检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]宁夏师范学院物理与电子信息工程学院,宁夏固原756000
出 处:《中国设备工程》2024年第16期204-206,共3页China Plant Engineering
基 金:宁夏自然科学,基于深度学习的变压器油老化状态间接检测研究(2023AAC03353)。
摘 要:变压器是电力系统中不可或缺的重要设备,用于变换电压和传输电能。然而,由于变压器长时间运行、环境条件等因素,变压器套管存在着一定的故障风险,其中发热故障是最常见和危险的一种类型。为了科学处理变压器套管发热故障,有必要构建基于红外图像的变压器套管发热故障的诊断体系,把握诊断过程以及要点,便于提高电力系统运行水平。本文主要对基于红外图像的变压器套管发热故障的诊断进行了分析,旨在为实际诊断工作的高效推进提供合理的指导。
分 类 号:TM41[电气工程—电器] TM216.5[一般工业技术—材料科学与工程]
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