关键词： 变压器   绕组松动   混沌理论   振动信号   故障诊断  

摘要： 针对变压器空载合闸振动信号具有非线性、非平稳性及瞬变性,导致故障特征提取困难问题,提出一种基于混沌理论的变压器绕组松动故障诊断方法。首先,采用互信息值法确定最佳延迟时间。其次,使用伪邻近点法选择嵌入维数,对绕组正常和松动故障状态下的空载合闸振动信号进行相空间重构,详细分析变压器绕组在不同压紧状态下振动信号混沌吸引子的变化规律。最后,从混沌吸引子中提取相关混沌特征参数,即最大李雅普诺夫指数和关联维数,研究其与变压器绕组压紧状态之间的关系。研究结果表明,变压器空载合闸振动信号的混沌特征能够有效反映变压器绕组松动故障,为变压器绕组松动故障诊断提供新的方法。

关键词： 可靠性   保修数据分析   索赔预测   威布尔分布   极大似然估计  

摘要： 基于车辆首次故障的索赔数据,以车辆服役月的索赔故障数n为随机变量,利用双参数威布尔分布对样本进行拟合,并利用极大似然估计方法对双参数威布尔分布的参数进行估计,建立车辆服役月的累积故障数预测模型.结果表明,利用过去12个月的索赔数据,预测未来1至3月故障数的平均相对误差为0.9%;4至6月的平均相对误差为3.8%;但预测超过6个月的故障数,相对误差较大.为了验证截断数据样本大小,对预测精度的影响,分别建立截断数据T=6、T=9的预测模型,预测未来3个月故障数的平均相对误差分别为16.1%、2.4%,结果表明增加样本数据量可以有效提高预测精度.使用T=12的索赔数据,预测未来连续3个月的索赔故障数,预测精度较高;如果仅预测未来1个月的索赔故障数,使用T=9的索赔数据,预测精度同样满足分析要求;但不建议使用低于6个月的索赔数据进行预测.

关键词： 电气设备   故障诊断   维护方法  

摘要： 随着现代工业的迅猛发展,电气设备在各类工业生产、生活领域中扮演着越来越重要的角色。然而,由于电气设备长期运行在复杂的工作环境中,其故障率和维护需求也逐渐增加。电气设备故障不仅会造成经济损失,还可能引发严重的安全事故,因此对电气设备的故障诊断与维护进行深入研究具有重要的现实意义。本文旨在探讨电气设备故障的类型、诊断方法以及维护策略,通过分析各种故障诊断技术的优缺点,提出优化的维护方案,期望为电气设备的高效运行提供理论支持和技术指导。

关键词： 非线性  

ISBN: (纸本)9787302675365

摘要： 本书介绍了非线性有限元的主要内容, 包括三场变分原理 (应力、速度和变形率); 一种拉格朗日格式 (完全的和更新的拉格朗日有限元格式); 隐式积分和显式积分两种求解方法 (隐式主要是牛顿-拉夫森方法, 显式主要是中心差分方法), 以及纽马克-贝塔方法; 材料、几何和接触等三类非线性 (材料非线性包括非线性弹性、塑性和黏弹性 ; 几何非线性包括大应变、大位移、大转动, 结合率形式本构的应力更新算法处理大转动问题, 采用弧长法求解屈曲问题; 接触 (边界) 非线性主要采用拉格朗日乘子法和罚函数法); 各种单元形式, 包括杆件、平面和三维实体单元, 梁和板壳结构单元等 (在非线性有限元中应用的单元主要是C0形函数的线性单元, 因此考虑了控制剪切自锁、体积自锁、薄膜自锁和沙漏模式)。

关键词： 通风设施   机械故障   电气故障   处理措施  

摘要： 深入探讨了矿井通风设施的常见故障与处理措施,旨在提升矿业生产效率和确保工人安全。通过调研,明确了通风系统在矿业中的关键性,详细分析了机械故障、电气故障等常见故障的根本原因,并提出了有效的处理措施。处理通风设施故障对于提高矿业安全性和效益都十分紧迫,未来研究方向包括通风系统的优化和新技术的应用,为矿业决策者和从业人员提供有益的指导。

关键词： 电气化铁路   牵引变电设备   故障预测   故障诊断   大数据技术  

摘要： 电气化铁路牵引变电设备是保证铁路运输安全和高效的关键支持,对其故障预测和诊断技术进行研究是非常有价值的。研究目的是利用大数据技术提升电气化铁路牵引变电设备运行维护管理水平及故障处理能力。研究首先总结大数据技术定义,特点及在电气化铁路中的应用状况,然后构建基于大数据的故障预测诊断方法框架。这种方法涉及数据采集和处理,故障特征提取和分析,故障预测模型的建立,故障诊断策略的制定和实现等关键环节。研究结果表明:本文设计的大数据故障预测诊断方法可有效地提高电气化铁路牵引变电设备故障预测精度及诊断效率。该研究对电气化铁路牵引变电设备运行维护管理提供一种新视角与新方法,对促进铁路运输安全与效率的提高具有十分重要的意义。

关键词： 故障检测   TrellisNet   长短期记忆网络   卷积神经网络   注意力机制   图像识别  

摘要： 电力设备故障检测模型的性能受到多种因素的影响,如故障种类的多样性、故障特征的复杂性和图像质量的差异等.为此,本文提出一种基于TrellisNet和注意力机制的新型电力设备故障检测模型.首先,将长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)进行融合,构建LSTM-CNN来获取图片中的故障特征,以有效区分不同故障类型的特征,并减少噪声和干扰因素的影响.然后,将LSTM-CNN获得的特征数据作为输入,并将注意力机制嵌入到TrellisNet中,构建具有高分辨能力的AT-TrellisNet网络来检测不同电力设备的故障类型.最后,选取5种常见的电力设备故障进行模型验证.实验结果显示,本文模型与一些现有的检测模型相比,检测精确率较高,最高可达90%以上,可满足实际电力设备故障检测需求.

关键词： 小电阻接地系统   单相接地故障   故障检测   故障定位  

摘要： 阐述针对小电阻接地系统中的单相接地故障,介绍故障检测与定位技术。针对现有技术的不足,提出新的解决方案,以及时、准确地识别和定位单相接地故障,提高小电阻接地系统的稳定性和可靠性。

关键词： 电梯   运行状态   故障监测  

摘要： 文章针对电梯运行中的常见机械和电气故障,分析了其成因,并探讨了基于模型、数据驱动和专家系统的故障识别技术。通过对电梯制动系统的具体案例分析,验证了这些方法在故障诊断中的有效性。研究表明,结合多种故障识别技术,不仅可以有效提升电梯运行的安全性和可靠性,还能大幅降低维护成本。

关键词： 故障树分析法   医院照明系统   故障诊断分析  

摘要： 本文旨在通过故障树分析法(FTA)深入研究医院照明系统的潜在故障点,进而设计一套高效的故障诊断系统。照明系统作为医院日常运行不可或缺的组成部分,其稳定性直接关系到医疗安全和服务质量。通过故障树的构建和分析,本研究既定性地揭示了故障发生的可能路径,又定量地评估了各种故障模式的影响程度。同时,文章提出基于FTA的故障诊断系统设计方案,并通过RTU系统可靠性实验验证该方案的有效性。研究结果可为提高医院照明系统的可靠性和故障响应速度提供理论与实践依据。