关键词： 电力电缆   故障诊断   分布式光纤传感   长距离电缆监测  

摘要： 阐述智能化的中低压电力电缆故障诊断与定位技术，通过分析传统方法、行波法及分布式光纤传感技术，结合传统电桥法与脉冲反射法，深入分析行波法的高精度特性。探讨分布式光纤传感在长距离电缆监测中的应用，为电力系统提供高效、精准的电缆故障诊断方案。

关键词： 中央分隔带   双层双波护栏   再利用   有限元   路缘石  

摘要： 高速公路改扩建或养护工程护栏升级改造时，若将老旧护栏全部拆除重建，势必会造成极大的资源浪费。为提高在役护栏的防护等级，本文提出一种双层双波护栏提升结构，采用有限元方法，建立“双层双波护栏-车辆-地面”有限元模型，分析护栏的阻挡功能、导向功能、缓冲功能，以及相关指标等；在此基础上，以中型客车为例，分析了铺设路缘石对双层双波护栏防护能力的影响。结果表明，该双层双波护栏安全性能各项指标均满足标准要求，防护等级可达到A级（防护能量≥160k J）；铺设路缘石且以地面为基准确定底板中心高度有利于控制车辆的侧倾和骑跨风险。

关键词： 电力系统   大数据   聚类算法   支持向量机  

摘要： 大数据技术通过对海量历史数据和实时数据的深度分析，能够更准确地识别故障特征并快速定位故障点，从而大幅提升故障诊断的准确性和效率。本研究结合数据聚类算法以及支持向量机算法，开展大数据在电力系统故障诊断中的应用研究，为推动电力系统故障诊断领域的发展奠定基础。研究表明：通过构建科学、合理的大数据架构，电力系统可以实现故障的实时监测、快速诊断和精准预警，从而提升电网的运行效率和安全水平。研究为保障电力系统的安全与稳定运行提供了参考。

关键词： 铁路货车   故障规律   维修策略  

摘要： 随着对铁路货车运输需求的持续增长和车辆运行速度的不断提升，社会逐步提高了对铁路货车安全运行的重视。铁路货车得到广泛应用的同时，其故障问题逐渐凸显出来，成为制约铁路运输效能提升的重要因素。文章分析了铁路货车常见故障的发生规律与原因，探讨了科学的维修策略，旨在提高铁路货车运行的安全性和效率。

关键词： 声振信号   风机齿轮箱   故障诊断   深度学习  

摘要： 现有的风机齿轮箱故障诊断方法主要基于单一振动信号，所收集到的信息不够全面，易受外界干扰，导致风电机组齿轮箱故障诊断结果欠佳。针对上述问题，文章提出了一种基于声振信号联合的多分支动态卷积神经网络故障诊断方法。在该方法中，利用多个传感器采集风电机组齿轮箱在不同故障模式下的声振信号；随后，将声振信号输入到针对其特点所设计的卷积神经网络进行学习训练，完成在声振双信号中的自主学习并提取能区分风机齿轮箱故障类型的信号特征；最后，将声振双信号的特征拼接并由Softmax函数完成对应特征的识别。对多信号的深度学习故障诊断的仔细分析发现，由单一振动信号增加到声振双信号的深度学习故障诊断方法具有更高的准确性。实验结果表明，该方法在风机齿轮箱故障诊断方面展现出良好的准确性，具有良好的鲁棒性和自适应性。

关键词： 5G网络   配电网拓扑分层分区   配电网自愈   分布式终端开发  

摘要： 随着电网的发展和分布式电源接入的不断增多，传统的配电网正在转变为有源配电网。为了提高有源配电网的故障自愈速度、可靠性和灵活性，研发了一种用于实现有源配电网分布式故障自愈的装置。首先建立了一个基于5G通信网络物理架构的对等通信网络，构建了一个完善的网络拓扑信息系统；提出幅值-相角解耦的新型差动判据，以更好地适应有源配电网，以获取的信息为基础设计了分布式的快速孤岛检测与供电恢复策略，通过减少信息传输层级，缩短了恢复的整体时间。基于所提方法和策略，将分布式的故障自愈功能实现于5G通信的终端装置，这个装置基本上实现了有源配电网的故障自愈功能，最大限度地维持供电负荷，减少了停电区域，提高了配电网的可靠性。

关键词： 人工智能   神经网络   粒子群算法   电气试验优化  

摘要： 阐述基于人工智能算法的电力系统故障诊断和电气试验优化方法。选择并优化神经网络、支持向量机、遗传算法和粒子群算法，验证它们在电力系统中的有效性，以提高故障诊断精度与测试效率。

关键词： 技能大赛   汽车故障检修   新能源汽车技术   教学改革  

摘要： 随着我国新能源汽车数量不断增加，许多职业院校纷纷开设新能源汽车技术专业，让学生掌握新能源汽车相关技术。但是由于职业院校新能源汽车技术专业开设时间尚短，实际教学无法达到企业生产需求，阻碍学生职业技能提升。为了更好促进学生职业技能发展，锻炼学生职业技能，职业院校鼓励学生参加新能源汽车技能大赛。因此，本文以技能大赛为基础，探究新能源汽车技术专业汽车故障检修课程教学状况，提出教学改革策略。

关键词： 复杂故障   人机协作   故障诊断   智能维修  

摘要： 阐述一种基于人机协作的智能维修方法，通过融合人工经验与智能算法，构建协同模型，实现复杂故障的高效诊断与精准修复。分析模型构建、故障诊断与预测，以及实时响应机制。

关键词： 人工智能   电力巡检   机器人   网络故障   LSTM模型   Bi_LSTM模型  

摘要： 为精准识别出电力巡检机器人网络的隐藏故障，设计了基于人工智能的电力巡检机器人网络故障自动化检测系统。获取电力巡检机器人网络海量数据，创建多维特征，并筛选出网络关键特征，以此类特征为输入，结合LSTM模型，构建Bi＿LSTM模型，运用其长期依赖关系捕捉能力，在同时考虑网络历史数据与未来数据的前提下，实现对电力巡检机器人网络中隐藏故障的实时自动化检测。结果显示，该系统可依据所筛选的网络关键特征，实现各种网络隐藏故障的精准检测，为电力巡检机器人的稳定巡检提供保障。