关键词： 变电站   高压电气试验   图像分割   压缩感知   信息证据融合  

摘要： 针对当前变电站高压电气设备状态检测方法热位置不明显、检测依据单一、精度差等问题,本文提出了基于信息证据融合的设备故障状态检测方法,该技术采用灰度矩阵纹理分析法,处理设备故障CCD图像,得到设备故障的统计特征,通过故障图像分割、多关联信息压缩感知等,进行故障区域划分并计算设备故障概率,基于信息证据融合对设备运行状态进行判断,可有效改善传统检测方法的不足,提升设备故障运行状态检测精度。

关键词： 隧道施工   断层破碎带   变形特征   应力分析  

摘要： 为实现断层破碎带隧道施工过程中的安全稳定控制,以某铁路隧道穿越断层破碎带区域为例,采用有限元软件建立三维数值模型,模拟分析了断层破碎带隧道施工过程中的变形特征和应力分布规律。结果表明,该隧道施工过程中,断层破碎带区域地表沉降呈不对称“V”型分布,且沉降量显著大于完整岩体段,隧道变形以拱顶下沉为主。同时,初期支护是主要受力构件,承担了70%以上的围岩压力,且在断层破碎带处发生显著的应力集中现象,应力集中系数达到1.85,需采取加密锚杆、增设钢架等措施提高其支护效能。

关键词： 混凝土拌和站   机械设备   故障诊断  

摘要： 混凝土拌和站是建筑工程中不可或缺的设备,其性能的稳定性和可靠性直接关系到混凝土的质量和生产效率。然而,由于混凝土拌和站机械设备长期处于高负荷运转状态,且工作环境复杂多变,因此设备故障时有发生。为了确保设备的正常运行,提高生产效率,降低维修成本,对混凝土拌和站机械设备进行故障诊断分析显得尤为重要。本文将深入探讨混凝土拌和站机械设备的故障诊断分析,旨在提高设备管理人员的专业技能水平,为混凝土拌和站的稳定运行提供有力保障。

关键词： 工程管理   电力电缆   故障预防   维护  

摘要： 在当今快速发展的社会中,电力电缆作为电力传输的重要组成部分,扮演着至关重要的角色。然而,电力电缆故障频繁发生,给生产、生活带来了巨大的损失和不便。因此,预防和及时维护电力电缆故障显得尤为重要。本文旨在探讨基于工程管理的方法,以提高电力电缆故障的预防和维护效率,进而确保电力系统的稳定运行和人民生活的正常进行。

关键词： 核电厂   压力容器   换热器   故障监测   数据分析方法  

摘要： 随着核电技术的发展,确保核电厂运行的安全性成为了首要任务之一。本文针对核电厂压力容器与换热器这些关键设备的故障监测进行了深入研究。首先,介绍了当前核电厂常用的监测技术和存在的问题,然后基于先进的传感技术和数据分析方法,提出了一种新的故障监测系统。该系统利用实时数据监控和分析,能够准确地预测和诊断设备潜在的故障,从而实现早期警告。通过在国内外多个核电站进行实际应用验证,结果 表明,该监测技术能显著提高故障诊断的准确率和效率。最后,本研究对推广该技术在核电安全监管中的应用提出了建议,旨在为核电行业的安全运行提供有力的技术支持。

关键词： 拉曼光谱   变压器故障   特征气体   Z型折叠多反腔增强   高灵敏检测  

摘要： 拉曼光谱法相比于传统气体检测方法具有高选择性、无损检测、可实时检测等优势。然而,气体的拉曼散射截面积极小,微量气体的拉曼散射强度弱,导致拉曼光谱法气体检测的灵敏度较低。基于此提出Z型折叠多反腔增强拉曼光谱检测技术,通过建立拉曼信号强度与多反腔内激光反射次数的数学关系,获取了多反腔内光束最优数。通过腔内参数设计,实现了144个腔内光束,这些光束在腔内完成2次循环,大大延长了激光与气体的相互作用长度,提高了气体的拉曼信号强度。基于搭建的Z型折叠多反腔增强拉曼光谱检测平台实现了变压器主要故障特征气体的高灵敏检测,基于确定的特征峰建立了气体浓度与拉曼谱峰强度之间的高拟合度定量分析模型,各气体最低检出限优于国际电工委员会标准。该方法将为变压器故障特征气体的高灵敏检测提供新的有效途径。

关键词： 人工智能   电力变电设备   故障诊断   维护  

摘要： 随着人工智能技术的飞速发展,其在电力变电设备故障诊断与维护中的应用日益广泛。本文首先详细介绍了人工智能在电力变电设备故障诊断与维护中的三大应用:实时数据采集与处理、故障识别与诊断以及故障预测与预防。接下来,本文探讨了人工智能在电力变电设备维护中的应用,包括智能巡检、异常检测以及自动化修复等。最后,本文总结了人工智能在电力变电设备故障诊断与维护中的优势,并展望了未来的发展方向。

关键词： 频域特征   注意力机制   柯尔莫格罗夫-阿诺德网络   输电线路故障识别  

摘要： 输电线路故障识别准确率对提高电力系统的供电可靠性至关重要,针对已有方法难以有效识别出线路对树木放电、风偏、雷击、鸟害、山火、外力破坏和异物等复杂外部原因的问题,本文提出了一种基于频域特征与改进KAN网络的输电线路故障识别方法。首先,分析了不同故障下如外力破坏、山火、异物等的三相数据,引入了二维分数阶频域变换方法提取出故障深度特征;然后,提出了一种融入自注意力和卷积模块的柯尔莫格罗夫-阿诺德网络(SCKAN),并改进了小波基函数用于网络权重初始化;最后,通过采集到的输电线路真实数据,验证了所提方法的有效性。结果表明,本文方法极大地增强了输电线路故障的识别能力。

关键词： 声涡旋聚焦   时序相差模型   环形超表面   智能轴承   声发射信号  

摘要： 针对滚动轴承内部供电及电信号传输难题,研究了基于声发射的轴承智能感知技术。首先,基于故障轴承转动振动特性构建声信号时序相差涡旋传输模型。然后,设计了环形中空式声超表面结构,研究了声涡旋聚焦机制及超表面透射性能,并仿真分析了故障类型与声场涡旋拓扑荷数的关联关系。最后,通过故障轴承的模拟与试验装置验证了轴承故障声发射信号的涡旋聚焦传输方法。

关键词： 托辊故障诊断   非平稳噪声   时频掩码   稀疏表示  

摘要： 带输送机作为煤矿主要的输送设备,其平稳健康运行对于煤矿的安全生产至关重要。严峻的工作环境使得带输送机托辊容易出现故障,造成严重的安全隐患,因此,对托辊的故障诊断具有重要的意义。针对井下存在非平稳噪声干扰和信号频率分布稀疏的问题,提出了一种基于时频掩码和稀疏表示的托辊故障诊断方法。首先,根据声音信号的时频图提取出每个信号振动周期的标准模态,并以标准模态度量原始时频图得到时频掩码矩阵。通过时频掩码去除非平稳噪声的干扰,防止故障误报。然后,利用稀疏表示中K奇异值分解(K-Singular Value Decomposition,K-SVD)算法学习得到健康样本的稀疏完备字典,并采用该字典分别对测试样本进行重构,根据重构误差实现故障诊断。实验结果表明,提出的时频掩码技术可以有效地滤除非平稳噪声;稀疏表示具有很高的故障诊断精度,并且可以提高诊断效率。