关键词： 电力变压器   高压试验   故障   处理  

摘要： 电力变压器是电力系统中的关键设备,对电网的正常运行起着重要作用.然而,由于变压器自身结构特点,其在运行过程中可能会出现故障,对整个电网产生不良影响.因此,进行电力变压器的高压试验和故障处理工作至关重要.本文将介绍电力变压器高压试验的目标,并深入探讨电力变压器的高压试验技术和故障处理方法,旨在确保电力变压器的稳定运行.

关键词： 数控机床   故障诊断   故障维修   维修技术   故障分析  

摘要： 目前数控机床被广泛使用,在使用期间会出现较为明显的故障问题,因此加强对数控机床的故障诊断和故障维修,就成为目前数控机床使用的关键要点.但是从实际情况来看,数控机床电气故障诊断技术依旧存在明显不足,多数维修人员对电气故障诊断技术的掌握不够好,实际的维修工作开展难度较大.基于此,本文就针对现阶段数控机床电气故障诊断及维修内容进行研究,希望能为后续数控机床维修工作的开展提供参考.

关键词： 电驱动系统   非平稳工况   开关频率   齿轮故障  

摘要： 为了克服车载环境下电驱动系统转速信号获取困难，导致在非平稳工况下难以提取电驱动系统齿轮故障特征的问题，基于电驱动系统电机和传动机构一体化的结构特点，提出一种结合同步压缩变换和角频域稀疏分解的非平稳工况下齿轮故障特征提取方法。首先，对振动加速度信号进行同步压缩变换，提升开关频率成分时频聚集性，获取准确的时频脊线。其次，基于开关频率成分时频脊线计算电机转频，进而得到传动机构每轴转频，根据转频信号进行角域重采样。最后，建立基于广义极小极大凹罚函数的稀疏分解模型，在角频域重构齿轮啮合阶次及其调制阶次。通过仿真测试、试验平台测试和实车测试验证所提方法的准确性。结果表明，所提方法能够在仅使用振动加速度传感器的情况下提取齿轮非平稳故障特征，提高了电驱动系统齿轮故障诊断的效率。

关键词： 有源配电网   时频特征   时空相关性   模态分解   时空图卷积网络   故障定位  

摘要： 针对有源配电网因拓扑结构复杂、潮流方向多变等特点导致故障定位难的问题，文章结合配电网故障信息的时空相关性，提出了一种基于时空图卷积网络的有源配电网故障定位方法。首先通过模态分解获取故障特征较为丰富的电压分量并进行重构，然后采用希尔伯特变换提取电压幅频特征，并结合配电网拓扑信息构建图数据，最后利用时空图卷积网络中的时空卷积模块分别提取与融合电压的幅频特征，并由输出层得到图中各节点的故障指数以实现故障定位。仿真结果表明，所提方法通过学习配电网各节点故障信息的时空特征，在不同故障场景下表现出较高的可靠性和泛化性，并在数据干扰的情况下表现出较强的鲁棒性。

关键词： 分布式电源   柔性软开关   冲击电流   故障恢复   电流保护  

摘要： 研究含分布式电源 (Distributed Generation， DG)的配电网在故障隔离情况下，有效恢复对断电区域的供电，有利于配电网的稳定运行和可靠供电。将柔性软开关(Soft Open Point， SOP)替代联络开关用于配电网故障恢复过程中，能够在进行负荷转供的同时对DG进行电压支撑。由于SOP的存在，原来的单侧电源重合闸转变成了双侧电源重合闸，当断路器两侧电压不一致时会产生冲击电流，过大的合闸冲击电流将影响配电网的安全稳定运行。本文详细分析了断路器重合过程中冲击电流产生的原因，并给出了最大冲击电流的简化计算方法，通过在MATLAB/Simulink平台上搭建仿真模型证明了冲击电流计算方法的有效性；以此为依据分析了合闸冲击电流对系统侧电流保护产生的影响，验证了研究减小合闸冲击电流方式的必要性，同时为配电网分布式电源消纳容量评估提供了依据。

关键词： 重要输电通道   雷击故障致灾因子   K-means聚类分析   sigmoid函数   简化模型  

摘要： 随着新型电力系统迅速发展，叠加全球气候变暖等背景，导致新型电力系统面临雷电等极端灾害天气事件明显增多。重要输电通道是新型电力系统中大规模清洁能源电力外送的主要通道，雷击故障频发已经严重威胁新型电力系统安全稳定运行。该文通过开展新型电力系统重要输电通道雷击故障特征研究和分析，归纳雷击致灾因子和新型电力系统薄弱环节，利用K均值(K-means)聚类等数据驱动分析方法，对雷击故障因子和雷击致灾机理进行分析。得到了雷电流幅值、保护角、地形地貌、海拔高度等七种主要因子，选用sigmoid函数完成了对重要输电通道雷害形式进行拟合，最终实现了对重要输电通道不同闪络形式完成判断，同时，建立了雷害简化模型，数据模型验证表明，该模型准确率高达93.53%，可以帮助现场运维人员准确判断何种雷击故障，总结雷击故障和分析原因。

关键词： 去噪   聚合   查准率/查全率   PON   LOS/LOSi  

摘要： 为提升无源光网络（PON）网络运行稳定性以及相关故障的快速定位，提出了基于事件特征的综合故障处理方法。首先通过事件去噪提升查准率，再次通过事件聚合提升查全率，并基于关联数据通过算法演进完成相关网络问题的快速感知、预警与定位。以PON网络为例，通过关键事件（告警）的选取，并通过上述流程实现PON链路故障的快速高效定位，通过典型网络分析和仿真，去噪比率可实现80%以上，聚合的查全率比率也可达到80%以上，进而支持PON网络运维效率的提升。

关键词： 故障检测   多模态过程   过渡模态   慢特征分析   新息矩阵  

摘要： 针对多模态过程中不同模态的过程特性不同，单一故障检测模型无法同时对稳定模态和过渡模态进行故障检测的问题，提出了一种基于自适应窗口新息矩阵的多模态过程故障检测方法。将历史正常数据利用慢特征分析（SFA）方法映射至慢特征（SF）空间，并选取其中具有强可预测性和故障敏感特性的向量子集组成轨迹子空间；然后，通过自适应步长的窗口新息矩阵（IM）来计算统计量，并求取控制限实现检测。通过TE多模态过程实验结果表明，方法可有效解决不同模态统计量不统一的问题，对大多数故障平均检测率达90%以上，虚警率不足2%，验证了方法的可行性。

关键词： 堆垛机故障诊断   声振信号融合   改进格拉姆角差场   多模态特征融合   改进ResNet34  

摘要： 工业堆垛机的传动部件故障信号不明显，特征识别效率低，且传统网络模型参数量大，限制了故障诊断的效率与精度。针对上述问题提出一种声振信号融合的堆垛机故障诊断方法。针对不同信号特征的有效提取与优化问题，提出变分模态分解和改进格拉姆角差场(Variational Mode Decomposition， VMD；Improved Gramian Angular Difference Field， IGADF)特征工程方法，对信号进行降噪、低频模态重构、优化的图像编码处理。然后设计多模态特征融合网络，融合八种模态的图像特征，以丰富的模态信息提升模型决策准确性和鲁棒性。最后针对传统诊断模型的效率与精度问题。对ResNet34网络改进第二卷积层和激活函数，加入注意力机制并调整残差块数量，使其更适用于数据集，降低网络参数量和计算复杂度。实验结果表明，改进方法在自采集数据集和公开数据集MFPT上的准确率分别达98.5%和98.1%，在参数量较低的条件下展现出优异的故障诊断性能和良好的泛化能力。