关键词： 水力发电机   常见故障   故障诊断  

摘要： 随着计算机信息技术的快速发展,我国水电厂正向智能化方向转型。改变传统的检修模式,研究智能化的故障诊断检修系统是水电厂当前的重点工作之一。在简要介绍水力发电机组结构组成的基础上,分析了水力发电机组常见故障,并利用Visual C++8.0和SQL Server 2022等技术设计了机组故障诊断系统。该系统不仅提高了故障处理效率,而且降低了工作人员的作业量,对未来水力发电机组故障诊断系统的研究具有一定的借鉴意义。

关键词： 电力变压器   负载波动   绕组故障   漏磁场   Lissajous图形   卷积神经网络  

摘要： 漏磁检测作为变压器故障诊断最具潜力的在线方法之一,由于其漏磁信号受到外部环境和运行条件的影响,实用性还需进一步提升。为了解决这些问题,本文提出了一种基于Lissajous图形与卷积神经网络(CNN)相结合的变压器绕组故障诊断方法。首先,对变压器绕组进行仿真建模,并通过与实验平台测试数据进行一致性验证。然后,设置不同程度和位置的匝间短路故障,收集绕组外部不同位置的漏磁信号。最后,使用本文所提出的LG–CNN方法对绕组故障进行诊断。该方法包括以下3个关键步骤:1)对多工况变压器漏磁信号进行负载归一化;2)将负载归一化后的漏磁信号转换为2维Lissajous漏磁图像;3)使用卷积神经网络对2维漏磁图像进行特征提取并对绕组故障进行诊断。基于漏磁信号的Lissajous图像可以很好地整合各测点漏磁信息之间的关系,针对Lissajous图形随负载变化而变化的问题,本文提出了一种漏磁负载归一化方法,通过实体变压器和高仿真模型实验,验证了所提漏磁负载归一化方法的有效性以及所提检测方法在区分不同程度和位置绕组短路方面的可行性。

关键词： 振动与波   轨道箱梁   振动控制   C型弹簧   动力吸振器   模态分析  

摘要： 为有效控制高架轨道箱梁的振动,首先设计并建立轨道-箱梁、动力吸振器物理模型,通过理论计算和数值仿真,分析动力吸振器的移频特性,对其参数、尺寸及安装位置进行优化设计;然后对轨道-箱梁结构进行模态分析,通过振型贡献率确定结构的受控模态;最后基于列车-轨道-桥梁耦合模型,探讨列车荷载作用下动力吸振器对轨道-箱梁结构的减振效果。结果表明:动力吸振器可以通过C型弹簧的变形来改变弹簧刚度,进而改变自身固有频率以对不同频率的振动进行控制;根据振型贡献率,轨道-箱梁结构以2阶模态为控制模态进行减振设计;简谐荷载及移动荷载作用下,动力吸振器可以在宽频范围内有效抑制轨道-箱梁结构的振动,最大可减低3.2 dB。

关键词： 声固耦合   有限元法   模态分析   板块贡献量  

摘要： 为改善SUV的噪声、振动、粗糙度(NVH)性能,通过Solidworks建立SUV整车结构的声固耦合模型,采用有限元仿真与试验相结合的方式对车内噪声响应进行模态分析,将贡献量大的板件进行优化。从计算结果中发现在后三角窗和C柱区域板件、左后侧中部板件以及顶盖板件的振动噪声贡献量很大,据此确定优化区域以及优化方案。与原始车型相比,改进后车辆在各车速工况下的舒适性评价指标最大优化比达到了21.11%,驾驶员右耳处噪声声压级降低的分贝值最大优化比为8.9%,说明此次优化对于车内噪声声压级起到了很好的抑制效果。In order to improve the noise, vibration and harshness (NVH) performance of SUVs, the acoustic-structure interaction model of the SUV vehicle structure was established through Solidworks, and the modal analysis of the noise response in the vehicle was carried out by combining finite element simulation and experiment, and the plates with large contributions were optimized. From the calculation results, it is found that the vibration and noise contribution of the plate in the rear triangle window and C-pillar area, the middle plate of the left rear side and the top cover plate is very large, and the optimization area and optimization scheme are determined accordingly. Compared with the original model, the maximum optimization ratio of the comfort evaluation index of the improved vehicle under various speed conditions reached 21.11%, and the maximum optimization ratio of the decibel value of the noise sound pressure level reduction at the driver’s right ear was 8.9%, indicating that the optimization had a good suppression effect on the noise sound pressure level in the car.

关键词： 电力系统   继电保护   隐藏故障  

摘要： 在现代社会经济持续发展的当下,电力系统作为重要基础设施,不仅为人们日常生活提供保障,也为电网安全稳定运行提供保障。其中新型电力系统的继电保护,作为电网的重要组成部分,很大一部分的电力系统故障都源于继电保护隐藏故障,要想提高其可靠性与安全性,真正解决电网安全运行的隐患,必须强化对继电保护的预防和治理,借助科学诊断技术,对电力系统中的故障进行准确识别,采取针对性的措施,以此增强电力系统继电保护的安全性。

关键词： 信息融合   深度度量学习(DML)   深度置信网络(DBN)   软投票法  

摘要： 针对单一振动信号包含故障信息易被隐藏以及单一深度学习模型诊断能力不强导致轴承故障诊断精度低的问题,提出了一种基于多域信息融合的深度学习故障诊断方法。利用变分模态分解方法(variational mode decomposition,VMD)将原始振动信号分解为多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,同时对每个IMF分量进行快速傅里叶变换(fast Fourier transformation,FFT)转化为频域样本;然后将多个IMF分量和其对应频域样本分别输入至多个深度度量学习(deep metric learning,DML)模型和深度置信网络(deep belief network,DBN)模型分别进行初步诊断分析,并利用简单软投票法对这些初步诊断结果进行融合从而获取最终诊断结果。最后通过对不同轴承故障的诊断试验分析,结果表明,该研究提出的方法不仅具有较好的诊断效果,而且诊断性能分别优于基于时域和基于频域的信息融合诊断方法。

关键词： 开关柜   故障   防范措施   过电压   电弧光保护  

摘要： 变电站10~35 kV高压开关柜的故障时有发生,为此通过实际案例,分析其故障原因。认为绝缘材料老化、柜内湿度超标导致凝露和导电回路接触电阻增大致使温度过高是造成开关柜故障的内部主要原因,而雷电过电压和弧光接地过电压则是导致开关柜故障的外部主要原因。针对这些故障原因,提出相应防范措施。

关键词： 旋转机械   故障诊断   胶囊网络   残差块   注意力机制  

摘要： 针对旋转机械中的故障诊断需求,在传统的胶囊网络中引入残差块和模糊C均值聚类算法,构建残差胶囊网络故障诊断模型。在残差胶囊网络的基础上,引入注意力机制和G-K动态路由算法,构建注意力胶囊网络故障诊断模型。仿真分析表明:两种模型都能对故障进行精准测试,具有较强的表达能力和泛化能力。

关键词： 提示信息   故障灯   故障码   一汽红旗   行驶里程   HS  

摘要： 车型:2020年一汽红旗HS5,配置CA4GC20TD-32发动机。VIN:LFB1E6671LJ××××××。行驶里程:136900km。故障现象:使用中出现发动机故障灯点亮的情况,故障码可以清除,但跑一段时间,故障灯又会点亮。故障诊断:接车后,检查仪表提示信息,发现仪表故障灯点亮,如图1所示。

关键词： 故障诊断   滚动轴承   AR模型   有偏估计   IAS信号  

摘要： 针对振动传感器不易安装场合的滚动轴承故障诊断困难的问题,提出了一种基于优化AR模型的滚动轴承故障瞬时角速度(instantaneous angular speed, IAS)信号诊断方法。采用向前差分法估计获取IAS信号;基于有偏估计自相关分析优化AR模型,依据自相关峭度最大原则确定最优阶次p并进行AR预测剔除IAS信号中的周期分量,获得包含丰富轴承故障信息的残余分量;对残余信号预白化处理使得各频带重要程度同等并包络提取故障特征。通过仿真信号和实测外圈数据验证了所提方法的有效性;试验对比分析结果显示,与现有基于振动信号的快速谱峭度结合阶次分析的方法相比,所提方法的计算效率有显著提高。