超声波检测(AE)

(1 ) 超声波信号特点
将频率大于20kHZ的声波信号称为超声波, 超声波信号传输衰减较快, 所以可以实现超声的局部定位。特别是在SF6中, SF6气体对声波高频部分衰减较大, 利用这一特点可以有效区分GI S内部壳体和导体上的放电。
超声波检测中可以借助扩音器分析检测到超声的声信号特点, 振动信号、 局放信号及外界干扰信号有明显区别。
(2) 超声波检测GI S缺陷
缺陷按类型可分为两种: 振动类缺陷及局放类缺陷。
a. 振动缺陷: 包括机械振动及磁滞振动。
可利用超声检测相位模式及连续模式, 分析相位分布特点, 磁滞振动具有1 00Hz相关性特点。

b. 局放类缺陷: 可检测三种局放缺陷类型, 尖端放电、 表面放电及悬浮放电。 对绝缘内部的空穴放电不灵敏。
可根据放电幅值大小, 相位图特征区分三种放电类型, 一般悬浮放电能量较大, 连续模式下检测数值较大。
对比振动及局放缺陷信号频率特征:振动缺陷中心频率较低, 局放类缺陷中心频率较高;中心频率较低的超声传感器可能无法检测到某些中心频率较低的振动缺陷。
如: DFA1 00 对于振动较灵敏。
DFA500 对频率较低振动不灵敏。
可以观察超声传感器的型号及传感器出厂检测报告, 可了解传感器的中心频率。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
### 超声波检测技术原理 超声波检测基于超声波在介质中的传播特性来实现测量和探测功能。当超声波遇到不同材质的界面时会发生反射、折射或散射现象,通过分析这些信号可以获取目标物体的信息。 对于压电式超声波传感器而言,其内部含有能够将电信号转换成机械振动并发射出去以及接收返回来的回波再转化为相应电压变化量的功能元件——即所谓的压电器件[^1]。 ### 工作模式 #### 直射式 直射式的应用场景主要集中在工业领域内的无损探伤或是表面缺陷识别等方面,在此过程中并不涉及复杂的路径计算而是依赖于直接穿透材料后的衰减程度来进行判断。 #### 反射式 反射式则是更为常见的工作形式之一,特别是在距离测定方面有着广泛应用。它又细分为收发一体型与收发分离两种设计: - **收发一体**:单个装置既可以发出也可以接受回波; - **收发分体**:由两个独立单元分别负责发送和捕捉反射回来的声音脉冲; ### 应用场景 在汽车行业里,超声波传感技术被广泛采纳用于辅助驾驶安全系统之中,比如自动泊车辅助、盲区监测等功能模块均离不开这项成熟可靠的技术支持。此外,在一些高级别的自动驾驶解决方案当中也可见到它的身影,帮助车辆更好地理解周围环境状况从而做出合理决策反应。 ```python # Python伪代码展示如何利用超声波传感器进行简单测距 def measure_distance(trigger_pin, echo_pin): import time GPIO.output(trigger_pin, True) time.sleep(0.00001) GPIO.output(trigger_pin, False) StartTime = time.time() StopTime = time.time() while GPIO.input(echo_pin) == 0: StartTime = time.time() while GPIO.input(echo_pin) == 1: StopTime = time.time() TimeElapsed = StopTime - StartTime distance = (TimeElapsed * 34300) / 2 # 声音速度约为343m/s return distance ```
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