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六氟化硫绝缘开关气体中微水含量在线监测原理与方法的研究

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1绪论

1.1六氟化硫开关六氟化硫气体中微量水分含量在线监测和诊断的重要意义

1.2六氟化硫开关六氟化硫气体中微量水分含量在线监测和研究现状与发展趋

1.3本文研究的主要内容

2六氟化硫气体微水含量及其测量

2.1湿度的基本理论

2.1.1水及水汽的性质

2.1.2空气的热力学性质

2.2湿度的表示方法及单位换算

2.2.1湿度的各种表示方法

2.2.2湿度单位的换算

2.3六氟化硫微水含量的测量

2.3.1 SF6气体微水含量测量计算公式

2.3.2 SF6气体水分含量测量方法

2.4小结

3微量水分传感器的选择与实现

3.1湿度传感器的特性参数

3.1.1湿度量程

3.1.2感湿特征量-相对湿度特性曲线

3.1.3灵敏度

3.1.4湿度温度系数

3.1.5响应时间

3.1.6湿滞回线和湿滞回差

3.2湿度传感器的分类

3.2.1电解质湿度传感器

3.2.2半导体陶瓷湿度传感器

3.2.3热敏电阻式湿度传感器

3.2.4石英湿度传感器

3.2.5高分子湿度传感器

3.3高分子薄膜电容式湿度传感器

3.3.1微量水分传感器的选择

3.3.2高分子薄膜电容式湿敏元件的感湿机理

3.3.3高分子薄膜电容式传感器的选择

3.3.4高分子薄膜电容式传感器用于水分测量的数学模型

3.3.5高分子薄膜电容式传感器的设计

3.4小结

4微水含量标定与试验

4.1湿度传感器的标定及其设备

4.1.1湿度计量基准与标准

4.1.2相对湿度的标定方法和设备

4.1.3绝对湿度的标定方法及设备

4.2饱和盐水溶液湿度固定点原理

4.2.1湿度固定点的基理

4.2.2各种饱和盐湿度固定点

4.3饱和盐水溶液湿度固定点制备

4.3.1饱和盐溶液的选择

4.3.2饱和盐溶液湿度固定点误差分析

4.3.3饱和盐溶液的配制

4.3.4容器、液面与容积

4.3.5温度影响和搅拌(或循环)作用

4.4微量水分传感器的标定与试验

4.5小结

5在线监测系统原理及硬件设计

5.1在线监测系统的工作原理

5.2在线监测系统整体结构设计

5.3传感器输出信号调理电路设计

5.3.1电容式传感器的常用二次测量电路

5.3.2数字化测量方法

5.3.3数字化测量电路的选择设计

5.4信号采集与处理

5.4.1直接测频法

5.4.2等精度测频法

5.5小结

6在线监测系统软件设计及调式

6.1在线监测系统的软件设计思路

6.1.1用Visual C++开发Windows应用程度的优点

6.1.2在线监测程序功能模块

6.2 PCI数据采集卡设置及采集程度设计

6.2.1简介

6.2.2设置

6.2.3寄存器格式

6.2.4信号连接与测量

6.2.5采集卡程序设计

6.3数据分析与处理

6.4在线监测系统的抗干扰措施`

6.5小结

7结论

致谢

参考文献

作者在攻读硕士学位期间发表的论文

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摘要

当SF6高压开关气体中的水分含量达到一定程度时,不仅会与电弧作用下的气体分解物反应产生毒性物继而引起设备的化学腐蚀,而且会使固体绝缘水平下降引起绝缘闪络,严重影响设备的电气性能、机械性能,造成许多严重的不良后果。论文阐述了SF6气体微水的来源及其危害。从湿度理论出发,研究了SF6气体中微水含量的变化规律及其对开关设备的危害程度之间的关系。针对现有规程标准中控制水分的指标的缺点和局限,提出了采用相对湿度作为监测特征量并转换为露点以直观表示设备绝缘状况;采用30%相对湿度及0℃以下露点作为监测的临界值与允许值;同时推导出了体积比单位在不同温度下的折算方法,以结合现有标准,综合分析,做出判断结论。 通过性能比较、分析并结合在线监测的具体技术要求,选择、制备了具有物理吸附作用且能在0-100%相对湿度范围内全程连续检测的高分子薄膜湿度传感器。采用饱和盐溶液法得到相应级别的湿度标准,对传感器进行标定试验并采用相应的数据处理方法,建立了感湿特征量与气相湿度之间的数学关系,最终给出其数学模型和各种指标。设计了微量水分传感器的结构和相应标定、试验装置。试验表明,高分子薄膜电容式湿度传感器可用于SF6气体微水在线监测并能取得线性度、分辨率较好的检测数据。 结合传感器特性,对传感器的信号采集与调理转换电路进行分析及具体设计。应用电容-频率转换的数字化测量方法具有较好的抗干扰效果和较高的测量分辨率,适宜于远距离传输和监测。采用了基于多周期同步法的PCI总线频率卡与工业控制微机接口,进行频率测量。 提出了微水含量在线监测系统的工作原理及实施方案,设计了系统的整体硬件结构以提高测量的准确度和稳定度并降低温度的影响和杂散干扰。利用面向对象编程技术设计了在线监测系统的软件以控制信号采集与数据处理,并利用软件技术改善传感器静态、动态特性,应用数学方法进行线性化处理以提高测量准确度。引入并采用了模糊理论用于微量水分测量,使测量最大误差不大于5%,具有较高的精确度和复现性。同时提出基于单传感器的分批估计数据融合算法,优于算术平均值法,便于数据滤波。 给出了不同温度下系统的频率测量值及监测数据结果。分析了在线监测系统采取的抗干扰措施。通过系统调试与测量,为在线监测系统的现场实施提供了良好的技术基础。

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