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气体绝缘装备机械振动状态检测与智能诊断


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气体绝缘装备机械振动状态检测与智能诊断
  • 书号：9787030848451
    作者：郝建,王谦,宫瑞磊
  • 外文书名：
  • 装帧：平脊精装
    开本：16
  • 页数：292
    字数：445000
    语种：zh-Hans
  • 出版社：科学出版社
    出版时间：2026-06-01
  • 所属分类：
  • 定价： ￥269.00元
    售价： ￥212.51元
  • 图书介质:
    纸质书

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气体绝缘金属封闭开关设备（GIS）和气体绝缘金属封闭输电线路（GIL）是典型的气体绝缘装备，在电网中广泛应用。气体绝缘装备的机械振动弱，振动行为演化规律复杂，导致机械振动缺陷的有效检测和诊断难。本书主要聚焦气体绝缘装备机械振动状态灵敏检测、机械振动缺陷类型及严重程度智能诊断、机械振动状态发展趋势预测等技术，内容涵盖气体绝缘装备的基本结构与功能、机械振动基础理论、机械振动状态检测方法、机械振动缺陷智能诊断方法、机械振动状态发展趋势预测方法、工程应用案例等。
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    第1章 气体绝缘金属封闭开关设备（GIS） 1
    1.1 GIS的技术优势与典型布置形式 1
    1.1.1 GIS的技术优势 3
    1.1.2 GIS典型布置形式 4
    1.2 126 kV/252 kV GIS 5
    1.2.1 断路器 6
    1.2.2 隔离开关 8
    1.2.3 接地开关 9
    1.2.4 母线 9
    1.2.5 电流互感器 10
    1.2.6 电压互感器 10
    1.2.7 避雷器 11
    1.2.8 终端元件 12
    1.2.9 就地控制柜 13
    1.2.10 三工位开关 13
    1.3 超高压550 kV GIS 15
    1.3.1 断路器 16
    1.3.2 断路器液压弹簧机构 17
    1.4 特高压1100 kV GIS 18
    1.5 110～1100 kV GIS典型工程应用 20
    1.5.1 GIS典型布置形式 20
    1.5.2 126 kV GIS典型布置 24
    1.5.3 252 kV GIS典型布置 25
    1.5.4 550 kV GIS典型布置 28
    第2章 气体绝缘金属封闭输电线路（GIL） 36
    2.1 126 kV/252 kV GIL 36
    2.2 超高压550 kV GIL 37
    2.3 特高压1100 kV GIL 38
    2.4 110～1100 kV GIL典型工程应用 39
    2.4.1 德国施卢赫湖水电站GIL工程 39
    2.4.2 纳米比亚温得和克水电站GIL工程 39
    2.4.3 美国约书亚瀑布变电站GIL工程 40
    2.4.4 瑞士日内瓦Palexpo GIL工程 40
    2.4.5 中国青海拉西瓦水电站GIL工程 41
    2.4.6 中国溪洛渡水电站GIL工程 42
    2.4.7 中国苏通GIL综合管廊工程 43
    参考文献 43
    第3章 气体绝缘装备机械振动特性建模仿真 44
    3.1 单自由度和多自由度系统的机械振动 44
    3.1.1 单自由度系统的机械振动 44
    3.1.2 多自由度系统的机械振动 48
    3.2 气体绝缘装备机械振动的基础理论 52
    3.2.1 三相共箱型GIS机械振动 52
    3.2.2 三相分箱型GIS机械振动 58
    3.3 气体绝缘装备机械振动特性的“电磁-机械”耦合建模仿真 61
    3.3.1 “电磁-机械”耦合建模方法 61
    3.3.2 电磁和机械振动响应特性 64
    3.4 气体绝缘装备典型机械振动缺陷的跨尺度动力学建模仿真 67
    3.4.1 跨尺度动力学建模 67
    3.4.2 典型机械振动缺陷动力学响应特性 80
    参考文献 102
    第4章 气体绝缘装备机械振动状态检测方法 104
    4.1 位移式、速度式及加速度式振动传感器检测法 104
    4.2 声学成像检测法 108
    4.2.1 延时求和波束形成算法 110
    4.2.2 互谱波束形成算法 112
    4.2.3 反卷积波束形成算法 113
    4.2.4 平面近场声全息算法 115
    4.3 光学振动传感检测技术 116
    4.3.1 传感型光纤振动传感检测技术 116
    4.3.2 光纤光栅型光纤振动传感检测技术 118
    4.3.3 传光型光纤振动传感检测技术 120
    参考文献 122
    第5章 气体绝缘装备机械振动状态特征参量提取与分析 124
    5.1 气体绝缘装备机械振动特征参量的提取方法 124
    5.1.1 数值化特征参量的提取方法 124
    5.1.2 数值化特征参量的降维方法 128
    5.1.3 图谱化特征参量的提取方法 131
    5.2 工频电流激励下气体绝缘装备机械振动特征参量的变化规律 141
    5.2.1 典型机械振动缺陷的试验模拟 141
    5.2.2 机械振动缺陷特征参量的变化规律分析 147
    5.3 变频电流激励下气体绝缘装备机械振动特征参量的变化规律 156
    5.3.1 典型机械振动缺陷的试验模拟 156
    5.3.2 振动缺陷特征参量的变化规律分析 159
    5.4 设备结构尺度对机械振动特征参量的影响分析 168
    5.4.1 不同电压等级GIS机械振动特征参量的差异 168
    5.4.2 不同结构尺寸GIS机械振动特征参量的差异 169
    5.5 三工位开关典型机械振动缺陷的“电流-机械”特征参量分析 172
    5.5.1 典型机械振动缺陷的试验模拟 172
    5.5.2 “电流-机械”图谱参量分析 173
    5.5.3 “电流-机械”特征参量提取及分析 177
    参考文献 184
    第6章 工频电流激励下气体绝缘装备机械振动缺陷智能诊断 185
    6.1 基于改进多核相关向量机的机械振动缺陷诊断 185
    6.1.1 方法介绍 185
    6.1.2 诊断模型构建 188
    6.1.3 诊断效果分析 189
    6.2 基于多层融合振动数据分析的机械振动缺陷诊断 195
    6.2.1 方法介绍 195
    6.2.2 诊断模型构建 198
    6.2.3 诊断效果分析 199
    6.3 基于改进轻量化神经网络的机械振动缺陷诊断 202
    6.3.1 方法介绍 202
    6.3.2 诊断模型构建 204
    6.3.3 诊断效果分析 204
    6.4 基于多图谱融合分析的机械振动缺陷诊断 209
    6.4.1 方法介绍 209
    6.4.2 诊断模型构建 213
    6.4.3 诊断效果分析 213
    6.5 基于改进随机森林的三工位开关典型机械振动缺陷诊断 218
    6.5.1 方法介绍 218
    6.5.2 诊断模型构建 221
    6.5.3 诊断效果分析 222
    6.6 气体绝缘装备机械振动缺陷检测与诊断分析案例 225
    6.6.1 工程案例一 225
    6.6.2 工程案例二 229
    参考文献 231
    第7章 变频电流激励下气体绝缘装备机械振动缺陷智能诊断 234
    7.1 基于灰狼算法改进支持向量机的机械振动缺陷诊断 234
    7.1.1 方法介绍 234
    7.1.2 诊断模型构建 235
    7.1.3 诊断效果分析 236
    7.2 基于随机森林与萤火虫算法融合的机械振动缺陷诊断 238
    7.2.1 方法介绍 238
    7.2.2 诊断模型构建 242
    7.2.3 诊断效果分析 244
    7.3 基于熵权法与深度学习算法融合的机械振动缺陷诊断 247
    7.3.1 方法介绍 247
    7.3.2 模型构建 248
    7.3.3 诊断效果分析 248
    7.4 新建与大修后气体绝缘装备机械振动缺陷检测与诊断分析案例 251
    参考文献 253
    第8章 气体绝缘装备机械振动状态发展趋势预测及分析 254
    8.1 基于粒子群优化极限学习机的机械振动状态发展趋势预测 254
    8.1.1 方法介绍 254
    8.1.2 预测模型构建 259
    8.1.3 预测效果分析 260
    8.2 基于注意力机制与双向门控循环单元的机械振动状态发展趋势预测 261
    8.2.1 方法介绍 261
    8.2.2 预测模型构建 264
    8.2.3 预测效果分析 266
    8.3 机械振动状态发展趋势预测方法的应用案例 269
    参考文献 272
    第9章 气体绝缘装备机械振动状态“端-云”智能监测技术 273
    9.1 机械振动状态“端-云”智能监测系统总体设计 273
    9.2 机械振动状态数据监测终端 275
    9.2.1 监测终端硬件模块 275
    9.2.2 监测终端软件模块 278
    9.3 机械振动状态云端可视化平台 279
    9.3.1 云端网页开发框架 279
    9.3.2 云端网页功能介绍 280
    9.4 机械振动状态“端-云”智能监测系统效果验证 287
    参考文献 292
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