关键词： 风电机组   变分模态分解   轻量化   Transformer模型   位置编码  

摘要： 风机叶片质量不平衡会导致风机在旋转时产生较大的离心力,进而引发整个系统的机械振动,长期处于振动情况下运行,风机叶片、主轴和传动系统等关键部件会产生应力集中,缩短风机使用寿命及其发电效率。针对风机叶片不平衡造成的风电机组振动信号难以提取以及模型诊断精度低、模型结构复杂的问题,文章提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)信号输入的轻量化Transformer模型,用于风机叶片不平衡故障诊断。首先对原始的振动信号进行变分模态分解,将其分解为多个模态的时域信号,增大故障信号的维度;其次,为了降低模型的复杂度,提出一种不含位置编码的改进Transformer诊断模型,简化模型复杂度;最后通过监测和数据采集(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统采集风机机舱振动数据进行实验分析。实验结果表明,所提方案可以实现对风机叶片质量不平衡故障诊断,其精度可达到98.3%。

关键词： 舌侧矫治   有限元分析   生物力学  

摘要： 舌侧矫治有着完全隐形、唇面釉质不脱矿等优点,近年来越来越受到爱美人群的欢迎。国内外学者已大量利用有限元技术研究舌侧矫治的生物力学机制。本文就三维有限元技术在舌侧矫治中的应用加以综述。

关键词： 变电站   远程故障信息   图形化   挖掘方法故障标注  

摘要： 变电站是复杂而精密的系统,易受外界干扰。此期间产生的故障信息包含设备状态、时间和故障类型等多维且复杂的数据,难以快速确定故障情况。为此,提出变电站远程故障信息图形化挖掘方法。采集变电站设备状态信息,根据采集信息输出变电站图形化结果;利用人工卷积神经网络模型分类变电站远程故障信息数据,并在故障位置标注设备状态、故障类型以及故障时间等信息;使用数据挖掘方法对变电站远程图形化故障信息实施深度挖掘,通过属性约简找出故障之间关联关系,完成故障信息的图形化挖掘,获取变电站相关故障模式。仿真结果表明,通过图形化展示,可以同时展示多个维度的信息,并帮助用户理解不同维度之间的关联性和影响;利用所提方法开展故障信息图形化挖掘时,挖掘效果较好、精度较高。

关键词： 水电站监控   SCADA系统   设备故障   故障智能诊断   诊断方法  

摘要： 当前监控SCADA系统的设备故障智能诊断方法,故障分类效率低,为此提出对水电站监控SCADA系统的设备故障智能诊断方法的设计与验证。提取监控SCADA系统设备的状态特征,采用多目标的方式,设定多目标故障判据,构建人工智能水电站监控SCADA系统设备故障诊断模型,实现设备故障智能诊断。测试结果表明:针对选定的两种比对测试方法,与本文方法做分析,最终得出的召回率均可达到85%以上,说明在人工智能技术的辅助下,所设计的水电站监控SCADA系统的设备故障智能诊断方式更加稳定、安全、高效,诊断结果可靠。

关键词： 光纤传感器   电力变压器   故障检测   电压检测  

摘要： 在现代电力系统中,电力变压器的稳定运行对保障电力网络的可靠性与安全性至关重要,其故障检测一直是电力领域的研究热点。传统故障检测手段存在检测周期长、实时性差及对早期微弱故障不敏感等局限。本研究聚焦于光纤传感器在电力变压器故障检测中的应用,着重分析其检测灵敏度和电压检测准确率的变化规律。试验结果表明,电压为10~200 V范围内,电压越高光纤传感器的检测灵敏度越高,当电压为10 V时,最大灵敏度为84.1 V/Pa,而当电压为200 V时,最大灵敏度高达98.5 V/Pa。因此,Fe3O4@SiO2纳米粒子的最优掺量为30 g,可有效提高光纤传感器的响应效率及使用效率。且当电压为200V时,电压检测准确率为97.04%,较电压10V增加2.52%,表明传感器可以有效将数据传输到自动化辅助测试系统中,保证数据的传输正确性。

关键词： 模块化多电平换流器   子模块开路故障   沙猫群优化算法   极限学习机   故障诊断  

摘要： 为了实现对模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)子模块开关管的故障诊断,对沙猫群优化(Sand Cat swarm optimization,SCSO)算法进行改进,提出一种改进沙猫群优化(improved Sand Cat swarm optimization,ISCSO)算法优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的故障诊断方法。该方法利用Cubic混沌映射、螺旋搜索及麻雀警戒机制对沙猫搜索的3个阶段进行改进和优化,以提高算法的收敛速度和搜索能力。通过在MATLAB/SIMULINK平台搭建模块化MMC模型,以子模块故障时的桥臂环流作为输入量,通过将ISCSO-ELM与不同算法优化后的ELM模型进行故障诊断效果对比。结果表明,所提方法能有效识别子模块故障,在MMC故障诊断方面具有可行性和优越性,故障诊断效果更好。

关键词： 发动机故障灯   发动机线束   发动机控制模块   行驶里程   VIN   维修技师   故障诊断   冷却液  

摘要： 车型:2021年路虎揽胜,配置3.0L SC V6 Petrol发动机。VIN:SALGA3BU2MA××××××。行驶里程:84717km。故障现象:由于事故,更换了发动机线束和发动机控制模块,更换后发现仪表上发动机故障灯点亮。维修技师检查后确认为辅助冷却液泵故障,更换辅助冷却液泵后故障依旧。故障诊断:询问维修技师了解到车辆因为事故,更换了发动机线束和发动机控制模块,更换后仪表上发动机故障灯点亮(如图1所示)。

关键词： 全金属螺杆泵   流热固耦合   转子系统   应力变形   模态分析  

摘要： 为了提高全金属螺杆泵在高温环境下的运行可靠性,基于流热固耦合理论对全金属螺杆泵转子在高温环境下的力学特性和有预应力(流场、质量力和温度载荷)作用下的模态特性进行了分析。研究结果表明:不同压差下螺杆转子的最大等效应力和最大变形量是随着压差的增大而逐渐提高;不同间隙值下螺杆转子的最大等效应力和最大变形量随着间隙值的增大而逐渐增大;不同定子导程下螺杆转子的最大等效应力和最大变形量在(70~100)mm之间逐渐增大,之后两者都逐渐降低;不同粘度下螺杆转子的最大等效应力和最大变形量在(20~40)cP之间是逐渐增大,而后随着粘度的增加两者逐渐减小;流场压力和定子导程对有预应力的模态最大变形量影响较间隙值和粘度更为明显。研究结果可为全金属螺杆泵设计开发提供一定的理论支撑。

关键词： 电梯振动信号   故障预测   CNN-LSTM算法  

摘要： 为了克服传统电梯故障检测系统在精度和动态范围上的不足,在硬件层面采取了将高性能STM32微控制器与MPU6050加速度计相结合的技术方案,目的是实现对电梯振动数据的高精度采集。在软件层面采用了卷积神经网络-长短期记忆网络(CNNLSTM)的深度学习算法模型,对采集到的电梯振动数据信号进行深入分析,有效识别出与电梯故障相关的关键特征,并进行准确的预测分析。通过该智能分析系统,可以实时监控电梯的运行状态,并在上位机界面直观地展示预测结果。结果显示,该系统能够拟合电梯振动信号的整体波动趋势,在不排除外界人为干扰的情况下,预测结果能够达到83%,且预测集整体损失值为0.000 6。该系统能够很好的适应电梯运行环境,对电梯运行状态实时检测,而且能够提前识别出潜在的故障信息。

关键词： 转子   线圈   绝缘   灰尘  

摘要： 某生物质电厂发电机转子在运行期间,突然出现转子接地保护动作报警信号并跳机,故障停机后抽转子检查发现转子绕组励端接地,转子返厂后通过对接地故障部位状态及结构特点、残留物、绝缘性能查等分析排查,明确了转子故障原因,提出了同类型发电机日常运维建议,可有效预防同类问题重复发生。