关键词： 油田装备   故障预测   卷积神经网络   长短期记忆网络   多头自注意力机制  

摘要： 由于油田装备的精密度高、制造过程复杂,其制造过程的监造环节就尤为重要。为提高制造监造过程的可靠性及其效率。提出了一种结合CNN、LSTM和多头自注意力机制(Multi-Head Self-Attention,MSA)的故障预测模型ACL-OFE-FP(Attention-based CNN-LSTM Oil field Equipment False Prediction)。ACL-OFE-FP通过融合CNN及多级LSTM互联,并引入基于油田装备数据分布和时效性的特征融合机制,进一步通过多头自注意力模块进行特征增强,适用于油田装备制造监造过程中的故障预测。通过在21000组连续生产数据上进行训练和测试,结果表明:ACL-OFE-FP模型在捕捉时序特征和提高故障预测准确性方面相较传统CNN网络,均方误差提升30%以上。为油田装备制造监造过程中的智能化故障预测提供了有效的解决方案,推动了油田装备监造的数智化发展。

关键词： 输电线路   故障诊断   定位技术   行波法  

摘要： 作为电力传输的关键载体,输电线路的重要性显而易见。因此,确保输电线路稳定运行关键在于实施有效的监测制度。本研究针对输电线故障进行了阐述,并设计了一套基于行波法的输电线路行波监测与故障定位系统,该系统利用传感器采集数据,利用行波法实现对输电线路故障的诊断与定位。通过模拟试验,验证了该系统对输电线路定位的准确性。本文对输电线路故障诊断定位系统的开发,具有一定的参考价值。

关键词： 电能计量仪表   层次聚类算法   故障数据挖掘   异常数据剔除   在线贯序极限学习机   多聚合方法   动态平衡方程  

摘要： 电能计量仪表容易受到异常故障的干扰,使得参数控制过程失真。为此,提出了故障预测下电能计量仪表参数优化控制方法。采用层次聚类算法挖掘相关的故障数据,剔除数据挖掘结果中存在的异常数据。利用智能边缘计算技术,将故障数据输入在线贯序极限学习机中,对不同时刻的电能计量仪表故障开展精准预测。以预测结果为基础,引入多聚合方法确定故障预测约束下的相关控制参数,并结合动态平衡方程实现电能计量仪表参数优化控制。试验结果表明,所提方法的最优控制曲线与实际控制曲线几乎一致,电能计量仪表故障预测误差低,控制成功率高达98%。该方法有着广阔的应用前景。

关键词： 电力设备   状态评估   故障预测   数据驱动  

摘要： 本文对电力设备状态评估与故障预测进行研究,旨在提高设备的可靠性和安全性,降低维修成本。采用数据驱动方法,通过收集电力设备的运行数据,进行状态评估和故障预测。状态评估主要基于设备的历史运行数据,而故障预测则基于设备当前运行状态和历史故障数据。研究采用了历史运行数据进行分析,并给出了存在的故障及其发生的时间。结果显示,该方法能够准确评估设备的状态并预测出发生的故障,具有一定的应用价值。

关键词： 高阻接地故障   零序电压   故障感知   故障辨识  

摘要： 针对配电网高阻接地故障时故障感知与辨识存在的难题,提出了基于阻尼率变化量的参数不对称配电网高阻接地故障感知方法,通过有源逆变装置主动短时调控零序电压,根据故障前后系统阻尼率变化量大小判断故障是否发生。在实现高阻接地故障灵敏感知的基础上,进一步提出了基于系统零序等值导纳相角变化特征的故障类型辨识方法,主动改变零序电压幅值调控系数,依据不同接地方式下的导纳相角变化轨迹,实现瞬时性和永久性接地故障类型的准确辨识。仿真分析表明:所提方法适用于三相参数不对称配电网,在不同运行方式下均能实现低、高阻接地故障的感知与辨识,抗过渡电阻能力强,具有较强的适用性。

关键词： 空压机   喘振   故障  

摘要： 空压机喘振现象是设备在流量显著减少至特定阈值时所经历的一种异常振动状态,其对空压机系统的稳定运行构成了严重威胁。鉴于喘振对设备性能、寿命乃至整个生产流程安全性的重大负面影响,日常操作中必须高度重视并采取有效措施预防喘振的发生。这包括但不限于定期检查、调整操作参数、优化系统配置以及及时排查并消除可能诱发喘振的各种潜在因素,从而确保空压机能够在最佳工况下持续、稳定地运行。

关键词： 矿用胶轮车   有限元分析   车架   底盘  

摘要： 车架是车辆底盘的重要组成部分,起到支撑、安装、联接及导力的作用。其上部安装有货箱、油罐、发动机、变速器等,下部通过悬架与车桥相联,是车辆最主要的受力件。车架的刚度、强度等性能的好坏直接决定着整车的使用寿命及驾驶安全,必须根据使用工况对其进行仿真分析。介绍了从车架建模到有限元分析,其中包含了静态满载弯曲及满载扭转的力学结构分析、动态自由模态及约束模态的力学结构分析。通过分析得出该车架满足结构安全的需要,为提高车架结构性能、设计及优化提供理论依据。

关键词： 板坯连铸机   拉矫装置   常见故障   维修对策  

摘要： 详细阐述了板坯连铸机拉矫装置的结构与工作原理,分析了拉坯力异常、矫直力不均以及设备振动与噪声过大等常见故障类型及其产生原因。针对这些故障,提出了相应的维修对策,旨在提高板坯连铸机拉矫装置的运行稳定性和可靠性,保障连铸生产的高效、优质进行,为钢铁行业相关技术人员提供参考。

关键词： 润滑油系统   汽机设备   故障分析  

摘要： 润滑油系统是汽机设备正常运转的重要保障,其性能直接影响设备的安全与效率。先介绍润滑油系统的工作原理和主要组成部分,随后深入探讨润滑油系统常见故障及其成因,讨论现有的故障诊断分析方法。通过实际案例,展示故障分析的过程及处理成效,旨在为类似设备的维护和管理提供参考。

关键词： 水电机组   VMD   格拉姆角场   故障诊断   并行CNN   BiGRU  

摘要： 研究提出了一种基于信号处理和深度学习技术的水电机组故障诊断方法。首先,利用VMD对水电机组的原始信号进行分解和重构,以实现信号的降噪,并得到本征模态函数(IMF);随后,通过格拉姆角场(GAF)变换,将IMF转换为GASF和GADF图像。然后将所有图像数据输入到双通道并行二维卷积神经网络与双向门控循环单元(PCNNBiGRU)模型中进行训练。该模型通过CNN提取特征图,并将其输入到BiGRU中,以保持对时间特征的敏感度并剔除冗余信息;最后,为验证该方法的有效性,结合实际电站机组样本数据进行比较试验,对所提方法提供高效、准确的水电机组故障诊断解决方案进行了验证。