关键词： 故障诊断   直流微电网   卷积神经网络   双向长短期记忆网络   注意力机制  

摘要： 针对现有直流微电网故障诊断面临的快速性与准确性问题,提出一种融合注意力机制的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)网络的故障诊断方法。首先,利用CNN挖掘故障数据在某一时刻的纵向细节特征,并压缩数据长度,降低后续网络训练参数量,以提升故障诊断的快速性;进而,构建以BiLSTM为核心的级联网络,实现对故障数据在故障演化过程中横向历史特征的提取,并融合注意力机制促使模型关注故障时刻数据的特征变化规律,以提升故障诊断的准确性。仿真结果表明,相比于主流故障诊断方法,该文所提方法具有更高的准确率与更快的识别速度,并且对于故障记录数据在噪声干扰、不平衡样本以及小样本等情况下均具有良好的诊断性能。

关键词： 开关电源   故障预警   图像特征   深度学习   电压波形  

摘要： 开关电源在电网二次设备中广泛应用,开关电源故障将导致保护装置拒动,存在大面积停电的风险。针对电源故障,研究基于电压波形图像特征的开关电源故障预警方法,实现了主站实时在线监测各厂站二次设备开关电源故障预警结果。该方法选择原始电压数据作为初始特征,解决特征数据难以获取的问题;使用深度学习卷积神经网络模型,加强系统的故障预警能力;融合电压波形图像分析以及电压波形偏离度计算两种算法,避免对开关电源故障的漏检。实验表明,这一方式相比传统预警方法,不仅可以实现实时在线预警,而且可以提前发现轻微退化的开关电源。

关键词： 寒武系   筇竹寺组   有限元   套变演化   数值模拟  

摘要： 水力压裂开发页岩气过程中套管失效问题的主要原因是由于大规模体积压裂排量高、施工压力高、改造区域不对称以及不同压裂段相互干扰的导致的地应力场重分布使得套管损坏,前人通常基于单一数值模拟进行研究。本文基于地应力场数据及微地震实时监测技术,采用力学本构方程为数学模型,按照Cohesive粘聚单元中的牵引-分离损伤准则描述,利用有限元软件模拟套管应力及应力场载荷变化,提出套管形变机理。结果 表明:密切割高强度压裂利于形成复杂缝网,但易诱发井周非均匀地应力场,并随应力载荷的加载-卸载循环出现套管位移变形且随时间位移加剧,现阶段沿轴向的“S”型弯曲变形是套变的主要力学演化机理,施工过程应动态调整分段及规模,均衡地应力场载荷,在一定程度上避免套管损坏问题的出现。

关键词： 空客A320   航空电子设备   故障诊断   维修措施   飞行控制系统  

摘要： 空客A320系列飞机因其出色的性能、经济效益和广大的使用场景,已经崭露头角,成为全球最受欢迎的民航飞机之一。这架飞机搭载了尖端的航空电子工具,这些工具覆盖了飞行控制、导航、通讯和飞行管理等多个领域,对于确保飞行的安全性、高效性和舒适度起到了关键作用。但随着飞机使用时间的延长,A320系列飞机航空电子设备同样面临失效的危险,尤其在飞行环境复杂、航空技术多变的情况下,设备失效类型及出现频率都逐渐提高。航空电子设备出现故障,不仅会影响到飞机正常运行,甚至会给飞行安全带来威胁。所以及时对这些故障进行有效的诊断与维修,对保障飞行安全,缩短停机时间,增强飞机可靠性起着关键作用。本论文研究目的是系统分析空客A320系列航空电子设备的故障种类,产生原因及维修措施,讨论现有故障诊断与维修技术在其中的运用,并提出更科学地管理与防范措施。

关键词： 风电场   隐患预警   故障精确定位   时间序列  

摘要： 本文以时间序列为突破口,总结了一套完整的集电线路隐患预警及故障精确定位方法,并根据现场测试结果详细评估了两种技术在风电场安全运维管理中的可行性。其中的相关数据可以显示,本文所方法误差精度明显高于传统技术,也证明上述故障定位等方法明显优于传统技术,可以为风电场运维提供有效的数据支持。

关键词： QIA-RBF神经网络   种群搜索   变压器   故障  

摘要： 针对变压器工作过程中容易出现故障的问题,提岀一种QIA-RBF神经网络的故障诊断方法,对变压器的故障进行诊断。分析常见的变压器故障和数据采集方法,开展RBF网络智能监测,进行量子免疫算法,设计智能分析流程。采用QIA-RBF方法扩大种群搜索能力,提高搜索精度,快速诊断故障。对优化后的QIA-RBF神经网络进行仿真研究,结果显示优化后QIARBF神经网络具有高效的故障诊断精度,能够适应变压器故障诊断的需要。

关键词： 低压配网机械故障   信号降噪   模态分量   Hankel矩阵   波形自动识别算法  

摘要： 低压配网环境中断路器机械故障信号产生的数据量大且存在较多噪声,使得对其故障信号识别变得更加困难。为此,提出低压配网机械故障信号波形自动识别算法。利用Hankel矩阵融合有用信号分量,去噪处理断路器机械故障信号;根据自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)算法分解故障信号,提取其谱形状熵特征;利用K最近邻分类器(k-Nearest Neighbor Classifier, KNNC)分类特征,完成故障信号波形自动识别。实验结果表明,所提算法增强了故障信号去噪效果,波形识别的准确率在95%以上,且识别效率较高。

关键词： 采煤机械   机械故障诊断   知识图谱关系路径推理   相似度判别   机械设备故障诊断知识图谱   故障精确定位  

摘要： 应用知识图谱进行机械故障诊断时,存在难以精确定位故障根源的问题,为此,提出了一种基于知识图谱关系路径推理及相似度判别的机械故障源精确定位方法。首先,分析了现有的基于知识图谱的机械故障诊断研究现状,并详细阐述了知识图谱的构建方法、基于关系路径的推理方法、基于关系权重的相似度计算方法,以及基于德尔菲法的权重设置方法;然后,采用“自顶向下”的方式构建了机械设备故障诊断知识图谱,并对基于关系路径的推理方法进行了优化设计,在正向推理得到可能的故障原因基础上,进行了反向推理,得到了与可能故障原因相关联的故障现象集合;最后,对输入的故障现象集合与关联故障现象集合进行了相似度判别,并从大到小进行了排序,将排序好的故障原因作为最终的诊断结论,对双滚筒采煤机的典型故障进行了诊断,构建了采煤机的诊断知识图谱,验证了该方法的有效性。研究结果表明:利用知识图谱关系路径推理及相似度判别方法,针对故障案例“截割电机机身温度偏高,截割电机阻值低于正常范围”,诊断得出截割电机绕组绝缘失效的故障概率为inf(无穷大),截割电机风扇故障的概率为0.735 2,采煤机过负荷运行的故障概率为0.548 8,与故障机理相符,实现了机械故障源精确定位目的。该方法可为改进基于知识图谱的机械故障诊断方法提供参考。

关键词： 齿轮箱   挡油板   城轨车辆   故障  

摘要： 针对某型城轨车辆齿轮箱箱体挡油板脱落问题,文章从拆解检查、零部件检测、齿轮运转空间计算、箱体铸造及箱体加工等方面进行了分析,并对故障齿轮箱挡油板及掉块进行微观形貌、金相组织、机械性能等检测,确定齿轮箱挡油板的故障原因为箱体铸造工艺不当,从而导致砂型中S元素进入箱体,并在箱体挡油板位置处形成恶化层,在机加工后形成初始裂纹,经过长时间运行,裂纹扩展并最终导致挡油板断裂。

关键词： 大型冲击式水电机组   主保护设计   内部短路计算   叠绕组   偏心振动  

摘要： 扎拉水电站的开工建设,使得大容量冲击式水电机组的设计与制造备受关注。为确保某大型冲击式水电机组的安全稳定运行,有必要在全面内部故障分析计算的基础上,针对每相7分支发电机的内部故障特点,对其主保护设计规律进行归纳总结——对于叠绕组发电机小匝数匝间短路保护灵敏度不足的问题,优先推荐“3-1-3”分支分组方式,立足于不完全裂相横差和不完全纵差保护的相互配合,不完全裂相横差保护舍弃的分支即不完全纵差保护中性点侧接入分支,以减少对小匝数匝间短路的保护死区;而“一横一纵”主保护的配置还为保留完全纵差保护创造了条件,既实现了无相间短路保护死区,又有助于偏心振动引起事故的排查。上述研究工作将为今后采用更大容量冲击式机组的水电站的建设提供借鉴。