西南交通大学科研人员提出复合绝缘子表面老化程度评估的新方法
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西南交通大学电气工程学院的研究人员张血琴、张玉翠、郭裕钧、刘凯、吴广宁,在2021年第2期《电工技术学报》上撰文,针对现有绝缘老化检测尚无一种便捷快速的方法,提出了一种基于高光谱技术的复合绝缘子表面老化程度的非接触、快速无损检测评估方法。
基于深度极限学习机建立绝缘子老化程度评估模型,他们对60组待测数据进行预测,实现对绝缘子老化程度精确分级,分类准确率达96.67%,与BP神经网络和支持向量机模型对比,表明本研究所用模型可兼备快速性和准确性,为实现外绝缘表面老化程度的在线检测提供了新思路。


图1 紫外老化平台示意图

图2 高光谱试验平台模型室
在使用人工紫外加速老化试验箱对HTV硅橡胶样品进行加速老化试验,并用高光谱技术对加速老化后样品的老化状态进行检测,用DELM分类模型对老化样品进行评估后,西南交通大学的研究人员得到以下结论:

图3 不同老化程度绝缘子预测结果

表1 算法效果比较
以上研究成果发表在2021年第2期《电工技术学报》,论文标题为“基于高光谱技术的复合绝缘子表面老化程度评估”,作者为张血琴、张玉翠、郭裕钧、刘凯、吴广宁。
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