关键词： 螺杆   WK-35电铲   故障   解决措施  

摘要： 螺杆式空气压缩机广泛应用于露天煤矿,针对螺杆式空压机在WK-35电铲上应用及常见故障问题,文章通过阐述其工作原理浅析其运行中故障出现及日常点检维护事项,结合实际应用及多年维修经验,分析其常见故障原因及后果,并针对不同原因提出相应解决措施。

关键词： 网格化配电网   孤岛划分   孤岛动态优化   故障重构   网格间支援  

摘要： 针对网格化配电网中故障孤岛长时间尺度运行问题,提出了一种考虑动态孤岛的网格化配电网故障恢复策略。首先,提出了基于分布式电源(DG)的时变特性和广度优先搜索算法的孤岛划分策略;其次,利用孤岛可持续带载能力系数指标设计了相应的孤岛动态优化策略;然后,建立了网格内故障重构和网格间支援模型;最后,在配电网信息物理系统(CPS)109节点算例上,对故障恢复策略的有效性进行了验证。算例结果表明,该策略在恢复重要负荷、降低网络损耗、减小节点电压偏移等方面具有明显优势。

关键词： 光伏发电预测   Transformer   时间卷积网络   故障监测  

摘要： 光伏发电作为清洁能源的重要组成部分,在电力系统中的集成对提高能源利用效率和减少环境污染具有重要意义。但光伏发电的波动性和不确定性给电网的稳定运行带来了挑战。本研究针对甘肃地区电力系统中光伏发电的预测问题,提出了一种创新的深度学习模型,该模型融合了Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)、Transformer和时间卷积网络(TCN)的优势,以提高预测精度。考虑到光伏发电数据的高维性和非线性特征,KAN层被引入以提取复杂的数据模式。Transformer层通过自注意力机制有效地捕捉了时间序列中的长距离依赖关系。TCN层利用扩张卷积技术进一步增强了模型对局部时间特征的捕捉能力。为了处理数据集中的不平衡问题,本研究采用了SMOTE技术进行数据预处理,以增强模型对少数类别的识别能力。在模型训练过程中,均方误差(MSE)损失函数被用作优化目标,以最小化预测误差。此外,本研究不仅关注预测精度,还将模型应用于光伏发电故障监测,通过实时监控和分析运行数据,实现了故障的早期识别和预警。实验结果表明,所提出的模型在光伏发电预测任务上表现出色,相比于现有方法具有更高的预测精度和鲁棒性。此外,通过故障监测的应用案例,证明了模型在实际电力系统运维中的实用性。本研究的成果为光伏发电的预测和运维管理提供了新的视角和技术支持,对促进可再生能源的高效利用具有重要意义。Photovoltaic (PV) power generation, as a vital component of clean energy, plays a significant role in integrating into the power system, enhancing energy utilization efficiency, and reducing environmental pollution. However, the volatility and uncertainty of photovoltaic power generation pose challenges to the stable operation of the power grid. This study addresses the forecasting issue of photovoltaic power generation in the Gansu region’s power system by proposing an innovative deep learning model that integrates the advantages of Kolmogorov-Arnold Networks (KAN), Transformers, and Temporal Convolutional Networks (TCN) to improve forecasting accuracy. Considering the high-dimensional and nonlinear characteristics of photovoltaic power generation data, KAN layers are introduced to extract complex data patterns. Transformer layers effectively capture long-range dependencies in time series through self-attention mechanisms. TCN layers further enhance the model’s ability to capture local temporal features using dilated convolution techniques. To address the imbalance in the dataset, this study employs the SMOTE technique for data preprocessing, enhancing the model’s recognition capability for minority classes. During model training, the mean squared error (MSE) loss function is used as the optimization objective to minimize prediction errors. Moreover, this study not only focuses on forecas

关键词： 钻采设备   故障诊断   深度残差网络   卷积神经网络  

摘要： 针对传统钻采设备故障诊断方法存在的成本高、缺乏实时性和普适性不足的问题,提出了一种基于深度残差网络的旋转机械故障诊断方法。该方法通过固定窗口长度的随机采样来构建充足的训练数据集,利用深层架构和残差学习机制,结合一维卷积神经网络提取时序信号中的多尺度特征,并通过全连接神经网络完成故障的识别与分类。实验结果表明,对公开数据集(CWRU)添加3dB噪声后,所提方法在测试集上的准确率依然保持在99%以上。在PT800实采数据集上,该方法的准确率也超过了98%。这些结果验证了该方法在变工况条件下对旋转机械设备故障进行高效、准确诊断的能力,为旋转机械故障的自动诊断提供了一种新的可行方法。

关键词： 新能源汽车   动力电池   故障诊断  

摘要： 新能源汽车是现代科技和绿色环保理念相结合的产物,发展势头迅猛,是未来汽车行业的重要发展方向。动力电池是新能源汽车的核心部件之一,一旦出现故障会引发一系列问题,因此其故障诊断与维护成为保障新能源汽车安全运行的关键。该文分析新能源汽车动力电池常见故障,探讨新能源汽车动力电池故障诊断方法,提出新能源汽车动力电池维护策略,以更好地提升新能源汽车动力电池性能,推动新能源汽车行业的可持续发展。

关键词： 向量式有限元   结构屈曲   多线性材料硬化模型   后屈曲  

摘要： C型薄壁型钢在实际工程中较常见,在力的作用下容易发生屈曲失效。传统有限元法预测结构屈曲变形已经有一套较为成熟的方案,但程序较烦琐。基于向量式有限元(VFIFE)方法编制了三角形壳单元的Fortran计算程序。通过Matlab软件编写前处理与后处理程序,将计算结果与经典的双曲壳屈曲计算结果对比,考察其正确性。考虑几何非线性问题与材料非线性问题,引入多线性材料硬化模型,计算了不同尺寸的C型薄壁型钢在轴压荷载下的屈曲特性。根据位移-轴力曲线判断屈曲荷载,通过后处理程序绘制出屈曲发生后的变形,并与现有的试验结果对比。结果表明:引入多线性材料硬化模型的向量式有限元方法能够较好地预测结构屈曲荷载以及屈曲变形,为预测结构的屈曲变形提供一种新的、可靠参考。

关键词： 隔离开关   机械故障   输出功率   电机功率损耗  

摘要： 高压隔离开关在变电站中用量较多,其运行状态对电网安全稳定运行影响较大,但由于高压隔离开关长期暴露于户外环境,容易出现各种机械缺陷。文中提出一种基于电机输出功率的隔离开关机械故障检测技术,通过检测隔离开关动作过程中电机的电压与电流,获得电机输入功率,进一步减去在电机内部传递过程中的功率损耗,得到电机输出功率,可以有效避免电机功率损耗对测试结果的影响。针对电力系统中常用4种110 kV及以上电压等级的隔离开关典型波形进行分析,明确各段波形波峰波谷的位置及对应机械状态,为后续机械故障诊断提供指导,并经现场测试验证了其有效性。

关键词： LIN总线   应急模式   控制单元   故障诊断  

摘要： 介绍了迈腾B8L近光灯网络传输架构和功能部件,分析了近光灯信号触发电路、主回路工作电路和网络指示电路,并结合其灯光控制电路,从诊断仪诊断、电压测试、波形分析等方面介绍了检测、诊断迈腾B8灯光系统故障诊断方法。最后以迈腾B8L近灯光异常点亮为案例点,通过检查、分析、推理,排除LIN总线控制近光灯故障,为高效、精准锁定同类电控类故障,提供了借鉴和参考。

关键词： 比亚迪秦EV   驱动电机控制器   故障诊断   故障分析   新能源汽车  

摘要： 随着新能源汽车的快速发展,驱动电机控制器作为核心部件,其性能和可靠性直接影响整车的运行状态和用户体验。比亚迪秦EV作为市场上具有代表性的纯电动汽车,其驱动电机控制器在实际使用中暴露出了一些常见故障。此文旨在通过对比亚迪秦EV驱动电机控制器的详细分析,探讨其常见故障的分类、原因及诊断方法,以期为相关技术人员提供参考,提升故障处理效率和车辆可靠性。

关键词： 智能巡检系统   机电故障控制   煤矿  

摘要： 研究了煤矿机电设备智能巡检系统的基本体系框架、关键技术与功能模块构成,归纳了煤矿机电设备故障控制中智能巡检系统的具体应用,主要体现在动态监测方面全天候、全天时监测煤矿机电设备工况信息,利用智能巡检PDA提高人工巡检的精细化与自动化水平;在故障诊断方面利用图像识别、深度学习、机器学习、时频域分析等方法对监测数据进行挖掘分析与故障研判,提高故障预测诊断的精准性;在一体化集控方面通过通信网络实现机电设备运行状态控制与故障维修资源统筹调度,切实提高故障应急响应能力。