关键词： 汽轮机   故障诊断   预防  

摘要： 汽轮机作为当今社会各行业发展过程中常用的动力机器,不仅能够为机械设备、压缩机能提供相应的动力,同时,也能够发挥其排气功能,以此提供人们生活所需的热能。但实际上,汽轮机在运行过程中会因为受到多种因素的影响产生相应的故障,对于各个行业的生产也会产生明显的影响。基于此,本文针对汽轮机设备故障诊断与预防进行研究,在简单探讨汽轮机故障常用诊断技术的前提下,针对汽轮机的振动、油系统故障、真空下降、主抽器工作失常、汽温汽压不正常等多方面的故障现象,提出了相应的预防和处理措施。

关键词： 配电网柔性互联系统   单相接地故障   消弧  

摘要： 针对无源装置消弧精度低、有源装置消弧成本高的问题,本文提出通过复用配电网柔性互联系统应对配电网单相接地故障。该互联系统由分相组网装置和两个配电网组成,可在电网正常运行期间提升电能质量,改善供电变压器负载率。在单相接地故障发生后,该互联系统断开用于接入故障配电网的非故障相断路器,通过故障相桥臂注入电流的方式实现可靠消弧。本文分析了配电网柔性互联系统在各种配电网运行状态下的控制模式及模式切换的必要性。仿真结果表明,本文所提方法无需额外配置消弧装置即可实现故障消弧,同时保持对非故障配电网的电能质量治理功能,具备优越的消弧效果和经济性。

关键词： 负线   接线柄   断裂  

摘要： 本文针对某型航空装备一起负线板的接线柄断裂故障,通过分析可能的原因,采取机理分析、宏观检查以及微观检查等分析手段,确定了故障发生的根本原因,增加了接线柄的修理方法,在一定程度上消除了产品质量隐患,保证了装备质量。

关键词： 光伏发电   远程实时监控   无线通信技术   传感器   STM32  

摘要： 随着可再生能源的快速发展,光伏发电系统逐渐成为一种主流能源选择。然而,光伏发电系统在运行过程中易受自然灾害等因素影响,产生安全隐患,且用户难以获取实时数据进行故障诊断和处理。针对以上问题,本文设计并实现了一种基于STM32微控制器的光伏发电故障检测与远程管理系统。该系统通过传感器网络采集电流、温度等关键参数,利用LORA无线技术汇聚数据至中心节点,再通过4G模块将数据上传至阿里云物联网平台。用户可通过网站和安卓软件,基于MQTT协议与平台对接,实现对光伏发电系统的远程数据监测、故障诊断和异常处理,提高了运维效率,降低了运营成本。

关键词： 故障预警   空压机   特征频点能量比   层次分析法   喘振故障  

摘要： 随着自动化的发展,空压机应用在多工序、多场景下,对减少故障和预警提出了更高的要求;论文介绍了空压机喘振故障实验环境和步骤,采用层次分析法来优化喘振故障占权重大的指标,提出一种基于特征频点能量比的喘振故障预警方法来得到振动传感器故障预警结果,再融合优化指标预警结果来提高喘振故障预警准确率,减少故障的发生;通过实验验证:特征频点能量比相较传统预警方法更灵敏,融合优化指标后相较于振动传感器根据特征频点能量比阈值预警y 1提高了18.8%,y_(2)提高了7.7%。

关键词： 抽油机   深度学习   残差网络   迁移学习   故障识别   微调策略  

摘要： 针对目前抽油机井上故障的检测方法主要通过人工现场检测不足以达到实时效果,且市场上可用的抽油机数据较少等问题,论文提出一种基于迁移学习和微调的三维残差网络模型,通过少量数据对模型的高层卷积进行微调再训练,将Kinetics预训练模型转化为适合抽油机故障识别任务的深度学习模型,最终通过Pytorch深度学习框架进行算法优化实现。实验结果显示,经过200次迭代后,不同模型均趋于收敛,微调后的模型测试结果在精度上高于普通迁移学习20%。

关键词： 煤矿设备管理   机械故障检测   诊断技术   应用  

摘要： 煤矿设备作为保障矿山安全生产的关键设施,其运行状态直接影响矿井的生产效率与安全性,煤矿生产规模的不断扩大,设备故障频发的现象日益突出。传统的设备管理方式主要依赖定期检查和维修,在面对日益复杂的设备故障时,存在一定的局限性。为了提升煤矿设备的管理水平,减少突发故障和停机时间,机械故障检测与诊断技术的应用成为当前煤矿行业研究的热点,先进的故障诊断技术,能够实现设备状态的实时监控和故障预警,及时发现潜在隐患,避免设备损坏对矿井安全和生产造成严重影响,本文将探讨机械故障检测诊断技术在煤矿设备管理中的应用。

关键词： 主成分分析   鲸鱼优化   支持向量机   参数优化   磨煤机   故障诊断  

摘要： 针对传统磨煤机系统维护成本较高、故障与征兆关系复杂、实时性较差等问题,为了提高故障诊断的准确率,在支持向量机(SVM)的基础上建立磨煤机故障诊断模型,提出了一种主成分分析(PCA)特征选取下基于鲸鱼算法(WOA)优化支持向量机的故障诊断方法。首先通过主成分分析对磨煤机故障参数进行特征提取,来实现高阶原始数据的降阶处理,提高原始数据的分类和整合效率,其次应用鲸鱼优化算法对支持向量机参数进行优化并得到最优模型参数并构建故障诊断模型,同时与粒子群算法和遗传算法优化模型进行对比实验验证。结果表明,WOA-SVM模型的分类准确率最高,可以在较短时间内实现对磨煤机系统故障的准确诊断,为磨煤机故障诊断提供实际参考。

关键词： 分布式电源   配电网   故障检测   故障定位   算法优化  

摘要： 本文针对配电网接入分布式电源后遇到的故障检测与定位技术难题,提出了一种结合数据采集与处理、先进的故障检测算法及定位技术的综合解决方案。通过多种传感技术采集电流、电压等关键参数,采用支持向量机、决策树和神经网络等混合模型进行故障检测,优化后的算法在不同故障情况下均能保持高精确度和快速响应时间。结合传统阻抗法和行波法,并利用多点数据融合技术提高故障定位精度。在仿真和实际应用测试中,验证了该方法的有效性和可靠性,能显著提升配电网的运行可靠性和维护效率。

关键词： 智能电网   继电保护   传感器数据分析  

摘要： 针对智能电网继电保护故障诊断问题,设计一种基于传感器数据分析的继电保护故障诊断模型。通过传感器采集电流、电压、频率等多维数据,经过归一化处理和特征提取,模型能够实现故障的高效检测与分类。模拟实验结果表明,模型在不同故障类型下的检测准确率超过96%,在异常工况下能够保持稳定性能,有效提高了继电保护的智能化水平。