关键词： 电力变压器   故障诊断   鲸鱼算法  

摘要： 随着电力系统的快速发展,变压器作为关键设备,其故障诊断的准确性和实时性备受关注。本文提出了一种基于鲸鱼算法和深度信念网络的电力变压器故障自动诊断系统。该系统通过优化诊断特征和融合领域知识,构建了高覆盖率的故障模式库,并采用并行计算架构实现了高效诊断。仿真实验表明,该系统在故障诊断准确率、实时性和泛化能力等方面均优于传统方法,为保障变压器可靠运行提供了新思路。

关键词： 不对称故障   暂态稳定性   构网型变流器   混合同步控制   相平面法   电流稳定边界  

摘要： 构网型变流器具有良好的主动支撑特性和弱电网适应能力,已成为目前关注的热点。然而,构网型控制(GFMC)在电网故障下的暂态稳定性能是制约其运行的关键问题,现有成果主要关注对称故障下GFMC策略的暂态同步稳定问题,对于不对称交流故障下的暂态同步稳定特性鲜有深入研究。针对最新的混合同步型构网控制方法,首先,结合正负序解耦模块与混合同步控制结构,使混合同步控制能够应用于不对称故障。其次,建立了不对称故障下系统的详细动态模型,基于此模型,定性分析了正负序电流对暂态稳定的影响规律,并进一步基于相图模型定量解析正负序电流与暂态失稳边界的数学关系。最后,基于电磁暂态数值仿真和硬件在环实验,验证了所提控制策略的有效性和不对称故障下暂态同步稳定性分析的准确性。

关键词： 分散控制系统   软件故障   时钟服务器   奇偶校验  

摘要： 分散控制系统在火电机组中广泛应用。为做好对分散控制系统的设备维护工作,以某电厂西门子SPPA-T3000型分散控制系统为例,分析了该系统在实际应用中出现的一些软件故障问题及原因,并提出了相应的处理措施。

关键词： 智能故障诊断   深度学习   循环神经网络   卷积神经网络   多传感器  

摘要： 深度学习作为一种智能高效的模式识别技术,已得到基于大数据驱动的机械装备故障诊断领域学者的广泛关注。为了更加有效地从多传感器原始故障数据中提取出故障特征,解决单一诊断算法提取时序数据特征时的信息丢失问题,提出一种基于改进的长短期记忆循环神经网络-全局均值池化卷积神经网络(LSTM-GCNN)的深度循环卷积神经网络新算法,用于机械装备大数据的故障智能诊断。该算法首先运用长短时记忆循环神经网络(LSTM)从多通道原始数据中提取时间关联性记忆特征,然后再将特征数据输入到一维卷积神经网络(1D-CNN)中进行微小差异特征辨识,并且为了减少模型参数量和提高算法检测速度,设计了一个一维全局均值池化层用于代替传统1D-CNN算法中的全连接层结构。通过将提出的算法用于滚动轴承在1马力、2马力和3马力多种负载工况下采集的3通道振动信号数据进行诊断验证,分别得到100%、99.85%和99.78%的诊断准确率,实验结果相比传统的DNN、LSTM和CNN算法具有更加优越的诊断性能;对齿轮箱在空载和承载两种运行工况下的8通道原始数据进行故障诊断的准确率分别高达99.93%和99.8%,具有良好的迁移通用性能。

关键词： 异响   润滑系统   机油泵  

摘要： 故障现象:一辆2008产上汽大众桑塔纳轿车,搭载1.8 L发动机和5挡手动变速器,行驶里程10.3万km。该轿车为训练用车,一次训练后再次起动时听到发动机部位有明显异响,声响类似机械干磨的声音。检查分析:维修人员试车后,初步判断是发动机缺机油所致,但经油尺检查后发现机油正常。打开机油加注盖检查,发现凸轮轴盖板融化,凸轮轴已经裸露(图1),并且整个气缸盖内上方及凸轮轴工作面位置无机油痕迹。此时基本可以判断为气缸盖缺少机油润滑,导致凸轮轴在干磨工作从而产生异响。

关键词： 贝叶斯神经网络   数据采集   站台门系统   故障识别   智能运维  

摘要： 针对城市轨道交通站台门系统面临的维护效率低下、运行数据缺失、严重依赖运营维护(简称:运维)人员技术水平等问题,提出一种基于贝叶斯神经网络模型的站台门故障识别方法。通过多维数据的采集和预处理,并采用Adam优化器对该模型进行训练和优化,在站台门运行状态实时监控的基础上,实现关键部件故障识别和智能运维。通过详细的测试与验证,结果表明,该模型在站台门故障模式识别方面具有优越的性能,可减少站台门系统平均维护时间,提升其可用性和可靠性,为城市轨道交通的安全运营提供强有力的支撑。

关键词： 线束插接器   端子腐蚀   酸性货物  

摘要： 故障现象:一辆鑫源T50 EV电动货车,搭载纯电驱动系统,行驶里程8万km。该车在高速路服务区内进行充电时,仪表板突然显示“充电连接失败”。经反复尝试,均不能进行充电,车辆也无法行驶(图1),只得联系大型拖车进行救援。检查分析:车辆进场后,维修人员为其进行充电。连接充电线缆之初,车辆仪表板显示充电成功,但很快便提示充电完成。此时,仪表板现实的SOC数值由刚开始充电时的24%,瞬间归零(图2)。

关键词： 轴承故障诊断   一维卷积神经网络   遗传算法  

摘要： 对轴承故障类型的准确诊断有利于提高设备可靠性和效率,在早期诊断和预测故障方面开展研究具有重要意义。目前有一部分诊断方法通过手动提取故障特征进行分类,另一部分使用神经网络的诊断方法,但缺乏网络自适应调参的能力,泛化能力不足。因此提出使用遗传算法优化卷积神经网络进行故障诊断,其中一维卷积神经网络可以提取轴承故障信号中的微弱特征,使用遗传算法对卷积神经网络的网络参数进行自适应调参,提高了模型的诊断精度和泛化能力。实验结果表明,该模型的诊断平均准确率为98.56%,比传统的诊断方法1d-CNN、MLP和SVM分别提高了3.26%,10.45%,13.72%。

关键词： 吸能盒   有限元   仿生设计   耐撞性  

摘要： 在轴向碰撞中,传统单管结构存在设计空间有限的问题,而多胞管通过增加内部复杂结构设计提供了更高的能量吸收性能。为提高汽车吸能盒耐撞性,基于四胞吸能盒,受深海玻璃海绵骨架晶格启发,设计了FCS和MFCS两种仿生多胞吸能盒。采用数值仿真与理论分析,建立多胞吸能盒有限元模型,通过有限元模拟,对比分析了三种多胞吸能盒的耐撞性能。结果表明,仿海绵多胞吸能盒的耐撞性能有显著提升,特别是MFCS结构在能量吸收和抗撞性方面表现出最佳的综合性能;适当增加壁厚有助于提高三种多胞吸能盒的耐撞性能,仿海绵多胞吸能盒吸能特性和耐撞性评价指标提升较为明显。仿海绵设计可以有效提升吸能盒耐撞性能。

关键词： 液压油箱   压力   磨损   活塞  

摘要： 随着机龄的增长,波音787机型自增压式液压油箱逐渐出现了液压油箱压力低的维护信息。本文简要介绍了波音787机型自增压式液压油箱的工作原理,并针对一次典型的液压油箱压力低的故障,结合更换后故障件的修理报告,对该故障进行了分析。