关键词： 低温环境   照明系统   维护策略  

摘要： 低温环境中照明设备常见电子元件响应缓慢、材料脆化、光效下降等故障,严重制约了照明系统的可靠性和效能。因此,本文就低温环境下照明系统的故障率及其维护策略展开探讨,以期为照明系统设计提供一定的参考。同时提出了相应的改进措施,以减少维护成本,提高系统的整体性能和耐用性。

关键词： 双钢板组合剪力墙   墙梁节点   ABAQUS有限元   应力三轴度   设计方法  

摘要： 为研究端板式双钢板组合剪力墙-钢梁节点抗震性能,文章通过改变端板厚度设计3个足尺节点试件,开展低周往复加载试验,利用ABAQUS软件对节点进行等效塑性应变损伤准则的有限元分析模拟,探究钢材种类、梁端盖板、轴压比及设置加劲肋等对节点抗震性能的影响。结果表明:节点试件具有良好的抗震性能,且模拟分析结果与试验结果吻合度较好;通过提升钢材屈服强度、改用全截面梁上盖板、增加盖板厚度及设置梁端加劲肋等方式可有效提升节点的承载力和刚度;最后依据基于塑性极限分析法推导结果提出了该类型节点的端板厚度设计方法。

关键词： 小电流接地故障   一二次融合开关   故障录波回放法   小电流接地保护  

摘要： 详细介绍一二次融合开关常用的小电流接地故障检测原理和相关技术要求,以及小电流接地保护的配置方案和验收方法,并以江苏某公司为例,说明一二次融合开关的现场应用成效,指出当前终端存在的问题并提出相关建议。

关键词： 采煤机   传动机构   故障诊断   运行参数   煤炭开采  

摘要： 采煤机的截割组件与牵引传动机构是故障频发的关键部位,其稳定运行对于提升煤炭开采作业的安全与效率具有重要意义。通过BP神经网络技术,构建了一套针对采煤机传动机构的监测与故障诊断系统。该系统已经过实践应用的检验,能够准确捕捉传动机构的关键运行参数,并生成具有实际指导意义的故障分析诊断报告。

关键词： 红外热成像技术   变压器故障诊断   设备安全  

摘要： 随着电力需求的日益增长,红外热成像技术作为一种非接触、实时、直观的诊断手段,能够准确捕捉变压器表面的温度分布,及时发现并定位故障点。鉴于此,本文首先强调了红外热成像技术在变压器故障诊断中的重要性,其次分析了当前应用中存在的如设备使用不当、人员培训不足、检测周期过长等问题,并提出了建立完善的检测制度、加强人员培训、优化检测周期等解决措施,希望为企业的电力安全提供有力保障。

关键词： 电力井盖   智能化设计   故障维护  

摘要： 本文针对便捷式电力井盖装置的智能化设计与故障维护展开深入探讨,阐述了智能化设计的技术要点,明确了此次井盖装置功能要求,提出了具体设计方案,并深入分析了井盖装置硬件设计以及程序设计内容,并提出了便捷式电力井盖装置的故障维护策略以及具体维护流程和方法。本项目实现了井盖装置的智能化设计,并针对常见故障问题提出了有效解决策略。

关键词： 电弧引燃   故障电弧   火源模拟   电缆火灾  

摘要： 为模拟外护套在故障电弧作用下的引燃过程,探究其引燃特性,提出了一种电极拉弧引燃模拟方法。基于燃弧过程能量平衡等式及试验数据,分析了电极速度与回路电流对燃弧稳定性的影响,确定了不同电流工况与电极速度和电弧功率的对应关系。结果表明,同等回路电流工况下,电极移动速度过快会导致燃弧时间更短,无法引燃外护套,而电极速度过慢会导致燃烧后的碳化物连通两极,电弧过早熄灭,燃烧持续时间短;不同回路电流工况下所对应电极速度存在一定范围,其速度上限与下限均与回路电流大小呈正相关;利用所确定回路电流与电极移动速度关系,以35 kV高压电缆本体为例,实现了外护套在电弧作用下的引燃模拟,表明了本文模拟方法能成功引燃高压电缆外护套并使其在电弧作用下持续燃烧。

关键词： 煤矿   机电设备   故障预测   实时监控数据  

摘要： 煤矿机电设备故障预测是行业研究热点。工作人员读取数据信息,结合机电设备运行状态评估故障出现的概率,及时采取预防性措施保障设备正常运转,达到实时监控数据的主要目的。基于此,研究了煤矿机电设备故障的预测方法,建立灰色模型调节预测精度,建立机电设备的健康状态评价模型后进行实验,验证数据挖掘预测的效果。

关键词： 板簧托   前轴   冲压式   铸造式   焊接   有限元  

摘要： 针对某些铸造式板簧托会造成前轴管整体强度减弱的问题,通过对某种铸造式板簧托及冲压式板簧托的前桥进行有限元强度分析,得出了2种结构板簧托对前轴管应力的影响,进而得出此种铸造式板簧托前轴存在的问题在于焊接位置导致的前轴管局部受力集中。为进一步解决问题,提出了铸造式板簧托焊接位置及方式改为冲压式板簧托焊接结构,并对改进后的前轴管应力进行对比,得出2种结构应力结果基本吻合。

关键词： 卷积神经网络   电气设备   红外图像   缺陷检测  

摘要： 研究了一种基于卷积神经网络(CNN)和相对温差法的电气设备红外图像故障诊断方法。首先,提出了电气设备红外图像分类的总体框架,该框架采用CNN对图像中的电气设备进行识别;然后,利用相对温差法针对识别出的设备图像进行热故障检测。为验证该方法的有效性,建立了一个包含500张红外图像的数据集,并评估了CNN分类和相对温差法故障诊断的效果。结果表明,CNN分类模型在电气设备识别方面取得了良好的效果,且相对温差法在故障诊断中也展示了较高的准确率、精确率、召回率,证明了该方法在实际应用中的可靠性。