关键词： 光伏电力系统   局部放电   故障分析   状态检测   电路谐振   谐波  

摘要： 在分析并网点电压畸变的各种影响因素基础上,建立T型并网线路简化阻抗模型,通过仿真分析探寻光伏并网电站电压互感器绝缘损坏的机理。采用暂态对地电压(TEV)法测量开关柜局部放电、超声波法判断放电点位置,结合电能质量在线监测装置判断出现局部放电的原因。实验数据表明:该电压互感器长期承受5次谐波越限,绝缘逐步损坏,出现气隙放电,最终导致炸裂。现场对静止无功发生器(SVG)和电压互感器二次回路消缺后,运行恢复稳定,验证了实验分析的准确性。

关键词： 直流偏磁   声纹识别   时延神经网络   变压器声纹   故障识别  

摘要： 通过声纹信号对变压器直流偏磁故障进行识别的方法均为定性判断,很难准确评估变压器直流偏磁的程度和影响程度。针对直流偏磁故障缺乏定量判断的问题,提出一种基于多粒度声纹图谱和时延神经网络(TDNN)的变压器直流偏磁故障程度识别方法。研究使用工频倍频滤波器组与4种常规声纹的频域特征对变压器声纹时频谱进行改进,构建多粒度工频倍频频谱特征,利用时延神经网络构建变压器声纹直流偏磁预测模型。实验结果表明,该方法可对缩比变压器铁心模型的直流偏磁故障进行准确的定量识别。

关键词： 自动引导车驱动电机   故障预测与健康管理   卷积神经网络   自回归模型   对称点图案  

摘要： 【目的】为评估自动引导车(AGV)驱动电机的健康状态、预测故障概率,改进AGV的保养维护和工作策略,本文结合AGV驱动电机的历史状态数据和预定义的工作负荷,提出了一种AGV驱动电机的故障预测与健康管理(PHM)模型。【方法】首先,采集AGV驱动电机的负载电流、振动信号以及温度数据,并对采集的数据进行去噪和归一化处理,以提高模型的收敛速度和泛化能力。然后,采用自回归模型和卷积神经网络模型对AGV驱动电机的负载电流、振动信号及温度数据的变化趋势进行预测,并将采集的数据和预测的数据转化为对称点图案(SDP)。最后,基于YOLOv11网络对生成的SDP进行分类,从而确定AGV驱动电机的健康等级。根据电机温升将健康等级分为不健康、亚健康和健康三类,基于电机的负载电流、振动信号采用本文所提模型检测驱动电机健康状态并估计驱动电机属于某类健康等级的概率,基于健康状态的测定可以得到AGV驱动电机的故障概率。【结果】对本文模型在验证集和测试集上进行验证测试以评估模型性能。结果表明AGV驱动电机的3类健康状态的平均诊断准确率为99.7%,其中健康和不健康两类的诊断准确率达到了100%。为进一步验证本文模型的优越性,与其他两种模型进行对比,结果表明本文模型的诊断准确度高于其他模型,具有较高的可信度。【结论】本文提出的PHM模型对故障概率预测和健康状态评估的准确度较高,将AGV工作负荷信息整合到PHM模型中,可为AGV的工作任务制定和保养维护提供数据参考。

关键词： 轨道交通   接触网故障监测   5G  

摘要： 提出一种基于5G的轨道交通供电系统接触网故障监测方法,构建包含多源数据采集、高速数据传输、智能故障诊断的一体化监测体系。该方法利用5G的大带宽、低时延、高可靠等特性,结合深度学习算法实现故障的智能识别与定位。实验结果表明,与传统4G方法相比,提出的方法在故障检出率、定位精度、响应时间以及传输时延等性能指标上均有显著优势,为保障轨道交通供电系统安全稳定运行提供新思路。

关键词： 铁路机电设备   常见故障   诊断措施  

摘要： 当前我国铁路事业蓬勃发展,铁路机电设备的种类不断增加,日常运行时故障种类也在增加,有必要做好研究分析工作,开展铁路机电设备常见故障及诊断措施,提高铁路机电设备的运行质量。开展铁路机电设备常见故障及诊断措施研究,将微机监测运用到铁路信号设备运维中,实现实时监测设备运行状态的目的,一旦发现异常及时判断问题成因。

关键词： 水电机组   微分运算   经验模态分解   故障诊断  

摘要： 水电机组振动信号包含噪声及多种信号耦合,采用经验模态分解方法进行信号处理会由于极值点丢失而发生模态混叠。为此,提出一种基于改进经验模态分解算法,即首先对振动信号进行微分计算来放大极值点;然而对微分信号进行经验模态分解并计算各阶信号能量特征占比,由此剔除噪声干扰等无效分量后对信号进行重构;最后计算出信号的频率特性进行故障诊断。使用该算法对国内某水电站振动异常的摆度信号进行分析,能够有效屏蔽掉干扰信号,更准确地判断出故障类型。

关键词： 喷淋泵   压力波动   不上量   轴套  

摘要： 针对近几年铜精炼喷淋泵出现的压力波动、不上量等问题,基于故障统计与数据分析,对出现的问题进行具体的分析与总结,从轴套、密封口环等过流件上提出合理的处理方法,从而降低泵的故障率,保障铜精炼浇铸工艺稳定运行。

关键词： 电缆接头   深度学习   信息融合   故障诊断  

摘要： 为了解决目前电力电缆监测手段相对单一、缺少多参量综合监测判断的问题,本文集成电缆接头的各类局放信号,提出基于深度学习融合证据理论的电缆接头故障监测方法,对电缆接头无缺陷、内部绝缘缺陷、接头受潮三类情况进行了故障识别研究。根据卷积神经网络算法模型,分别对各类局放信号图谱进行训练和测试,再通过D-S证据理论进行数据融合,实现故障类型识别。结果表明:对于内部绝缘缺陷、接头受潮情况,单一信息源识别效果最好的为高频局部放电,其平均识别率能达到85.6%,超声法识别率最低,其平均识别率为78.7%,而本文提出的识别方法平均识别率达到95.7%;当多维信息源中某一信息源的识别结果出现误判时,通过D-S证据理论融合能够排除错误信息源的干扰,准确识别放电类型。

关键词： 抽水蓄能机组   导轴承瓦   改造措施  

摘要： 本文结合某抽水蓄能机组导轴承瓦故障导致停机事件,对引发事件的原因进行细致分析,主要原因为推理外循环管路内空气较多、上导轴承瓦支撑结构不灵活、高压油减载系统出力系数不足、推力油槽杂志太多;提出解决导轴承瓦故障的技术改造措施,主要技术改造措施为推力外循环管路改造、上导轴瓦支撑结构改造、高压油减载系统改造、彻底清理推力油槽。改造实施后,经过24个月的运行检验,改造取得了良好的效果,彻底解决了事故隐患,保障了机组运行安全。

关键词： 接地方式   消弧线圈   小电阻接地   快速灭弧  

摘要： 目前,我国国内35kV及以下接地方式大部分采用不接地系统作为接地方式,同时,小电阻接地和消弧线圈接地也是当前配网线路的主流接地方式。本文从供电可靠性、保护灵敏性及人身安全等角度分析三种接地方式的优缺点,采用快速熄灭电弧再选线的模式探讨不接地系统的消弧选线方法。