关键词： 改进鲸鱼算法   支持向量机   电力变压器   故障检测  

摘要： 目前潞安化工集团下属各大煤矿井下电力变压器故障特征向量均无法全面反映变压器故障问题,因此无法在最短时间内快速定位故障原因,为了提高电力变压器故障检测的准确度,现设计了一种基于改进鲸鱼算法优化支持向量机的电力变压器故障检测方法。该方法通过收集电力变压器正常运行及出现故障时的关键数据,按照检测的顺序将样本进行分类处理,选取电力变压器故障检测特征量,建立基于鲸鱼算法的预测模型,并采用支持向量机算法对故障进行检测,以此在最短时间内查找出电力变压器真正的故障原因,减少停电对井下安全生产造成的不利影响。实验结果表明,在几个变压器故障类型的识别上,该方法都具有较高的识别率和准确率,完全可以在井下实际故障处理中进行应用。

关键词： 运载火箭   故障检测与隔离   卡尔曼滤波器   传感器   执行机构  

摘要： 针对运载火箭姿态控制系统结构复杂、故障高发的问题,提出一种基于多模型的故障检测与隔离算法。建立运载火箭小偏差姿态动力学模型,设计系统的卡尔曼滤波器;结合专用观测器思想,利用多个不同结构的卡尔曼滤波器组生成对应残差,使得单个残差仅对于传感器或执行机构的某一故障敏感,并通过理论推导了故障隔离策略,以实现运载火箭不同故障类型的检测和隔离。仿真分析表明,无故障时,残差结果均没有超出设定阈值,算法未出现报警;传感器或执行机构故障时,提出的隔离策略可以准确定位故障,从论文拓展而验证了该算法的有效性。

关键词： 时空谐波   子域法   有限元   半解析法  

摘要： 将永磁电机气隙磁场时空谐波分析理论与传统子域法相结合,提出了一种表贴式永磁电机半解析计算方法。该方法通过空载子域法和正弦电流激励静磁场有限元得到气隙磁密谐波幅值,并根据谐波分析,进一步求解电机的径向气隙磁密、磁链、反电势、电磁转矩等电磁性能。根据电机参数搭建电压源逆变器供电电路,将谐波电流作为激励,在逆变器供电工况下验证了半解析法的准确性,与有限元计算时间的对比表明半解析法具有更高的计算效率。与传统子域法相比,半解析法去除了平行槽或平行齿的建模限制,可针对常见的半闭口槽进行准确计算,无需在每个时刻使用传统的麦克斯韦张量法积分计算转矩,使计算速度有了很大的提升。

关键词： 汽轮机组   轴系   扭振   模态分析   应变能法   扭转刚度  

摘要： 某核电1000 MW汽轮机组为进口设备,供货方未提供汽轮机组轴系的等效转动惯量、等效扭转刚度及轴系扭振频率等参数,该参数对于解决扭振问题及开展振荡风险评估等均至关重要。根据模化理论建立了汽轮机轴系的等效三维模型,对轴系的扭转振动特性进行了分析,并基于应变能法计算了转子等效扭转刚度,解决了该机组因为缺失扭振参数无法开展振荡风险评估等问题,为电厂和汽轮机生产厂家提供了计算汽轮机组轴系扭振参数的方法。

关键词： 25Hz相敏轨道电路   轨道电路工作原理   故障分析   预防措施  

摘要： 25Hz相敏轨道电路是铁路信号系统的关键设备,且轨道电路长期连续工作,工作环境复杂恶劣,故障频发,轻则影响运行效率,重则危及行车安全。文章从电路结构、相位敏感特性及信号传输机制等方面详细地阐述了25Hz相敏轨道电路的工作原理,在此基础上,深入地分析了该轨道电路的常见故障类型及其成因,如短路、断路、绝缘不良、干扰等,并针对不同类型故障提出了相应的处理方法和预防措施。通过对故障原因的系统分析和处理方法的优化,文章旨在提高25Hz相敏轨道电路的可靠性与稳定性,为铁路信号系统的安全运行提供理论支持和技术保障,确保列车运行的安全性与高效性。

关键词： 养殖设备   自动化控制   人工智能   故障   维修  

摘要： 随着我国养殖业的快速发展,传统的人工管理模式已难以满足现代化、规模化、集约化养殖的需求。引入自动化控制技术,对养殖设备进行升级改造,能有效提高生产效率,改善养殖环境,保障动物健康,提升产品质量。同时,养殖设备的长期运行又不可避免地会出现各种故障,因此,及时、有效的维修工作对于保障养殖设备的正常运行、提高养殖效益至关重要。本文在分析养殖业发展现状和设备自动化意义的基础上,重点探讨了自动化控制技术在养殖设备中的应用,包括自动化喂食系统、环境控制系统、粪污处理系统等,同时还就养殖设备常出现的故障及维修方法进行了研究。

关键词： 机器学习   超级计算机   故障预测   技术研究  

摘要： 当下,超级计算机作为高性能计算的核心,在科学研究、天气预测、金融模拟、药物研发等多个领域扮演着至关重要的角色。随着技术的不断进步,超级计算机的计算能力和应用范围也在不断扩展,伴随而来的系统复杂性和高可用性的需求,使得其故障管理与维护成为一个不容忽视的挑战。本文基于机器学习的方法,对超级计算机故障预测技术进行研究,提出了一种结合数据采集、特征提取与机器学习模型构建的故障预测系统,为其稳定高效运行提供参考性意见。

关键词： 火电机组   深度调峰   轴流式引风机   动叶开度   振动   2倍频  

摘要： 火电机组锅炉引风机在深度调峰时的低负荷工况下流量及系统阻力与风机特性不匹配,风机振动对外界扰动及自身状态变化的敏感度较高。针对某动叶可调轴流式引风机在低负荷工况下的振动超限问题,根据其振动特征与振动处理的反馈效果,经故障排查后判断引风机叶轮上存在不平衡量导致工频振动大,支撑刚度不足及不对称导致2倍频振动大、风机振动随工况变化出现波动。通过现场动平衡降低不平衡量、加焊肋板和重新浇筑二次灌浆增加支撑刚度,最终将引风机各动叶开度下的振动控制在合理水平。

关键词： 拓扑推衍   电网调控   全局故障   全局电流   谐波能量  

摘要： 电网系统由较多设备、线路和节点组成,存在多种不同类型的故障,受谐波能量影响,无法精准检测故障电流。为此,提出基于拓扑推衍的电网调控全局故障检测方法。建立邻接矩阵用来描述拓扑推衍过程的元件、保护和断路器之间的映射关系,根据端口连接特性,构建全局故障检测结构。以电网调控全局电流和谐波能量在故障前后的变化幅值为故障特征,基于拓扑推衍原理,判别电网调控全局故障。通过实验结果可知,该方法检测三种故障类型下的电流值变化范围分别是-0.5~0.5 kA、-3~3 kA和-10~1.5 kA,与实际值仅存在最大为0.5 kA的误差,能够精准检测故障。

关键词： 振弦传感器   一维卷积神经网络   短时傅里叶变换   故障预测与健康管理系统  

摘要： 针对振弦传感器在应力监测过程中,受到埋设不良、接线过长、激振不足等影响,可能会无法准确测量的问题,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的振弦传感器故障诊断方法,以振弦传感器输出信号幅值为输入,能快速准确诊断故障。同时,采用短时傅里叶变换,找到信号中的衰减分量,实现了对一种振弦传感器故障的修复,使得传感器重新投入运行。最后构建了振弦传感器的故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)系统,对振弦传感器故障识别、诊断与修复具有一定意义。