27、多参数集成传感器技术与变电站自动化系统检测研究

多参数集成传感器技术与变电站自动化系统检测研究

一、多参数集成传感器技术

1.1 传感器技术概述

传感器技术是当今科技的前沿技术,被众多发达国家和发展中国家列为高科技信息技术,与通信技术、计算机技术同等重要。在现代社会,它融合了测量技术、半导体技术、信息处理技术等多学科,形成了一门新学科。其应用广泛,涵盖电力、电子、通信等多个领域,为各领域发展和技术进步提供了巨大价值。随着通信和计算机技术发展,传感器技术正朝着多参数数字化、智能化方向发展。

传感器种类 工作原理 典型应用
应变传感器 应变效应,压阻效应 力传感器、压力传感器等
电感传感器 电磁感应(自感、互感) 位移、振幅测量等
电容传感器 将非电量转换为电容 压力、厚度电容传感器等
压电传感器 压电效应 压力传感器、加速度传感器
磁电传感器 电磁效应 霍尔传感器
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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