关键词： 滚动轴承   变分模态分解   麻雀搜索算法   卷积神经网络   故障诊断   注意力机制  

摘要： 【目的】深度学习方法在滚动轴承故障诊断领域的应用十分有效,但传统神经网络由于采用单一尺度的卷积核而无法多尺度提取特征,且并未考虑到不同特征在故障诊断中的重要程度,滚动轴承信号在噪声干扰下的故障特征提取较为困难。为此,提出了一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)降噪,并用以注意力机制改进的GoogLeNet网络进行诊断的滚动轴承故障诊断方法。【方法】以局部极小包络熵为适应度函数,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对VMD参数组合[K,α]进行寻优;利用优化后的VMD算法分解轴承振动信号,得到若干模态分量,根据包络熵和峭度筛选故障特征丰富的模态分量,进行信号重构;以重构信号构建特征矩阵并输入经改进的GoogLeNet网络中完成诊断。【结果】试验结果表明,在不同噪声背景下,该方法诊断准确率为95.5%~99.8%,比其他方法噪声鲁棒性更好。

关键词： 额定容量   额定电压   动力电池   峰值功率   驱动电机   故障现象  

摘要： 车型:2019年威马,配置动力电池,动力电池额定电压350.4V,电池额定容量150A·h,驱动电机峰值功率160kW。VIN:LL2274097KW××××××。故障现象:车辆行驶中自动下电,再次上电无法READY,仪表上电池故障灯点亮(如图1所示白色方框)。

关键词： 轨道交通   道岔转辙机   双机牵引   控制电路   故障诊断  

摘要： [目的]ZDJ9双机牵引提速道岔电动转辙机控制电路中1DQJ是瞬时吸起式继电器,在室外转辙机电路不构成回路的情况下,即在故障情况下,1DQJ继电器仅仅保持约1 s的短暂吸起状态。技术人员在处理故障点时一般采用万用表测量,数字型万用表在1 s内只能短时间闪烁一次,并且最大显示数据约为170 V;指针式万用表在1 s内指针只能小幅度摆动一下,也仅仅摆动到120 V左右。因此无法对故障点进行详细查找。另一方面,该控制电路采用380 V三相交流电源,在查找故障过程中会出现380 V电源打火现象,因技术人员有畏惧心理,导致故障查找慢,费时费力费人工,安全性大打折扣。针对当前存在的常见问题进行了创新性研究,提出了具有针对性的故障诊断装置及故障诊断方法。[方法]用3个200 W灯泡组合成一个灯泡诊断装置,共用一个接地极,另外的极性连接A、B、C三相电源。利用1DQJ继电器的瞬间吸起连通灯泡,如果亮灯表示电路无故障,如果灭灯表示有故障。详细阐述了利用A、B、C三相电源查找故障的方法。[结果及结论]所提出的故障点诊断装置和故障诊断方法能够准确快速诊断出该控制电路故障点,而且大大提高了故障诊断中的安全性。

关键词： 电力变压器   安全运行   在线监测   故障诊断  

摘要： 在全球能源需求日益攀升的背景下,电力系统的规模不断扩展,随之而来的电力负荷也呈现出明显的上升趋势。电力变压器作为能源传输分配的核心组件,发挥着关键性的作用。因此,为保证电力变压器的稳定运行,需要相关的生产企业全面了解电力变压器在线监测技术的基本原理,并注重对故障的实际解决展开相应分析,增强电力系统的整体安全性能,使其在面对各种潜在风险时表现出更强的抵御能力。本文将对电力变压器安全运行的在线监测与故障诊断技术要点进行分析,以供参考。

关键词： 煤矿供电   高压断路器   机械故障   状态检修   特征提取   故障诊断  

摘要： 介绍了矿用高压断路器机械故障诊断技术的基本情况,按照故障诊断的基本流程,从断路器状态特征信号、信号预处理、特征提取及降维筛选和故障诊断方法等4个环节综述了高压断路器机械故障诊断技术的目前的研究现状和主要不足。针对目前单一信号的局限性、发生复合故障、建立诊断模型工作量巨大和未考虑数据不平衡及故障数据未标记等问题,对高压断路器故障诊断未来的研究方向进行了展望。

关键词： 配电变压器   短路故障   生产工艺  

摘要： 针对一起10kV柱上配电变压器故障,通过绝缘电阻、绕组直流电阻、油中溶解气体分析等试验检测及吊芯检查对故障原因进行分析,判断出变压器发生层间短路故障,并从设备制造、现场运维及技术监督等方面提出相应建议。

关键词： 光伏组件   故障分析   特征选择   监督学习   极限学习机   改进长鼻浣熊优化算法  

摘要： 为提升光伏阵列故障诊断的准确率,提出一种基于改进长鼻浣熊优化算法优化极限学习机的光伏阵列故障诊断方法。首先,分析阵列中光伏组件在发生故障时的输出特性,选择合适的故障特征;其次,针对极限学习机在光伏阵列故障分类时初始权值和阈值的随机性问题,采用长鼻浣熊优化算法求解最优的初始权重和阈值;进一步地,针对长鼻浣熊算法初始参数的随机性和全局搜索能力的局限性问题,通过Circle混沌映射、莱维飞行和动态折射反向学习对该算法进行优化,提高寻优精度和速度;最后,结合光伏阵列故障实验数据,验证故障诊断模型的分类效果。结果表明,对于训练集和测试集数据,该诊断模型提高了故障分类精度,诊断率分别达到100%和98.33%,优于传统极限学习机、BP神经网络、支持向量机和卷积神经网络故障诊断的准确率。

关键词： 钢筋捆扎   建筑机器人   静力学仿真   模态分析  

摘要： 随着建筑智能化产业快速发展,以钢筋网面制造的混凝土结构需求不断增加。捆扎任务作为其中的关键环节,目前仍然采用手工操作,存在劳动强度大、费时费力、效率低且对工人技术要求高等问题。针对这些问题,提出了一种运动解耦的轮腿机构的全自动钢筋捆扎机器人,阐述了机器人的工作原理,并介绍了机器人的总体结构、纵向移动机构、横向行走机构和捆扎机构等关键部件。此外,通过有限元分析,验证了机器人在工作状态下的结构可靠性。结合模态分析揭示了横向行走机构的振动特性,验证了横向行走机构在振动下的影响较小。研究为建筑机器人的钢筋捆扎任务提供了新的设计和优化思路,有望在建筑领域提高捆扎效率、降低成本。

关键词： 故障诊断   类间和类内非平衡   门控局部连接网络   注意力并行机制   焦点损失  

摘要： 【目的】现有智能故障诊断方法面临的挑战包括模型训练依赖于大量标签数据、故障数据获取困难且发生概率不同、对工况影响考虑不足等。为此,提出一种变工况下自适应类间和类内非平衡故障数据的齿轮箱诊断方法。【方法】首先,构建门控局部连接网络,有效降低对标签数据的依赖,直接从原始数据中挖掘数据分布本征特征;其次,设计外部注意力和内部注意力并行机制,考虑变工况下类间故障和类内故障分布差异,进一步调整提取特征权重;最后,采用焦点损失函数,更加关注少数类和困难类样本,实现高质量的非平衡诊断信息挖掘。【结果】经齿轮箱故障试验平台6组非平衡数据测试,验证了所提方法自适应识别非平衡故障数据的有效性和优越性。

关键词： 柔直换流器   构网控制   故障等值模型   故障响应特性   链式迭代  

摘要： 故障等值建模是系统级响应特性计算的基础。然而,现有研究较少涉及构网型换流器的故障等值建模。传统针对跟网型电力电子设备接入交流电网的短路电流计算方法,在柔直构网系统中容易出现结果失稳发散的问题。因此,文中考虑构网型柔直换流器的电压-频率构网控制策略、主动降压策略以及跟网型新能源的低压穿越控制策略,建立了不同类型电力电子设备的故障等值模型。基于此,考虑不同电力电子设备电压源、电流源等值模型的频繁切换,提出了一种适用于柔直构网新能源送端系统的全网链式迭代故障响应特性计算方法,实现了短路电流计算的快速可靠收敛。基于PSCAD/EMTDC仿真平台,搭建了柔直构网新能源送端系统仿真模型,以进行多种故障类型和影响因素的大量仿真测试,充分验证了所提计算方法的可行性、精确性和优越性。