【技术实现步骤摘要】
一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆及检测方法
[0001]本专利技术涉及控制电缆及智能化检测
,具体为一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆及检测方法。
技术介绍
[0002]控制电缆是适用于工矿企业、能源交通部门、供交流额定电压450/750伏以下控制、保护线路等场合使用的聚氯乙烯绝缘、聚氯乙烯护套控制电缆。电线电缆行业是中国仅次于汽车行业的第二大行业,产品品种满足率和国内市场占有率均超过90%。在世界范围内,中国已经成为世界上第一大电线电缆生产控制电缆国。随着中国电力工业、数据通信业、城市轨道交通业、汽车业以及造船等行业规模的不断扩大,对电线电缆的需求也将迅速增长,未来电线电缆业还有巨大的发展潜力。
[0003]控制电缆是能从电力系统的配电点把电能直接传输到各种用电设备器具的电源连接线路,控制电缆线路常见的故障有机械损伤、绝缘损伤、过电压、电缆过热故障等,目前市场上有各种不同类型的控制电缆,大多数控制电缆虽然都具备一定的阻燃、防火以及抗干扰等功能,而且为了增强电缆的整体强度以及抗拉伸性能,在电缆的内部往往设计了厚重的铠装层,但这也在一定程度上增加了控制电缆的整体重量,同时也大大降低了控制电缆的柔软度,使得电缆在后续运输和铺设过程中十分费时费力;其次,目前控制电缆的绝缘和防火大多都是通过聚氯乙烯护套实现的,但当电缆内部线芯过压或因短路导致过热时,聚氯乙烯护套在80
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85℃会开始软化,130℃变为粘弹态,160
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180℃开始转变为粘流态,温度过热时,电缆的整体的层状防护结 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆,包括多股电缆内芯(1),其特征在于:多股所述电缆内芯(1)的外壁均包覆有内绝缘层(2),多个所述内绝缘层(2)的外侧设有无纺布带层(3),多个所述内绝缘层(2)与无纺布带层(3)之间的间隙出设置有多组内衬物(4),多组所述内衬物(4)内均包覆有内衬钢丝(5);所述无纺布带层(3)外侧包覆有屏蔽层(6),所述屏蔽层(6)外侧包覆有内护套(7);所述内护套(7)外侧包覆有阻燃层(8),所述阻燃层(8)外侧设置有外护套(9),所述阻燃层(8)与外护套(9)之间设有铠装层(10)。2.根据权利要求1所述的一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆,其特征在于:多股所述电缆内芯(1)均是有金属铜制成,且多组所述电缆内芯(1)和内绝缘层(2)之间相互捻绞。3.根据权利要求1所述的一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆,其特征在于:所述无纺布带层(3)是由无纺布带螺旋缠绕形成。4.根据权利要求1所述的一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆,其特征在于:所述内衬物(4)是由无纺布缠绕挤压成型。5.根据权利要求1所述的一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆,其特征在于:所述屏蔽层(6)是由铜箔带螺旋缠绕而成。6.根据权利要求1所述的一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆,其特征在于:所述阻燃层(8)是由云母材质制成。7.根据权利要求1所述的一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆,其特征在于:所述内绝缘层(2)、内护套(7)和外护套(9)均是由聚氯乙烯材质制成。8.根据权利要求1所述的一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆,其特征在于:所述铠装层(10)为钢丝网(101),所述钢丝网(101)包括纵向钢丝(1011),所述纵向钢丝(1011)外侧均匀焊接有多组均匀分布的第一半环钢圈(1012)和第二半环钢圈(1013)。9.根据权利要求8所述的一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆,其特征在于:所述钢丝网(101)与外护套(9)为一体式结构,且外护套(9)包覆于钢丝网(101)外周侧。10.根据权利要求1所述的一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆,其特征在于:所述铠装层(10)为钢带(102),所述钢带(102)的数量为两根,且相互缠绕组成。11.根据权利要求1所述的一种阻燃耐火抗干扰耐辐射控制电缆的检测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,传感器阵列安装在电缆表面或其附近,包括电流传感器、电压传感器、温度传感器,用于测量电缆的电流强度、电压水平、和温度变化信息;步骤2,通过数据采集模块接收传感器阵列采集的模拟信号,并将其转换为数字信号,包括相连接的模数转换器ADC、滤波器、放大器电路,用于对采集的信号进行处理和优化;步骤3,数据分析模块接收数据采集模块传输的数字信号,并利用改进随机森林算法和模型对电缆数据进行分析,对电缆数据进行训练和识别,该模块能够判断电缆的状态,如是否存在故障、是否达到预警阈值;具体过程如下:3.1,首先,对采集到的电缆数据进行预处理,包括数据清洗、去噪、归一化;3.2,从预处理后的数据中提取电缆的状态和特征,分析时域、频域特征;通过选择合适的特征,提高模型对电缆状态的判别能力;3.3,将预处理后的数据集划分为训练集和测试集;
3.4,算法训练:3.4.1. 设置随机森林的参数,包括决策树的数量n_estimators、特征子集的大小max_features;3.4.2. 对于每个决策树:i. 从原始数据集中有放回地进行采样,构成一个随机的子数据集;ii. 根据选定的特征和特征选择指标,构建决策树模型,改进的随机森林算法引入了随机特征选择的机制,每次在节点分裂时,随机从候选特征中选择一部分特征进行分裂;3.4.3. 随机森林的预测:a. 对于待预测的新数据:b. 对于每个决策树:根据决策树模型,沿着树的路径对特征进行判断,最终确定数据的类别;c. 统计每个类别的预测结果,根据投票原则或概率平均法确定最终的预测结果;改进的随机森林算法涉及的公式和函数如下:信息熵E(D) :E(D) =
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∑(p_i * log2(p_i))其中,D表示数据集,p_i表示数据集中第i类样本所占的比例;信息增益Gain(D, A):Gain(D, A) = E(D)
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∑((|D_v|/|D|) * E(D_v))其中,A表示待选择的特征,D_v表示特征A的某个取值所对应的样本子集,E(D_v)为D_v下的信息熵;|D_v|表示D_v的样本个数,|D|表示数据...
【专利技术属性】
技术研发人员:翁中宇,闵宏兵,潘友姐,王仕忠,姚兴皓,丁亮,沈涛,
申请(专利权)人:江苏恒辉电气有限公司,
类型:发明
国别省市:
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