并指出绝缘子污秽度检测模型的最基本要求以及建模过程中所必须注意的问题;2)针对绝缘子污秽度检测模型的基本要求,提出一种改进的支持向量数据描述方法,并通过理论分析以及人工数据集和标准数据集实验,测试了所提方法的优劣;3)进行了人工涂污实验获得了图像样本,理论分析并编程完成了绝缘子图像的分割,颜色特征和纹理特征的统计,以及多个特征的融合与降维,得到低维表示的训练数据集;4)使用改进的支持向量数据域描述方法对训练数据进行学习,构建了基于图像信息和改进支持向量数据描述方法的绝缘子污秽度异常检测模型,并与支持向量数据描述方法建立的模型进行对比分析,指出了本文方法的优缺点,并进一步的简要描述了在线学习方法的必要性和可行性。(本文来源于《西南交通大学》期刊2018-05-01）
王自立,卢明,姜昀芃,李黎,李哲[9]（2018）在《基于遗传神经网络对运行线路绝缘子污秽度的预测》一文中研究指出为了实现对输电线路上绝缘子污秽度的预测,提出一种基于遗传算法优化BP神经网络的绝缘子污秽度预测模型。鉴于BP算法在训练神经网络模型时其收敛速度慢、动态特性不够理想等不足,故本文提出利用遗传算法来提高预测的精度。本文不仅以风力、温度、降水量和相对湿度等气象因素作为输入量,同时也综合考虑空气质量指数(AQI)中PM2.5、PM10等环境因素指标作为输入量,以绝缘子盐密(ESDD)和灰密(NSDD)的预测值作为输出量,建立绝缘子污秽度的预测模型。结果表明:优化后的预测模型相较于BP神经网络模型预测更加准确。(本文来源于《电瓷避雷器》期刊2018年02期）
周广洋[10]（2018）在《日盲紫外成像仪的研制及在绝缘子污秽度检测中的应用》一文中研究指出绝缘子是输电线路使用量很大的电气元件之一,由于空气污染等因素运行于户外的绝缘子表面会沉积污秽,污秽绝缘子在湿润的环境下绝缘强度会降低,产生表面电晕放电并发出紫外光信号,污秽越严重该现象越明显。该紫外光信号的强度与绝缘子表面电晕放电有着紧密的相关性,它可以表征绝缘子表面电晕放电的强度,从而可以估计绝缘子的运行状态以及污秽程度。紫外成像仪是检测紫外光的设备,目前的紫外成像仪都产自国外,紫外图像的输出均为紫外与可见光融合图像,且紫外图像不带灰度值特征。本文研制了一套输出带灰度值特征的紫外成像硬件与软件系统,且集成温度湿度、气压、观测距离等信息,并在此基础上研究污秽绝缘子放电,对绝缘子的污秽程度进行评估。本文的具体工作完成情况如下:建立紫外成像仪系统的光学系统,搭建紫外、可见光非共光轴结构。介绍ICCD成像系统的构成及其性能参数,讲述日盲紫外成像仪系统的紫外光普特性。对紫外成像仪的电源部分进行设计,产生各种不同的电压对各个模块实现供电,实现系统电源管理功能,做到系统掉电保护。设计基于单片机的温湿度、气压采集系统,使用单片机采集温湿度、气压以及激光测距仪数据,使用单片机串口对紫外成像仪增益、曝光门进行控制。编写单片机驱动程序,实现电源的管理、仪器温度控制,并完成单片机与工控机的数据交互。设计紫外成像仪软件系统。使用的SDK驱动程序包对紫外视频与可见光视频进行采集,通过偏移矫正系数对紫外与可见光视频进行矫正,并对紫外和可见光视频进行融合,从而对电气设备的放电进行准确定位。通过软件实现紫外与可见光视频的预览、拍照、录像功能。在人工气候室中研究七片XWP7-160型绝缘子串在不同污秽度条件下的紫外图像参数特征,通过聚类与GraphCuts算法提取分割紫外图像各个特征,计算得到基于灰度值的紫外等效光斑面积,主光斑面积、周长、长轴、短轴信息。研究紫外等效光斑面积随着观测距离的变化特性,得到紫外等效光斑面积与观测距离之间的数学关系。基于污秽绝缘子放电的紫外图像特征参量,以等效光斑面积、主光斑面积、主光斑周长、主光斑长轴、短轴作为评价指标,构建投影寻踪数学模型,通过计算得到最优投影方向,从而对绝缘子的污秽程度做一个判定评估。(本文来源于《华北电力大学》期刊2018-03-01）
污秽度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在宁夏石嘴山高污秽度地区搭建积污站,以垂直悬挂、斜拉悬挂和水平悬挂的方式模拟I串、V串和耐张串悬挂不同伞型的瓷、玻璃和复合绝缘子。经过一定积污期之后,测试绝缘子的等值盐密(ESDD)、灰密(NSDD)、可溶盐离子成分和颗粒度,分析不同悬挂方式、不同材质绝缘子的积污特性。结果表明:在高污秽度环境中绝缘子积污主要受污秽自由沉降的影响,上表面污秽度高于下表面,上下表面积污不均匀程度从大到小的顺序为I串、V串、耐张串,双伞和叁伞型绝缘子的污秽度高于钟罩型绝缘子,复合绝缘子的污秽度高于瓷和玻璃绝缘子。绝缘子污秽成分以CaSO4为主,粒径主要分布于0.2～100μm。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
污秽度论文参考文献
[1].徐志钮,陈飞飞,赵丽娟,张智娟,杨志.基于光功率损耗的外绝缘表面污秽度检测系统影响因素研究[J].电力自动化设备.2019
[2].刘世涛,李秀广,李焕友,常彬,杨凯.高污秽度环境中绝缘子积污特性研究[J].绝缘材料.2019
[3].吴文海,孙磊,柯坚,张霆.基于支持向量域描述的铁路绝缘子污秽度异常检测分析[J].铁道标准设计.2019
[4].李恒超,谭蓓,杨刚,石超群,张血琴.基于高光谱成像技术的绝缘子污秽度预测[J].西南交通大学学报.2019
[5].张伟,许安杰,杨中亚.基于支持向量机的绝缘子污秽度在线监测的研究[J].电力科学与工程.2018
[6].淮梦琪,张友鹏,赵珊鹏.接触网绝缘子污秽度预测模型的建立[J].电瓷避雷器.2018
[7].蒋兴良,刘又超,刘要峰,张欢,李永福.可溶物对绝缘子有效污秽度的影响[J].高电压技术.2018
[8].党帅涛.基于图像信息和改进SVDD的绝缘子污秽度异常检测方法研究[D].西南交通大学.2018
[9].王自立,卢明,姜昀芃,李黎,李哲.基于遗传神经网络对运行线路绝缘子污秽度的预测[J].电瓷避雷器.2018
[10].周广洋.日盲紫外成像仪的研制及在绝缘子污秽度检测中的应用[D].华北电力大学.2018