在变压器油色谱峰识别领域,传统的一阶导数法需要斜率阈值来实现色谱峰识别,因此自动化程度低及容易失真.针对这些缺点,本文在一阶导数法的基础上进行了改进,将迭代移动平均及归一化分析技术应用到色谱峰识别中,通过对信号曲线及方波曲线多次迭代移动平均确定最优的归一化识峰参数,结合色谱峰的绝对保留时间及识峰窗口实现对色谱峰的准确识别.实验结果表明:该算法可以准确识别色谱峰,对噪声、色谱峰的峰宽及峰形变化不敏感,具有很强的自适应性,满足变压器油中气体在线监测装置的现场使用要求.
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