关键词： 起重机   变频器   电气控制系统   电气设施  

摘要： 文章分析了起重机电气控制系统故障的影响因素,在此基础上提出了起重机电气控制系统的优化方案,并探讨了起重机电气控制系统的优化成效,旨在提高起重机电气设施运行的稳定性。

关键词： 航空发动机   滚动轴承   特征提取   数模联合   故障诊断  

摘要： 滚动轴承作为战斗机中航空发动机转子系统中的关节,但由于复杂的工作环境和多变的工况其极易发生故障,且在故障诊断时存在因无法提供辨识度高的故障数据而导致诊断精度低的问题,对此提出了一种基于数模联合驱动的样本增强故障诊断方法。采用ABAQUS对滚动轴承进行显示动力学有限元仿真,并采集不同故障类型的振动加速度信号作为故障样本;通过对转子系统实验数据进行下采样,使其与有限元故障数据采样频率一致;将有限元故障数据作为标签加入实验数据中进行样本增强,并通过基于双向时序特征提取模型的方法对时序特征进行提取,完成样本增强故障诊断。实验数据结果表明,所提样本增强故障诊断方法在缺乏明显故障标签时为如何提高诊断精度提供了一种新的思路。

关键词： 柔性互联配电网(FDN)   柔性多状态开关(SNOP)   故障分析   波形相似性   故障定位   电流正序分量  

摘要： 由于柔性多状态开关(soft normal open point,SNOP)复杂的控制策略及其弱馈特性,传统配电网故障定位方法难以适用于柔性互联配电网(flexible distribution network,FDN)。因此,文中提出一种利用电流正序分量波形相似性进行FDN故障区段定位的方法。首先,针对SNOP的典型控制策略,分析FDN的短路故障特征。其次,计算配电网中不同故障位置电流正序分量的Tanimoto系数,通过对比不同位置的电流正序分量波形相似性,构建FDN短路故障定位判据,并通过Teager能量算子(Teager energy operation,TEO)实现故障时刻的精确定位,利用智能配电终端(smart terminal unit,STU)传递信息。最后,通过建模仿真对所提方法进行分析验证,结果表明该方法能够对故障区段进行准确定位,不受故障位置、故障类型、过渡电阻、采样频率及通信延时等因素的影响,验证了该方法的可行性与有效性。

关键词： 天然气管道   球阀   支墩优化   沉降   有限元  

摘要： 压气站中天然气管线球阀遍布且具有较大自重,极易引发管道应力集中、变形过大及埋地端沉降等问题,合理布置支墩是改善应力分布和减缓管道沉降的有效措施。本文以西北湿陷性黄土地区某压气站含球阀的天然气管道为对象,构建了全尺寸有限元模型。首先,深入分析无支墩时管道的应力与变形,探究埋地端沉降根源。发现因管道中部两球阀自重较大,导致埋地端产生较大弯矩,致使管道弯管区域应力和变形显著,靠近较重球阀一侧更甚,进而引发埋地端沉降。其次,全面探讨支墩位置、数量及沉降工况对管道应力和变形的影响,明确球阀底部是修建支墩的最佳位置;综合成本考量,只在质量最大的球阀端部设一个支墩即可。基于上述研究结果制定了支墩布置优化方案并应用于工程现场。采用X射线法进行现场应力测试,应力测试值与有限元计算值误差≤20%。依据JB 4732-1995(R2005)《钢制压力容器——分析设计标准》校核管道强度,现场工艺优化方案通过验证。本文所提优化方案为改善管道应力分布、保障天然气管道安全运行提供了有效参考,有望为天然气管道工程领域发展及后续研究实践提供参考价值。

关键词： 双燃料发动机   整机模型   故障模拟   环境温度  

摘要： 以瓦锡兰DF20 LNG/柴油双燃料发动机实机技术参数为依据,在GT-Power软件中建立其整机工作过程一维仿真模型,利用台架试验数据对模型进行修正,得到双燃料发动机正常工况下的计算模型。对模型中相应参数进行修改,模拟了双燃料发动机额定工况下单缸供气过多或过少、引燃油喷油过迟或过早等故障,并对不同环境温度下双燃料发动机的工作过程进行模拟;通过对计算结果的处理分析,得出不同故障、同一故障不同程度以及不同环境温度下发动机热工参数的变化规律,为LNG/柴油双燃料发动机的故障诊断及排除提供参考依据。

关键词： 煤矿电力系统   直觉模糊Petri网   故障诊断   优化算法   仿真分析  

摘要： 本文针对煤矿电力系统中变压器故障诊断的复杂性与不确定性,提出一种基于直觉模糊Petri网的优化算法。通过实验模型构建与数据获取,验证该算法在不同故障类型下的诊断准确性与实时性。研究还探讨了该算法在高瓦斯煤矿、深部煤矿等复杂环境中的应用前景,分析未来智能煤矿电力系统的优化方向。

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： 智能诊断   深度学习   因果表示   域泛化  

摘要： 针对设备工况变化导致基于深度学习(deep learning,简称DL)的故障诊断性能退化的问题,提出采用因果表示网络(causal representation net,简称CRNet)用于在变工况下实现高性能故障诊断,即域泛化(domain generalization,简称DG)故障诊断。首先,假设DG的结构因果模型,并基于此模型和独立因果机制(independent causal model,简称ICM)原理,得到因果驱动的诊断需求来消除特征间的关联;其次,利用随机傅里叶特征(random Fourier features,简称RFF)将模型提取的特征映射到高维空间,再利用高维空间中的特征构造衡量特征间关联的协方差矩阵,以矩阵非对角值为目标,学习一组权重对样本加权,消除特征间的广义关联;最后,以梯度为引导,屏蔽部分高梯度特征,增强特征包含的诊断信息。锥齿轮传动实验台的实验结果表明,CRNet具备最优的DG性能。

关键词： 矿用乳化液泵站   卸载阀   故障诊断   维修策略  

摘要： 矿用乳化液泵站作为矿井机械设备的重要组成部分,其稳定运行对矿井生产具有重要影响。卸载阀作为乳化液泵站的关键元件,其故障诊断与维修策略的研究对于保障设备安全、提高生产效率具有重要意义。本文详细分析了卸载阀的常见故障类型及其原因,探讨了现场观察、仪器检测等故障诊断方法,并提出了相应的维修策略与实施步骤。通过对实际案例的总结与分析,本文旨在为矿用乳化液泵站卸载阀的故障诊断与维修提供科学、有效的指导。

关键词： 机电设备   电气安装   调试   故障   措施  

摘要： 近些年,随着技术水平的不断提升,对机电设备电气安装质量的要求也随之增高,为了满足这一要求,需要重视机电设备的电气安装与调试,分析故障因素,加强质量控制,有效应对各种故障问题。要优化方案设计,严格根据技术规范安装调试,并有效预防存在的各类问题,最大限度地保障机电设备的稳定运行。基于此,本文针对机电设备电气安装调试中常见故障及应对措施进行了详实的阐释与分析,以供参考。