?? 故障錄波技術資料

?? 資源總數：5057
?? 技術文檔：1
?? 源代碼：13418
故障錄波技術是電力系統中不可或缺的診斷工具，通過記錄電力系統在異常狀態下的電氣參數變化，為故障分析與定位提供關鍵數據支持。廣泛應用于變電站、輸電線路及工業配電系統的維護與管理中，幫助工程師快速識別并解決潛在問題，提高電網運行的安全性和穩定性。本頁面匯集了5057個精選資源，涵蓋從基礎理論到高級應用的全方位知識體系，是電子工程師深入學習和實踐故障錄波技術的理想平臺。

?? 故障錄波熱門資料

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面向應用于地鐵牽引供電系統中的PWM整流器的智能診斷技術開展了研究。文中首先圍繞影響PWM整流器可靠性最大的直流支撐電容器提出了基于參數擬合以及Miner累積損傷原則的電解電容器損傷預測方法；其次，文中基于PWM整流器直流中近端非金屬性短路時短路電流受其交流電抗器抑制，從而無法可靠實現保護的特點，研...

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由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點，模擬電路的故障診斷呈現復雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數據不平衡，提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量，在多類別支持向量機的基礎上，設計了模擬電路的最小二乘支持向量機預測模型，實現了對模擬電路的狀態的故障預測。將該方法應...

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針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩性特點，提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理，對經過處理后的小波系數進行重構。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻...

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由非線性電力電子裝置組成的電路發生故障時，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經網的電力電子裝置故障診斷的方法，先運用小波包分析法提取電路在不同故障狀態下電壓及電流信號的特征信息，然后對數據進行歸一化處理并作為Elman神經網的輸入，由具有智能學習功能的神經元故障分類...

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