关键词： 大数据分析   煤矿供电系统   故障诊断   数据挖掘   深度学习  

摘要： 本文围绕煤矿供电系统故障诊断问题,探讨基于大数据分析技术的应用方法。首先分析煤矿供电系统组成和工作原理,结合数据仓库、数据挖掘、数据可视化以及深度学习等技术,提出一套完整的故障诊断框架。

关键词： 化工装置   故障诊断   风险控制   大数据   人工智能   深度学习   机器学习  

摘要： 随着化工装置复杂度的增加,故障诊断与风险控制面临更高的挑战。基于人工智能与大数据技术的故障诊断与风险控制方法,能够有效提升化工装置的安全性与可靠性。本研究提出了一种基于大数据和人工智能的化工装置故障诊断与风险控制技术框架,借助实时监控与数据分析,结合深度学习和机器学习算法,建设化工装置运行风险评估模型并实现了动态优化。基于数据驱动的故障预警系统能够及时响应潜在风险,有效提升装置运行的安全性与效率。

关键词： 三相电流不平衡   故障分析   解决对策  

摘要： 随着新能源在世界能源结构中的比重越来越大,风电作为一种重要的清洁能源,其稳定、高效的运行方式备受关注,风电安全可靠运行关系到风电场的经济效益与环保效益,三相电流不平衡是风电系统中常见的故障之一,对风电场的经济效益与环保效益有着直接影响。因此,对风电系统的三相电流不平衡问题进行深入分析和研究,具有重要意义。文章结合时代背景,对其故障问题展开深入研究,提出“定期巡视”、“故障模拟试验”、“技术培训”、“设备性能提升”、“故障数据库”等措施。

关键词： 智能牵引变电所   配电网   故障定位   故障识别  

摘要： 针对配电网结构的复杂性、设备的多样性和运行环境的不确定性及保护方法优化的需求,提出了一种智能牵引变电所配电网故障定位及识别方法,通过深入研究智能牵引变电所配电网故障定位及识别方法,并进行对比试验。结果表明,基于多维尺度分析和局部异常因子检测相结合的配电网故障定位算法,以及采用小波变换与支持向量机融合技术进行配电网故障类型识别的方法,能精确定位配电网故障区域并准确识别故障类型,从而提高供电的可靠性。

关键词： 高压电气设备   绝缘故障   检测与诊断  

摘要： 本文首先分析了高压电气设备绝缘故障的成因,包括内部材料老化、生产工艺缺陷、电气应力及环境影响等;然后,介绍了几种绝缘故障检测与诊断技术,如绝缘电阻测量、局部放电检测、红外成像技术、超声波检测和在线监测技术,并讨论了其优缺点及应用场景;接着从材料选择、设计与制造工艺、运行与维护管理等方面提出了预防绝缘故障的措施,并通过具体案例验证了这些措施的有效性。最后,本文总结了研究成果,并对未来高压电气设备绝缘故障预防的研究方向进行了展望。

关键词： 多源信息融合   中高压断路器   故障感知   数据采集   D-S证据理论  

摘要： 变电站中高压断路器液压驱动系统运行故障会导致断路器在必要时无法快速断开电路,造成安全风险,而现有故障诊断功能数据源单一,未考虑开关量故障特征,导致感知准确率低,无法满足电力调控需求,为此设计一种基于多源信息融合的变电站中高压断路器液压驱动系统运行故障智能感知方法。运用光纤传感器采集变电站中高压断路器液压驱动系统运行数据,把信号分解成拥有稀疏特征的本征模态函数分量,采用改进小波阈值函数重构信号,获得干净的信号数据;创建初始信号特征向量,利用经验小波变换提取发电信号特征,描述中高压断路器液压驱动系统运行振动信号状态,将故障真值状态矢量和后备保护矢量采取逻辑运算,得到开关量故障时序特征,运用D-S证据理论融合发电信号特征与开关量时序特征,输出精确的变电站中高压断路器液压驱动系统运行故障感知结果。大量实验分析证明,所提方法故障感知精度高、速度快,能为变电站中高压断路器液压驱动系统的安全运行提供一定帮助。

关键词： 电子诊断技术   故障检测   国家监控平台  

摘要： 结合售后现场反馈车辆限制扭矩品质问题及其故障发生的基本情况,通过已开发的电子诊断技术(诊断仪、国家监控平台法规数据及其云诊断),分析发生故障的零件,深挖根本原因,最终提出解决方案。电子诊断技术为现场服务工程师解决故障提供有力的数据支撑。

关键词： QSK60发动机   燃油系统   故障诊断   维修策略  

摘要： 作为一种高性能柴油机,QSK60发动机的供油系统设计与性能直接关系到整机的工作效率与可靠性。燃油系统不但要对喷油时机、喷油量进行准确控制,而且要保证燃油的清洁度,防止燃油中杂质造成喷油器堵塞、磨损。燃油滤芯更换周期及更换质量对燃油系统的健康状况有很大的影响。按生产厂家建议或者设备运行的实际工况和燃油质量,来决定燃油滤清器的保养和更换周期,以确保燃油洁净度及系统正常运转。另外,故障诊断过程的精度对快速定位故障具有重要意义。利用先进的故障诊断工具,实现了发动机在运行过程中的实时数据采集,并与故障码分析相结合,为维护人员提供决策支持。

关键词： 轴承   故障诊断   多源域自适应   Swin-Transformer   多尺度特征提取   最大均值差异  

摘要： 针对当前多源域自适应方法无法充分挖掘多源域中不同尺度故障信息的问题,提出一种基于Swin-Transformer(Swin-T)的多尺度多源域自适应轴承故障诊断方法。通过连续小波变换,获得振动信号在不同频带的特征。为更充分地利用多源域中不同尺度的故障信息,提出基于Swin-T的多尺度特征提取网络。为了减小各域之间的数据分布差异,构建基于最大均值差异的特征对齐网络,并根据不同尺度对分类的贡献赋予权值。此外,构建多尺度特征融合模块,对不同尺度的特征信息进行融合,得到故障特征集。最后,利用Softmax对特征集进行故障分类,并通过最小化多分类器预测差异损失得到最终分类结果。在凯斯西储大学和青岛理工大学轴承数据集上,该方法的故障分类准确度分别达到99.63%和99.40%。

关键词： 变频器故障诊断   深度学习   卷积神经网络  

摘要： 本文针对机械电气设备变频器故障诊断中存在的特征提取难度大、泛化能力差等问题,提出一种基于深度学习的新方法。该方法利用卷积神经网络自动学习变频器运行数据的深层特征表示,结合无监督特征学习实现紧凑高效的特征编码。在此基础上,通过异常检测和故障分类模型实现精准的故障诊断。同时,引入迁移学习和增量学习策略,有效提升了诊断模型的泛化性和适应性。