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    重庆时时彩内部计划群: 一种气体绝缘配电柜机械强度预测装置及方法.pdf

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    一种 气体 绝缘 配电柜 机械 强度 预测 装置 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201310250551.9

    申请日:

    2013.06.21

    公开号:

    CN103323225A

    公开日:

    2013.09.25

    当前法律状态:

    授权

    有效性:

    有权

    法律详情: 专利权的转移IPC(主分类):G01M 13/00登记生效日:20151105变更事项:专利权人变更前权利人:国家电网公司变更后权利人:国家电网公司变更事项:地址变更前权利人:100031 北京市西城区西长安街86号变更后权利人:100031 北京市西城区西长安街86号变更事项:专利权人变更前权利人:辽宁省电力有限公司丹东供电公司变更后权利人:辽宁省电力有限公司丹东供电公司 国网青海省电力公司电力科学研究院|||授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G01M 13/00申请日:20130621|||公开
    IPC分类号: G01M13/00 主分类号: G01M13/00
    申请人: 国家电网公司; 辽宁省电力有限公司丹东供电公司
    发明人: 于鑫; 李君明
    地址: 100031 北京市西城区西长安街86号
    优先权:
    专利代理机构: 沈阳东大专利代理有限公司 21109 代理人: 罗洪杰
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201310250551.9

    授权公告号:

    |||||||||

    法律状态公告日:

    2015.11.25|||2015.05.27|||2013.10.30|||2013.09.25

    法律状态类型:

    专利申请权、专利权的转移|||授权|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明一种气体绝缘配电柜机械强度预测装置及方法,属于配电柜技术领域,该装置包括电流传感器、电压传感器、气压传感器、绝缘测试仪、数字声级计、数据采集芯片、中央处理器、工控机和无线通讯???;本发明能够了解配电柜的机械健康状态,减少过早或不必要的停电试验和检修,做到应修则修,显著提高了电力系统可靠性和经济性,对生产企业自行研发并制造生产的新型户内气体绝缘配电柜机械强度进行预测分析,可以方便维修人员进行检修。

    权利要求书

    权利要求书
    1.   一种气体绝缘配电柜机械强度预测装置,其特征在于:包括电流传感器、电压传感器、气压传感器、绝缘测试仪、数字声级计、数据采集芯片、中央处理器、工控机和无线通讯???;
    其中,所述的数据采集芯片的五路输入端依次连接电流传感器的输出端、电压传感器的输出端、气压传感器的输出端、绝缘测试仪的输出端和数字声级计的输出端,数据采集芯片的输出端连接中央处理器的输入端,中央处理器的两路输出端依次连接工控机的输入端和无线通信??榈氖淙攵?。

    2.   采用权利要求1所述的气体绝缘配电柜机械强度预测装置进行预测的方法,其特征在于:包括以下步骤:
    步骤1、采集配电柜的绝缘系数、工作电压、开断电流、机械噪声、气压和开断次数六个参数,并将上述六个参数发送至数据采集芯片中;
    步骤2、数据采集芯片对所采集的六个参数进行模数转换,并将模数转换后的六个参数发送至数据处理器中;
    步骤3、数据处理器根据所采集的六个参数对气体绝缘配电柜机械强度进行预测;
    步骤3?1、采用经验模式分解法对由配电柜的绝缘系数、工作电压、开断电流、机械噪声、气压和开断次数六个参数所构成的时间序列进行分解处理;
    步骤3?2、采用递归神经网络方法对分解后时间序列进行预测,并基于相空间重构理论,将分解后的时间序列嵌入到相空间中,采用互信息量法确定相空间中的延迟时间,采用嵌入维算法确定相空间的关联维数,进而获得多个不同的预测分量;
    步骤3?3、设置动态递归神经网络结构,将步骤3?2获得的多个不同的预测分量输入动态递归神经网络进行训练,并采用线性组合的方法对训练后的所有不同分量进行线性组合,即获得气体绝缘配电柜机械强度预测函数;
    步骤4、数据处理器将预测的气体绝缘配电柜机械强度发送至工控机中储存,并通过无线通讯??榉⑺椭猎斗降鞫戎斩?,以便维修人员及时进行检修。

    3.   根据权利要求2所述的采用气体绝缘配电柜机械强度预测装置进行预测的方法,其特征在于:步骤3?1所述的采用经验模式分解法对由配电柜的绝缘系数、工作电压、开断电流、机械噪声、气压和开断次数六个参数所构成的时间序列进行分解处理,具体步骤如下:
    步骤3?1?1、确定时间序列信号所有的局部极值点,并采用三次样条插值曲线将所有的局部极大值点连接起来形成上包络线;
    步骤3?1?2、采用三次样条插值曲线将所有的局部极小值点连接起来形成下包络线,根据上下包络线确定包络线包络的所有数据点;
    步骤3?1?3、上下包络线的平均值记为m1,求出差值h1:
    h1=z(t)?m1                    (1)
    其中,z(t)=[z1(t),z2(t),...,z6(t)];z1(t)表示t时刻采集的六个参数中第1个输入量的数据;z2(t)表示t时刻采集的六个参数中第2个输入量的数据;z6(t)表示t时刻采集的六个参数中第6个输入量的数据;
    若h1的最大值hmax和最小值hmin之差小于一个预先设定的值ε,ε≤0.01
    |hmax?hmin|≤ε                      (2)
    则h1为z(t)的一个模式分量;否则,执行步骤3?1?4;
    步骤3?1?4、将h1作为又一初始数据,重复步骤3?1?1到步骤3?1?3,重循环k次,直至hk=hk?1?mk中hk满足式(2)的条件,记c1=hk,则c1为信号z(t)的第一个模式分量;
    步骤3?1?5、将c1从z(t)中分离出来,得到z(t)剩余部分r1:
    r1=z(t)?c1                    (3)
    将r1作为又一初始数据重复步骤3?1?1到步骤3?1?4,重循环nt次,得到信号z(t)的nt个模式分量;
    当z(t)的剩余部分为一个单调函数时,循环结束,把信号z(t)分解为nt个模式分量和一个残量之和,即:
    <mrow><MI>z</MI><MROW><MO>(</MO><MI>t</MI><MO>)</MO></MROW><MO>=</MO><MUNDEROVER><MI>Σ</MI><MROW><MSUB><MI>i</MI><MN>1</MN></MSUB><MO>=</MO><MN>1</MN></MROW><MSUB><MI>n</MI><MI>t</MI></MSUB></MUNDEROVER><MSUB><MI>c</MI><MSUB><MI>i</MI><MN>1</MN></MSUB></MSUB><MO>+</MO><MSUB><MI>r</MI><MSUB><MI>n</MI><MI>t</MI></MSUB></MSUB><MO>-</MO><MO>-</MO><MO>-</MO><MROW><MO>(</MO><MN>4</MN><MO>)</MO></MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>其中,分量代表了原始信号z(t)中包含的不同时间的特征信号,设x(t),并且令x(t)表示了信号z(t)的中心趋势。<BR><BR>4.&nbsp;&nbsp; 根据权利要求2所述的采用气体绝缘配电柜机械强度预测装置进行预测的方法,其特征在于:步骤3?2所述的基于相空间重构理论,将分解后的时间序列嵌入到相空间中,即将分解后的时间序列x(t)嵌入到相空间X(t)={x(t),x(t?τ),...,x(t?(m?1)τ)}中,所述的相空间中行数为所采集的参数个数,列数为关联维数;<BR>其中,X(t)表示t时刻系统的动力学状态,τ为延迟时间,τ=1,2,…,n1,n1为自然数;m是嵌入空间的维数;<BR>所述的采用递归神经网络方法对分解后时间序列进行预测,确定出相空间中必然存在函数F(·)使得延时后的时间序列状态和当前状态X(t)之间满足:<BR><MATHS id=cmaths0002 num="0002"><MATH><![CDATA[<mrow><MOVER><MI>x</MI><MO>^</MO></MOVER><MROW><MO>(</MO><MI>t</MI><MO>+</MO><MI>τ</MI><MO>)</MO></MROW><MO>=</MO><MI>F</MI><MROW><MO>(</MO><MI>X</MI><MROW><MO>(</MO><MI>t</MI><MO>)</MO></MROW><MO>)</MO></MROW><MO>-</MO><MO>-</MO><MO>-</MO><MROW><MO>(</MO><MN>14</MN><MO>)</MO></MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>F(·)为待寻找的配电柜机械强度预测函数;<BR>并采用内插法对序列进行扩充,获得多个不同的预测分量:<BR><MATHS id=cmaths0003 num="0003"><MATH><![CDATA[<mrow><MOVER><MI>x</MI><MO>^</MO></MOVER><MROW><MO>(</MO><MSUP><MI>t</MI><MO>′</MO></MSUP><MO>+</MO><MROW><MO>(</MO><MI>λ</MI><MO>+</MO><MN>1</MN><MO>)</MO></MROW><MI>p</MI><MO>)</MO></MROW><MO>=</MO><MI>F</MI><MROW><MO>(</MO><MSUP><MI>x</MI><MO>′</MO></MSUP><MROW><MO>(</MO><MSUP><MI>t</MI><MO>′</MO></MSUP><MO>)</MO></MROW><MO>,</MO><MSUP><MI>x</MI><MO>′</MO></MSUP><MROW><MO>(</MO><MSUP><MI>t</MI><MO>′</MO></MSUP><MO>-</MO><MI>τ</MI><MO>)</MO></MROW><MO>,</MO><MO>.</MO><MO>.</MO><MO>.</MO><MO>,</MO><MSUP><MI>x</MI><MO>′</MO></MSUP><MROW><MO>(</MO><MSUP><MI>t</MI><MO>′</MO></MSUP><MO>-</MO><MROW><MO>(</MO><MI>m</MI><MO>-</MO><MN>1</MN><MO>)</MO></MROW><MI>τ</MI><MO>)</MO></MROW><MO>)</MO></MROW><MO>-</MO><MO>-</MO><MO>-</MO><MROW><MO>(</MO><MN>16</MN><MO>)</MO></MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS><BR>其中,λ为内插倍数,t′为插值后的时刻,p为预测步数,x′(t′)为插值后的时间序列,x′(t′?τ)为插值后延迟τ时间的时间序列,x′(t′?(m?1)τ)为插值后延迟(m?1)τ时间的时间序列。<BR></p></div> </div> </div> <div class="zlzy"> <div class="zltitle">说明书</div> <div class="gdyy"> <div class="gdyy_show"><p>说明书一种气体绝缘配电柜机械强度预测装置及方法 <BR>技术领域 <BR>属于配电柜技术领域,特别涉及一种气体绝缘配电柜机械强度预测装置及方法。 <BR>背景技术 <BR>有关统计表明,30%的配电网维护费用是花在配电柜上,而且其中20%又是用于配电柜的小修和例行检修上;另外据统计,15%的配电柜故障是由于不正确的检修所致,配电柜的大修完全解体,既费时,费用又很高,可达整个配电柜的40%,而且解体和重新装配会引起很多缺陷,由此产生的事故例子更是不胜枚举,对于配电柜的哪些部件(或重要元件),运行多长时间需要更换,仍是一个争议的问题,事实上在目前比较保守的计划检修中,时常发生许多部件运行很多年后更新时仍性能良好,而由于没有及时发现,某一部件出现缺陷而导致电网事故的情况也时有发生。而气体绝缘配电柜在配电柜中的比重正逐渐增加,气体绝缘配电柜的机械强度是此配电柜的最大弱点之一,气体绝缘配电柜的机械强度的预测对以后的维修提供条件。 <BR>发明内容 <BR>针对现有技术的不足,本发明提出一种气体绝缘配电柜机械强度预测装置及方法,以达到减少过早或不必要的停电试验和检修,提高电力系统可靠性、经济性和检修的便捷性的目的。 <BR>一种气体绝缘配电柜机械强度预测装置,包括电流传感器、电压传感器、气压传感器、绝缘测试仪、数字声级计、数据采集芯片、中央处理器、工控机和无线通讯???; <BR>其中,所述的数据采集芯片的五路输入端依次连接电流传感器的输出端、电压传感器的输出端、气压传感器的输出端、绝缘测试仪的输出端和数字声级计的输出端,数据采集芯片的输出端连接中央处理器的输入端,中央处理器的两路输出端依次连接工控机的输入端和无线通信??榈氖淙攵?。 <BR>采用气体绝缘配电柜机械强度预测装置进行预测的方法,包括以下步骤: <BR>步骤1、采集配电柜的绝缘系数、工作电压、开断电流、机械噪声、气压和开断次数六个参数,并将上述六个参数发送至数据采集芯片中; <BR>步骤2、数据采集芯片对所采集的六个参数进行模数转换,并将模数转换后的六个参数发送至数据处理器中; <BR>步骤3、数据处理器根据所采集的六个参数对气体绝缘配电柜机械强度进行预测; <BR>步骤3?1、采用经验模式分解法对由配电柜的绝缘系数、工作电压、开断电流、机械噪声、气压和开断次数六个参数所构成的时间序列进行分解处理; <BR>步骤3?2、采用递归神经网络方法对分解后时间序列进行预测,并基于相空间重构理论,将分解后的时间序列嵌入到相空间中,采用互信息量法确定相空间中的延迟时间,采用嵌入维算法确定相空间的关联维数,进而获得多个不同的预测分量; <BR>步骤3?3、设置动态递归神经网络结构,将步骤3?2获得的多个不同的预测分量输入动态递归神经网络进行训练,并采用线性组合的方法对训练后的所有不同分量进行线性组合,即获得气体绝缘配电柜机械强度预测函数; <BR>步骤4、数据处理器将预测的气体绝缘配电柜机械强度发送至工控机中储存,并通过无线通讯??榉⑺椭猎斗降鞫戎斩?,以便维修人员及时进行检修。 <BR>步骤3?1所述的采用经验模式分解法对由配电柜的绝缘系数、工作电压、开断电流、机械噪声、气压和开断次数六个参数所构成的时间序列进行分解处理,具体步骤如下: <BR>步骤3?1?1、确定时间序列信号所有的局部极值点,并采用三次样条插值曲线将所有的局部极大值点连接起来形成上包络线; <BR>步骤3?1?2、采用三次样条插值曲线将所有的局部极小值点连接起来形成下包络线,根据上下包络线确定包络线包络的所有数据点; <BR>步骤3?1?3、上下包络线的平均值记为m1,求出差值h1: <BR>h1=z(t)?m1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(1) <BR>其中,z(t)=[z1(t),z2(t),...,z6(t)];z1(t)表示t时刻采集的六个参数中第1个输入量的数据;z2(t)表示t时刻采集的六个参数中第2个输入量的数据;z6(t)表示t时刻采集的六个参数中第6个输入量的数据; <BR>若h1的最大值hmax和最小值hmin之差小于一个预先设定的值ε,ε≤0.01 <BR>|hmax?hmin|≤ε&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(2) <BR>则h1为z(t)的一个模式分量;否则,执行步骤3?1?4; <BR>步骤3?1?4、将h1作为又一初始数据,重复步骤3?1?1到步骤3?1?3,重循环k次,直至hk=hk?1?mk中hk满足式(2)的条件,记c1hk,则c1为信号z(t)的第一个模式分量; <BR>步骤3?1?5、将c1从z(t)中分离出来,得到z(t)剩余部分r1: <BR>r1=z(t)?c1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(3) <BR>将r1作为又一初始数据重复步骤3?1?1到步骤3?1?4,重循环nt次,得到信号z(t)的nt个模式分量; <BR>当z(t)的剩余部分为一个单调函数时,循环结束,把信号z(t)分解为nt个模式分量和一个残量之和,即: <BR><MATHS num="0001"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>z</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MSUB><MI>i</MI> <MN>1</MN> </MSUB><MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MSUB><MI>n</MI> <MI>t</MI> </MSUB></MUNDEROVER><MSUB><MI>c</MI> <MSUB><MI>i</MI> <MN>1</MN> </MSUB></MSUB><MO>+</MO> <MSUB><MI>r</MI> <MSUB><MI>n</MI> <MI>t</MI> </MSUB></MSUB><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>4</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,分量代表了原始信号z(t)中包含的不同时间的特征信号,设x(t),并且令x(t)表示了信号z(t)的中心趋势。 <BR>步骤3?2所述的基于相空间重构理论,将分解后的时间序列嵌入到相空间中,即将分解后的时间序列x(t)嵌入到相空间X(t)={x(t),x(t?τ),...,x(t?(m?1)τ)}中,所述的相空间中行数为所采集的参数个数,列数为关联维数; <BR>其中,X(t)表示t时刻系统的动力学状态,τ为延迟时间,τ=1,2,…,n1,n1为自然数;m是嵌入空间的维数; <BR>所述的采用递归神经网络方法对分解后时间序列进行预测,确定出相空间中必然存在函数F(·)使得延时后的时间序列状态和当前状态X(t)之间满足: <BR><MATHS num="0002"><MATH><![CDATA[ <mrow><MOVER><MI>x</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>+</MO> <MI>τ</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MI>F</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>X</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>14</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>F(·)为待寻找的配电柜机械强度预测函数; <BR>并采用内插法对序列进行扩充,获得多个不同的预测分量: <BR><MATHS num="0003"><MATH><![CDATA[ <mrow><MOVER><MI>x</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MSUP><MI>t</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MO>+</MO> <MROW><MO>(</MO> <MI>λ</MI> <MO>+</MO> <MN>1</MN> <MO>)</MO> </MROW><MI>p</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MI>F</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUP><MI>x</MI> <MO>′</MO> 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<BR>图5本发明一种实施例的气体绝缘配电柜机械强度预测方法总流程图; <BR>图6本发明一种实施例的中所采用的动态递归神经网络结构示意图; <BR>图7本发明一种实施例的采用EMD_DRNN混合模型结构进行气体绝缘配电柜机械强度预测的流程图; <BR>图8本发明一种实施例的预测机械强度曲线与实际机械强度曲线图。 <BR>具体实施方式 <BR>下面结合附图对本发明一种实施例做进一步说明。 <BR>如图1所示,一种气体绝缘配电柜机械强度预测装置,,包括电流传感器、电压传感器、气压传感器、绝缘测试仪、数字声级计、数据采集芯片、中央处理器、工控机和无线通讯???; <BR>其中,所述的数据采集芯片的五路输入端依次连接电流传感器的输出端、电压传感器的输出端、气压传感器的输出端、绝缘测试仪的输出端和数字声级计的输出端,数据采集芯片的输出端连接中央处理器的输入端,中央处理器的两路输出端依次连接工控机的输入端和无线通信??榈氖淙攵?。 <BR>本发明实施例中,气体绝缘配电柜型号为ZGSM;如图2所示,通过对气体绝配电柜机械强度预测,将预测的结果通过无线??榉⑺?,通过3G网络发送至远方调度终端。 <BR>本发明实施例中的信号采集??榘ǖ缪够ジ衅?、电流互感器、气压传感器、绝缘测试仪、数字声级计,其中,电压传感器采用JDG5?0.51200/108型号,电流传感器采用LZJC?15Q1020/10型号电流互感器,安装到配电柜进线端,绝缘测试仪选用DL09?SDM50,放置于配电柜的绝缘壳上采集绝缘系数,数字声级计选用5633B,气压传感器选用PT603安放到配电柜中。 <BR>本发明实施例中,如图3所示,所述的数据采集芯片,即A/D转换器,选用TLC2044型号的12位串行A/D转换器,其中,AIN0?AIN10为模拟输入端;CS为片选端;DIN为串行数据输入端;DOUT为A/D转换结果的三态串行输出端;EOC为转换结束端;CLK为I/O时钟;REF+为正基准电压端;REF?为负基准电压端;VCC为电源;GND为地。 <BR>本发明实施例中,如图3所示,中央处理器选用型号为CS8051的单片机,使用单片机自带的串行口,可实现与工控机的串行通信;现在PC机提供的COM1、COM2是采用RS?232接口标准的,而RS?232是用正负电压来表示逻辑状态,与TTL以高低电平来表示逻辑状态的规定不同,因此,为了能够同计算机接口或与终端的TTL器件(如单片机)连接,必须在RS?232与TTL电路之间进行电平和逻辑关系的变换,如图4所示,本实施例中的变换电路选用MAX232,该器件包含2个驱动器、2个接收器和一个电压发生器电路,该电压发生器电路提供TIA/EIA?232?F电平,该器件符合TIA/EIA?232?F标准,每一个接收器将TIA/EIA?232?F电平转换成5V&nbsp;TT&nbsp;L/CMOS电平,每一个发生器将TTL/CMOS电平转换成TIA/EIA?232?F电平,单片机是整个装置的核心,串行A/D转换器TLC2044对输入的模拟信号进行采集,采样分辨率、转换通道及输出极性由软件进行选择,由于是串行输入结构,能够节省51系列单片机I/O资源,单片机采集的数据通过串口RXD、TXD引脚(10、11引脚)经MAX232转换成RS232电平与工控机间实现传输。 <BR>本发明实施例中,工控机选用采用UNO?5083系列Pentium&nbsp;M嵌入式工控机。 <BR>本发明实施例中,无线通讯??椴捎肏6500系列无线通信系统。 <BR>如图3所示,电压互感器、电流互感器、气压传感器、数字声级计、绝缘测试仪的输出端分别连接到A/D转换器TLC2044的输入端AIN0~AIN4,A/D转换器TLC2044的输出端EOC、CLK、DIN、DOUT分别连接到单片机的P10、P11、P12、P13,单片机CS8051的10引脚(RXD)、11引脚(TXD)与变换电路MAX232的R2out引脚和T2in引脚连接,工控机输入端和无线通讯??榈氖淙攵艘来斡氲テ涑龆薖01、P00连接;配电柜的电气信息经由相应的器件由采样芯片进行同步采样、保持、A/D转换,变为数字信号,送入单片机进行计算和数据处理,通过通信接口与工控机相连并将数据送到传输???,为与远方调度通讯做好准备。 <BR>采用所述的气体绝缘配电柜机械强度预测装置进行预测的方法,流程图如图5所示,包括以下步骤: <BR>步骤1、采集配电柜的绝缘系数、工作电压、开断电流、机械噪声、气压和开断次数六个参数,并将上述六个参数发送至数据采集芯片中; <BR>步骤2、数据采集芯片对所采集的六个参数进行模数转换,并将模数转换后的六个参数发送至数据处理器中; <BR>步骤3、数据处理器根据所采集的六个参数对配电柜的机械强度进行预测; <BR>步骤3?1、采用经验模式分解法(empirical&nbsp;mode&nbsp;decomposition,EMD)对由配电柜的绝缘系数、工作电压、开断电流、机械噪声、气压和开断次数六个参数所构成的时间序列进行分解处理;采集配电柜的绝缘系数、工作电压、开断电流、机械噪声、气压和开断次数作为输入量z(t)=[z1(t),z2(t),...,z6(t)];其中,z1(t)表示t时刻采集的六个参数中第1个输入量的数据;z2(t)表示t时刻采集的六个参数中第2个输入量的数据;z6(t)表示t时刻采集的六个参数中第6个输入量的数据。 <BR>本发明实施例中,采集样本值见表1; <BR>表1 <BR><TGROUP cols="2"><COLSPEC colwidth="49%" colname="c001" /><COLSPEC colwidth="51%" colname="c002" /><ROW><ENTRY morerows="1">采集样本</ENTRY><ENTRY morerows="1">采集值</ENTRY></ROW><ROW><ENTRY morerows="1">绝缘系数</ENTRY><ENTRY morerows="1">1.02</ENTRY></ROW><ROW><ENTRY morerows="1">工作电压</ENTRY><ENTRY morerows="1">38kv</ENTRY></ROW><ROW><ENTRY morerows="1">开断电流</ENTRY><ENTRY morerows="1">35kA</ENTRY></ROW><ROW><ENTRY morerows="1">噪声</ENTRY><ENTRY morerows="1">0.2dBA</ENTRY></ROW><ROW><ENTRY morerows="1">开断次数</ENTRY><ENTRY morerows="1">2000次</ENTRY></ROW><ROW><ENTRY morerows="1">气压</ENTRY><ENTRY morerows="1">100.5/kpa</ENTRY></ROW></TGROUP></TABLES><BR>本发明实施例中,采用经验模式分解法EMD方法将时间序列z(t)=[z1(t),z2(t),...,z6(t)]归一化到[0,1]之间,然后再分解该序列,成为有限个基本模式分量其中nt为自然数;在对每个基本模式分量预测之前,仍需要对每个分量进行归一化处理,以提高预测精度。 <BR>采用经验模式分解法进行分解处理,具体如下: <BR>步骤3?1?1、确定时间序列信号所有的局部极值点,并采用三次样条插值曲线将所有的局部极大值点连接起来形成上包络线; <BR>步骤3?1?2、采用三次样条插值曲线将所有的局部极小值点连接起来形成下包络线,根据上下包络线确定包络线包络的所有数据点; <BR>步骤3?1?3、上下包络线的平均值记为m1,求出差值h1: <BR>h1=z(t)?m1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(1) <BR>若h1的最大值hmax和最小值hmin之差小于一个预先设定的值ε,ε≤0.01 <BR>|hmax?hmin|≤ε&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(2) <BR>则h1为z(t)的一个模式分量;否则执行步骤3?1?4; <BR>步骤3?1?4、若h1不满足公式(2)的条件,则将h1作为原始数据,重复步骤3?1?1到步骤3?1?3,得到上下包络线的平均值m2,再判断h2=h1?m2是否满足(2)式的条件,若不满足,则重循环k次,直至hk=hk?1?mk使得hk(t)满足式(2)的条件,记c1=hk,则c1为信号z(t)的第一个满足式(2)条件的模式分量; <BR>步骤3?1?5、将c1从z(t)中分离出来后,得到z(t)剩余部分r1: <BR>r1=z(t)?c1&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(3) <BR>将r1作为原始数据重复步骤3?1?1到步骤3?1?4的过程,得到z(t)的第2个满足式(2)条件的分量c2,重循环nt次,得到信号z(t)的nt个满足式(2)条件的分量,当z(t)的剩余部分成为一个单调函数不能再从中提取满足式(2)条件的分量时,循环结束,把任何一个信号z(t)分解为nt个模式分量和一个残量之和,即: <BR><MATHS num="0004"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>z</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MSUB><MI>i</MI> <MN>1</MN> </MSUB><MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MSUB><MI>n</MI> <MI>t</MI> </MSUB></MUNDEROVER><MSUB><MI>c</MI> <MSUB><MI>i</MI> <MN>1</MN> </MSUB></MSUB><MO>+</MO> <MSUB><MI>r</MI> <MSUB><MI>n</MI> <MI>t</MI> </MSUB></MSUB><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>4</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,分量代表了原始信号中包含的不同时间的特征信号,设x(t),并且令x(t)表示了信号z(t)的中心趋势。 <BR>步骤3?2、采用递归神经网络方法对分解后时间序列进行预测,并基于相空间重构理论,将分解后的时间序列嵌入到相空间中,采用互信息量法确定相空间中的延迟时间,采用嵌入维算法确定相空间的关联维数,进而获得多个不同的预测分量; <BR>本发明实施例中,进行动态递归神经网络混沌分析,经混沌时间序列分析,系统中任一分量的演化都是由与之相互作用的其它分量所决定,每个分量的演化过程中都隐含着系统的全部信息,唯一可观察到的是单变量一维时间序列x(t),D是吸引子的维数,把一维时间序列嵌入到m维空间中: <BR>X(t)={x(t),x(t?τ),...,x(t?(m?1)τ)}&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(5) <BR>其中,X(t)表示t时刻系统的动力学状态,τ为延迟时间,τ=1,2,…,n1,n1为自然数;m是嵌入空间的维数,从而可以建立相空间Rm到嵌入空间Rm的映射,在存在噪声的情况下重构相空间时m应满足:m≥2D+1; <BR>步骤3?2?1、采用互信息量法确定延迟时间τ; <BR>互信息量法是以互信息第一次达到最小时的延时作为相空间重构的延迟时间,用信息嫡 <BR>H(x)代表离散随机变量x的不确定程度, <BR><MATHS num="0005"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>H</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>x</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MO>-</MO> <MUNDER><MI>Σ</MI> <MI>i</MI> </MUNDER><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MI>log</MI> <MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>6</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,xi(t)表示x(t)内第i个数据量,i=1,2,...6;P(xi(t))为发生事件xi(t)的概率,对于两个不同的随机变量X和Y,其中 <BR>X={x1(t),x2(t),...,x6(t)),Y={y1(t),y2(t),...,y6(t)},yj(t)=x(t+jτ),j=1,2,...6; <BR>可定义X对Y的条件信息嫡H(X|Y)为: <BR><MATHS num="0006"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>H</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>X</MI> <MO>|</MO> <MI>Y</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MO>-</MO> <MUNDER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>i</MI> <MO>,</MO> <MI>j</MI> </MROW></MUNDER><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MI>j</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>|</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MI>j</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MI>log</MI> <MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>|</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MI>j</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>7</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,P(yj(t))为单独发生事件为的概率,P(xi(t)|yj(t))为在发生事件为yj(t)条件下事件xi(t)发生的条件概率,对于整个变量X,由于变量Y的发生及二者间的相关性,使其不确定性减少的墒值称为互信息墒I(X,Y): <BR><MATHS num="0007"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>I</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>X</MI> <MO>,</MO> <MI>Y</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MUNDER><MI>Σ</MI> <MROW><MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW></MROW></MUNDER><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MI>j</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MI>ln</MI> <MFRAC><MROW><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MI>j</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW></MROW><MROW><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MI>j</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW></MROW></MFRAC><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>8</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,P(xi(t),yj(t))表示xi(t)事件和yj(t)事件同时发生的概率; <BR>将互信息表示为延迟时间τ的函数,可得: <BR><MATHS num="0008"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>I</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>τ</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MUNDER><MI>Σ</MI> <MROW><MI>i</MI> <MO>=</MO> <MN>1</MN> <MO>&amp;RightArrow;</MO> <MN>6</MN> </MROW></MUNDER><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MROW><MI>i</MI> <MO>+</MO> <MI>τ</MI> </MROW></MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MI>ln</MI> <MFRAC><MROW><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MROW><MI>i</MI> <MO>+</MO> <MI>τ</MI> </MROW></MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW></MROW><MROW><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MROW><MI>i</MI> <MO>+</MO> <MI>τ</MI> </MROW></MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW></MROW></MFRAC><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>9</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,xi+τ(t)表示xi(t)延迟τ时间后的值; <BR>I(τ)首次出现极小值时的τ,即为延迟时间: <BR><MATHS num="0009"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>τ</MI> <MO>=</MO> <MI>min</MI> <MROW><MO>(</MO> <MUNDER><MI>Σ</MI> <MROW><MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MO>,</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MI>i</MI> </MSUB></MROW></MUNDER><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MI>j</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MI>ln</MI> <MFRAC><MROW><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MSUB><MI>y</MI> <MI>j</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW></MROW><MROW><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>i</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MI>P</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>x</MI> <MI>j</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW></MROW></MFRAC><MO>)</MO> </MROW><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>10</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>步骤3?3?2、采用嵌入维算法确定关联维数; <BR>根据嵌入维的算法,从相空间M点中任选定一个参考点Xi′,计算其余M?1个点到Xi′的距离: <BR><MATHS num="0010"><MATH><![CDATA[ <mrow><MSUB><MI>v</MI> <MROW><MSUP><MI>i</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MSUP><MI>j</MI> <MO>′</MO> </MSUP></MROW></MSUB><MO>=</MO> <MSUP><MROW><MO>[</MO> <MI>Σ</MI> <MSUP><MROW><MO>(</MO> <MSUB><MI>X</MI> <MSUP><MI>i</MI> <MO>′</MO> </MSUP></MSUB><MO>-</MO> <MSUB><MI>X</MI> <MSUP><MI>j</MI> <MO>′</MO> </MSUP></MSUB><MO>)</MO> </MROW><MN>2</MN> </MSUP><MO>]</MO> </MROW><MFRAC><MN>1</MN> <MN>2</MN> </MFRAC></MSUP><MO>,</MO> <MSUP><MI>i</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MO>=</MO> <MN>1,2</MN> <MO>,</MO> <MO>.</MO> <MO>.</MO> <MO>.</MO> <MO>,</MO> <MI>M</MI> <MO>;</MO> <MSUP><MI>j</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MO>=</MO> <MN>1,2</MN> <MO>,</MO> <MO>.</MO> <MO>.</MO> <MO>.</MO> <MO>,</MO> <MI>M</MI> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>11</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,M为自然数;重复这一过程,得到关联积分,任意给定一个距离值v,本发明实施例中v=0.3,检查有多少对点(Xi′,Xj′)之间的距离小于v,距离小于v的对点在所有对点中所占的比重是关联函数表示有多少个状态点是相互关联的,即相空间中状态点的密集程度,从而也反映了系统运动的关联程度和运动规律性程度,D和v之间的关系满足下式: <BR><MATHS num="0011"><MATH><![CDATA[ <mrow><MUNDER><MI>lim</MI> <MROW><MI>m</MI> <MO>&amp;RightArrow;</MO> <MO>∞</MO> </MROW></MUNDER><MFRAC><MN>1</MN> <MI>m</MI> </MFRAC><MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MSUP><MI>i</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MO>,</MO> <MSUP><MI>j</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MI>m</MI> </MUNDEROVER><MSUB><MI>H</MI> <MI>θ</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>v</MI> <MO>-</MO> <MSUB><MI>v</MI> <MROW><MSUP><MI>i</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MSUP><MI>j</MI> <MO>′</MO> </MSUP></MROW></MSUB><MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MSUP><MROW><MN>3</MN> <MI>v</MI> </MROW><MI>D</MI> </MSUP><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>12</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>其中,Hθ(·)为Heaviside函数;则由式(11)可得: <BR><MATHS num="0012"><MATH><![CDATA[ <mrow><MI>D</MI> <MO>=</MO> <MSUBSUP><MI>log</MI> <MI>v</MI> <MFRAC><MROW><MUNDER><MI>lim</MI> <MROW><MI>m</MI> <MO>&amp;RightArrow;</MO> <MO>∞</MO> </MROW></MUNDER><MFRAC><MN>1</MN> <MI>m</MI> </MFRAC><MUNDEROVER><MI>Σ</MI> <MROW><MSUP><MI>i</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MO>,</MO> <MSUP><MI>j</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MO>=</MO> <MN>1</MN> </MROW><MI>m</MI> </MUNDEROVER><MSUB><MI>H</MI> <MI>θ</MI> </MSUB><MROW><MO>(</MO> <MI>v</MI> <MO>-</MO> <MSUB><MI>v</MI> <MROW><MSUP><MI>i</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MSUP><MI>j</MI> <MO>′</MO> </MSUP></MROW></MSUB><MO>)</MO> </MROW></MROW><MN>3</MN> </MFRAC></MSUBSUP><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>13</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>则可求出m=2D+1。 <BR>相空间中必然存在函数F(·)使得延时后的状态和当前状态X(t)之间满足: <BR><MATHS num="0013"><MATH><![CDATA[ <mrow><MOVER><MI>x</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>+</MO> <MI>τ</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MI>F</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>X</MI> <MROW><MO>(</MO> <MI>t</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>)</MO> </MROW><MO>-</MO> <MO>-</MO> <MO>-</MO> <MROW><MO>(</MO> <MN>14</MN> <MO>)</MO> </MROW></MROW>]]&gt;</MATH></MATHS> <BR>F(·)即是待寻找的预测函数。 <BR>时间序列X(t)为一个有限离散序列,进行混沌时间序列多步预测,使用内插法对序列进行扩充,而后进行混沌参数的分析,设η=1,2,…,n2,n2为自然数;在Rm空间中存在函数,满足:其中t′=t/η,ητ=p为预测步数; <BR>本发明实施例中,使用内插扩展序列,得到序列: <BR>X′(t′)={x′(t′)|t′=1,2,...,n′}&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;(15) <BR>对其进行序列内插,λ为内插倍数,当λ=1表示序列中插入了一倍数量的值,原始时间序列X(t)变为X′(t′),获得多个不同的预测分量: <BR><MATHS num="0014"><MATH><![CDATA[ <mrow><MOVER><MI>x</MI> <MO>^</MO> </MOVER><MROW><MO>(</MO> <MSUP><MI>t</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MO>+</MO> <MROW><MO>(</MO> <MI>λ</MI> <MO>+</MO> <MN>1</MN> <MO>)</MO> </MROW><MI>p</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>=</MO> <MI>F</MI> <MROW><MO>(</MO> <MSUP><MI>x</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MSUP><MI>t</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MSUP><MI>x</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MSUP><MI>t</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MO>-</MO> <MI>τ</MI> <MO>)</MO> </MROW><MO>,</MO> <MO>.</MO> <MO>.</MO> <MO>.</MO> <MO>,</MO> <MSUP><MI>x</MI> <MO>′</MO> </MSUP><MROW><MO>(</MO> <MSUP><MI>t</MI> 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padding: 10px 20px;"> 本文标题:一种气体绝缘配电柜机械强度预测装置及方法.pdf<br /> 链接地址:<a href="//www.4mum.com.cn/p-5778511.html">//www.4mum.com.cn/p-5778511.html</a><br /> </div> </div> </div> <div class="boxright" id="boxright" > <div class="fr detail-aside" id="Div11" style="width:270px;"> <div class="box hot-keywords mt10" style="overflow: hidden;width: 268px; border:solid 1px #dedede;" id="relatebox0"> <div class="boxHd" > <div class="fl nt-ico mr5 ml13 ico" style="margin-top: 3px;"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; margin-left: 0px; margin-top: 3px; font-family: 微软雅黑"> 当前资源信息</h2> </div> <div id="Div2" class="author-works-list bgF" style="overflow: hidden; padding:10px 10px; "> <table><tr><td> <dt class="author-avatar-box fl"><a class="author-avatar" title="大师****2" href="u-250.html"> <img src="//www.4mum.com.cn/images/avatar_small.gif" style="border-radius:50px 50px; " onerror="this.src='images/noavatar_small.gif'" alt="大师****2"></a> </dt></td><td> <div class="author-name fl w100 ellipsis"> <a href="u-250.html" target="_blank"> 大师****2</a><img style="height:15px; width:20px; overflow:hidden; margin-right:10px;background:url(images/bg_index_ie6_781d95ab.png) no-repeat -185px 4px;display:none" src="images/s.gif" alt="企业认证" title="企业认证"/></div> <div class="author-level-bar"> <span class="mr5 author-grade author-grade5" title="会员等级"></span> </div></td></tr></table> <div class="fl" style="width: 240px;"> <p class="kh_cpZl"> 编号: cj20190318171641044594</p> <p class="kh_cpZl"> 类型: 共享资源</p> <p class="kh_cpZl"> 格式: PDF</p> <p class="kh_cpZl"> 大?。?5.67MB</p> <p class="kh_cpZl"> 上传时间: 2019-03-18</p> </div> </div> </div> <div class="box hot-keywords mt10" style="overflow: hidden;width: 268px; border:solid 1px #dedede;" id="relatebox"> <div class="boxHd" style="padding-bottom: 0px;"> <div class="fl keywords-ico mr5 ml13 ico"> </div> <h2 class="fl font-normal font16 font-yahei" style="font-size: 16px; font-weight: 100; 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