关键词： 交叉故障   海上风电35kV集电系统   故障信号特征提取   动态模式分解   电缆线路   故障定位  

摘要： 海上风电35kV集电缆线路传输电能，但易受风、浪、盐雾等影响，交叉故障频发，为提高其故障检测、定位效果，本次开展基于动态模式分解的海上风电35kV集电缆线路交叉故障定位方法研究。该方法深入分析了电缆线路交叉故障特征，运用动态模式分解算法提取故障信号特征，通过传感器在电缆两端采集运行信号并提取特征，计算与故障信号特征的相关系数，实现故障诊断，再根据信号到达时间定位故障位置。实验显示，所提方法提取的故障信号特征与实际一致，定位结果与故障点位置相符，证明该方法性能优越。

关键词： 电容式电压互感器   数据清洗   K-means聚类算法   长短期记忆   故障诊断  

摘要： 电容式电压互感器(CVT)在电网设备监测工作中有着重要作用。传统的CVT异常检测方法存在物理建模复杂，模型参数和故障数据难以获取等问题。为此提出了一种基于数据清洗及长短期记忆神经网络(Long short-term memory neural network)的CVT故障诊断方法。针对容易陷入局部最优和无时间维度等缺点，引入滑动窗口策略检测序列中的缺失值以及异常点，提出基于K-means聚类算法的清洗流程。根据清洗后电力系统的电压历史数据，利用LSTM得到电压预测值，通过比较预测值与实际值来判断CVT是否故障。通过某变电站实际运行数据对本算法进行验证，结果表明该方法能够对由于运行状态改变而导致的数据异常进行实时在线监控，有效提高了CVT故障诊断的准确率。

关键词： 机载激光点云   输电线路   故障测距   机器学习算法  

摘要： 传统输电线路暂态故障测距方法未对点云数据进行分类和分割，存在误差叠加问题，使得测距算法应用于整个数据集时，无法准确识别出线路相关的特征点，从而引入大量干扰和错误信息，导致测距结果的相对误差增大。为此，提出了基于机载激光点云的输电线路暂态故障测距方法。采集机载激光点云数据，建立输电线路模型，得到线路的三维结构和特征信息;根据粗提取和精提取技术对点云数据进行分类和分割，实现输出波形故障信息判定，找到可能存在故障的区域;通过分析故障波形的特征，采用小波系数提取线路故障中的暂态分量，根据不同的小波系数进行故障测距。为验证方法性能，设计仿真实验，分别使用设计的故障测距方法和传统的基于行波分析故障测距方法进行测试。实验结果表明:在改变故障分支、故障类型以及过渡电阻的实验条件下，设计方法得到的测距结果相对误差平均为0.436%，验证了方法的有效性。

关键词： 自适应阈值选取算法   馈线   故障定位诊断   配电网   医学检验管理  

摘要： 配电网的稳定和可靠运行是电力系统关键，为保障城市电力系统的稳定运行，完善区域医学检验管理系统。研究将自适应阈值选取算法与配电馈线故障诊断模型结合进行优化，在对自适应阈值选取算法正则化后，进行噪声实验和医学检验管理系统应用分析。结果表明，自适应阈值选取算法下的各模型的图像相关系数差值范围小于0.1。在实际应用中，研究所提出的优化模型在四种电路上的定位误差为0.05%、0.34%、0.37%和0.28%，均低于对比算法下的故障定位误差。综合看来，该优化模型能够实现更精准的定位效果，在医学检验系统上可以保障电力系统的稳定运行。

关键词： 绞线插针   断丝检测   卷积神经网络   Transformer   Arcface  

摘要： 绞线插针作为微矩形连接器的关键结构，在其绕制工艺过程中面临着一个挑战:视觉上难以直观地区分金属线束是否断丝。对此本文提出一种融合卷积神经网络与Vision Transformer的跨层模型，整合深浅层网络以提取更为全面的绕线图像特征;利用注意力机制，进一步增强特征融合，提升了模型对微小差异的感知力;随后采取基于Arcface细粒度分类算法，引入角边距来优化余弦角，大幅增加了金属线束的类间差异性与相同特征的紧凑型。实验结果表明，本模型以91.9%的高准确率识别出不同规格金属线束的断丝情况，高效地解决了绞线插针绕制过程中的断丝识别难题，为微矩形连接器的生产质量监控提供了一种高效可靠的技术方案。

关键词： 小波包变换   改进鸽群算法   随机森林   莱维飞行  

摘要： 无人机传感器故障预测对于提高系统可靠性和安全性具有重要意义，然而，当前预测方法存在准确性不足和计算复杂度高等问题。针对无人机传感器故障预测问题，研究了一种基于改进鸽群算法(pigeon-inspired optimization，PIO)的随机森林故障预测算法。首先，利用小波包变换(wavelet packet transform，WPT)对故障特征进行提取。然后，利用莱维飞行机制形成变异机制以提高种群的多样性，进而改善PIO易陷入局部最优的问题，并提高算法收敛速度和全局寻优能力。最后，将改进的PIO用于随机森林算法中使其进行自主超参数优化，从而实现传感器故障的早期预测。仿真结果表明，经过改进PIO调优后的随机森林算法收敛速度更快，相较于传统算法并在准确率上提升了20%以上，表明了本文提出的算法在无人机传感器故障预测中的有效性和优越性。

关键词： 悬臂梁   裂缝故障   振动信号   支持向量机   检测  

摘要： 为提高悬臂梁裂缝故障检测的准确性和鲁棒性，提出基于振动分析的建筑悬臂梁裂缝故障非侵入式检测方法。该方法从振动信号中提取基于高阶统计量的紧凑向量特征，并使用One-class支持向量机在无裂缝故障的悬臂梁数据周围构建一个闭合区域，使得该区域内的事件被标记为无故障，而该区域外的事件被标记为故障。通过对悬臂梁裂缝故障的检测试验验证了所提方法的有效性。在该试验中，振动由3轴加速度计传感器收集；采集系统由开源电子原型平台ARDUINO?控制。验证结果表明，所提方法对早期裂缝检测具有很好的灵敏性；此外，所提方法仅需要训练无裂缝故障的悬臂梁数据，使得流程更加简单和更符合实际情况，可有效解决无法事先了解悬臂梁可能故障的问题。

关键词： 装配式混凝土路面   有限元   缩尺试验   接缝传荷能力   板底脱空  

摘要： 为改善板底脱空和接缝传荷能力下降对装配式路面结构的不利影响，提出后张预应力钢绞线接缝（PJ）和组合式接缝（ZJ），采用有限元软件ABAQUS建立足尺模型，通过相似理论和3D打印技术建立缩尺模型并验证仿真模型，推荐PJ的最佳局部尺寸，对比PJ、ZJ与常见接缝板块的力学响应和受脱空影响程度，针对新型接缝研究脱空影响因素敏感性。研究结果表明：布设6根直径为15.2 mm的预应力筋时，ZJ的传荷系数可达84%，ZJ板块弯拉应力可减小50%；相较于常见接缝，ZJ板块弯拉应力几乎不受脱空影响，当脱空尺寸从0 m发展至0.2 m时，ZJ的传荷系数仅减小1%。因此，提出的新型接缝不仅可以满足接缝传荷要求、减小板块应力，而且可以明显减小板底脱空对板块弯拉应力和传荷系数的不利影响。

关键词： 无人机   可见光图像   红外图像   特征融合   特征提取   光伏发电系统   破损故障检测  

摘要： 本研究旨在改进光伏发电系统破损故障检测方法，以应对系统规模扩大和复杂性提升带来的巨大挑战。通过设计装载双光相机的无人机巡检装置，采集光伏巡检图像，并利用改进的SIFT特征匹配拼接方法将多张图像合并成一张大图。基于YOLO v4网络构建的检测模型，包括主干特征提取、检测头和特征金字塔网络，能有效检测微小表面破碎、蜗牛纹、组件发黄、EVA脱落等故障。测试结果显示，该方法在各类破损故障检测中均表现出色，特别是EVA脱落故障的mAP值高达0.993，证明了该方法的准确性和有效性。

关键词： 海水-电极回路   频变阻抗谱   电化学反应   故障定位   海底观测网  

摘要： 由于海底观测网具有较低的可观测性和可达性以及单极供电回路内海水-电极的独特供电结构，使得海缆故障定位变得尤为复杂。本文聚焦于海底电缆故障定位这一关键难题，提出了一种基于频变阻抗特性的定位方法。该方法基于海缆-海水-电极的阻抗特性，建立海底观测网单极供电回路的阻抗模型。通过π型等效建模结合电化学分析，构建海水-电极-海缆频变阻抗模型，进一步在故障条件下计算输入阻抗谱，生成将故障位置与阻抗谐振频率相关联的定位函数。该方法的核心在于仅依靠岸基站采集的电气数据，通过宽频信号注入生成定位函数，从而实现精确的故障距离计算。研究结果表明，该方法在海底电缆故障定位方面具有高精度，并且对不同故障位置和过渡电阻具有良好的鲁棒性。