一种具有温度自补偿功能的光纤振动传感器

    公开(公告)号:CN114777900B

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202210333870.5

    申请日:2022-03-31

    Abstract: 一种具有温度自补偿功能的光纤振动传感器,包括第一单偏振光纤,第一单偏振光纤输出端通过第一熔接点和第一高双折射光子晶体光纤输入端连接,第一高双折射光子晶体光纤输出端通过第二熔接点和第二高双折射光子晶体光纤输入端连接,第二高双折射光子晶体光纤输出端通过第三熔接点和第二单偏振光纤输入端连接,第二高双折射光子晶体光纤中部制备具有微型悬重的光纤在线微型悬臂梁,光纤在线微型悬臂梁外部设有刚性毛细管;单偏振光纤的光轴和高双折射光子晶体光纤的光轴为45°,两高双折射光子晶体光纤的光轴正交;本发明对频率在5Hz~5kHz频带范围内的振动信号具有平坦的频响特性,具有结构简单、制作成本低廉、易于产业化的优点。

    一种具有高抗干扰能力的变压器油中气体检测系统及方法

    公开(公告)号:CN114705628A

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210356855.2

    申请日:2022-04-06

    Abstract: 本发明公开了一种具有高抗干扰能力的变压器油中气体检测系统及方法属于电气设备在线检测领域。本发明利用光声光谱法进行变压器油中气体检测时,混合气中C3气体(丙烷、丙烯和丙炔)干扰特征气体检测结果的问题,首先利用光声光谱法对混合气中各特征气体浓度检测,得到被C3气体干扰后的气体检测结果y。再利用光谱分析的方法求出油中混合气体中C3气体的浓度a。最后利用标准混合气得到使用环境下C3气体对特征气体的干扰影响度系数k。最后得到排除C3气体干扰后的油中特征气体检测结果。本发明对C3气体具有高抗干扰性,提高了光声光谱法油中气体检测结果的精确度。

    一种基于暂态声学信号的变压器绕组变形检测方法及系统

    公开(公告)号:CN113739730A

    公开(公告)日:2021-12-03

    申请号:CN202111007772.4

    申请日:2021-08-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于暂态声学信号的变压器绕组变形检测方法及系统,包括:采集变压器多次突发短路时的声学信号,对采集到的声学信号进行截取,保留变压器短路开始至结束之间的声音信号;对变压器短路开始至结束之间的声音信号进行连续小波变换,得所述声音信号的复小波系数矩阵;获取复小波系数矩阵中前N行的子矩阵;将所述子矩阵中的各行向量按照顺序依次拼接形成列矩阵RSPi;计算第i次短路时声音信号的RSPi矩阵与第1次短路时声音信号的RSPi矩阵的相关系数Rxy;根据计算得到的相关系数Rxy评估绕组的变形状态,该方法及系统能够感知及诊断变压器绕组变形。

    一种具有高抗干扰能力的变压器油中气体检测系统及方法

    公开(公告)号:CN114705628B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202210356855.2

    申请日:2022-04-06

    Abstract: 本发明公开了一种具有高抗干扰能力的变压器油中气体检测系统及方法属于电气设备在线检测领域。本发明利用光声光谱法进行变压器油中气体检测时,混合气中C3气体(丙烷、丙烯和丙炔)干扰特征气体检测结果的问题,首先利用光声光谱法对混合气中各特征气体浓度检测,得到被C3气体干扰后的气体检测结果y。再利用光谱分析的方法求出油中混合气体中C3气体的浓度a。最后利用标准混合气得到使用环境下C3气体对特征气体的干扰影响度系数k。最后得到排除C3气体干扰后的油中特征气体检测结果。本发明对C3气体具有高抗干扰性,提高了光声光谱法油中气体检测结果的精确度。

    一种变电站域故障智能监测的声学成像定位系统及方法

    公开(公告)号:CN114414963A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202210067127.X

    申请日:2022-01-20

    Abstract: 本发明属于声学成像的电力设备故障检测技术领域,公开了一种变电站域故障智能监测的声学成像定位系统,包括声音采集模块,声音采集模块包括多个声音传感器阵列;信号处理模块,用于判定数字信号为故障声音信号还是背景噪声信号,若判定为异常故障信号,去除异常故障信号中的背景噪声信号,得到有效信号;声音信号成像模块,用于将有效信号计算分析得到声音信号特征,获得与声音传感器阵列相对应的声音位置分布阵列图;图像采集模块,用于采集每个设备的可视化图像数据;可视化声音源定位模块,用于将声音位置分布阵列图与可视化图像数据叠加分析,确定声音故障位置。解决了现有状态监测装置、系统集成和技术复杂度较高,检测结果不直观的问题。

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