基于激光诱导分解光谱学 (LIBS) 的快速检测方法,以检测窗口接触的硬度

科学领域:

• 电气工程 电气工程
• 材料科学 材料科学 材料科学
• 频谱学是一种光谱学.

背景情况:

• 在超高压 (UHV) 转换器变压器中,门接触非常重要.
• 这些接触器因电流,温度和应力而降解,会影响运行安全.
• 评估材料硬度是了解接触性能恶化的关键.

研究的目的:

• 建立一种基于激光诱导分解光谱 (LIBS) 的方法,用于检测老化门接触器的表面硬度.
• 为复杂的光谱数据开发一个强大的数据处理框架.
• 为UHV设备的运行监控和维护提供技术支持.

主要方法:

• 激光诱导分解光谱学 (LIBS) 用于分析老年接触样本.
• 应用了一种使用共弦距离局部异常因子 (LOF) 算法的异常值消除策略.
• 实施了一种混合缩小维度框架,将主要组件分析 (PCA) 和神经编码器结合起来.

主要成果:

• 成功建立了基于LIBS的门接触器表面硬度检测方法.
• 亚当优化的渐变增强决策树 (Adam-GBDT) 模型实现了高的确定系数 (R2 = 0.977).
• 开发的方法显示了评估接触面上的微损伤的巨大潜力.

结论:

• 基于LIBS的方法为评估超高频设备组件的状态提供了一种可行的方法.
• 混合数据处理框架有效处理高维光谱数据.
• 这项研究为提高电力基础设施的可靠性和安全性提供了宝贵的见解.