关键词： 红外测温   运维管理   故障诊断   非接触测量  

摘要： 探讨了基于红外测温技术的变电运维管理与故障诊断方法。红外测温技术凭借其非接触、远距离、快速响应等优势,在变电运维中展现出显著的应用价值。通过实时监测变电设备表面温度分布,该技术能够及时发现并准确定位设备故障点,为运维人员提供可靠的数据支持。分析了红外测温技术的工作原理、应用优势,并结合实际案例,阐述了其在变电运维管理中的应用场景与故障诊断流程,旨在提高变电运维效率,保障电力系统安全稳定运行。

关键词： 海上风电   深水导管架   海水深度   模态分析   疲劳分析  

摘要： 海水深度是影响海上风电导管架基础技术性和经济性最重要的因素。为探讨海上风机导管架基础的海水深度技术可行性和经济适应性,基于三个具有不同水深的实际工程项目,利用SACS软件建立了风机-导管架-桩基础整体模型,分析海水深度对海上风机导管架模态、上部导管架结构静力和疲劳响应、下部桩桩基础下压和上拔荷载、工程量的影响。结果表明:(1)海水深度对导管架基础结构的自振特性影响较小;(2)在极端荷载工况下,导管架基础的最危险杆件位于导管架最底层下部,深水条件下导管架基础设计控制工况可能由疲劳工况转变为极限荷载工况;(3)深水条件下风浪流等水平荷载作用更加明显,导管上部结构荷载承担比例提升;(4)深水条件下导管架基础工程量增大较为明显,但其增加幅度小于水深增加幅度。即使在水深88m条件下,算例表明海上风机导管架基础在技术上是可行的,在经济上仍比目前的漂浮式基础具有优势。

关键词： launch vehicle   actuator fault   super-twisting sliding mode control(SMC)   fault-tolerant control   fuzzy logic control  

摘要： A fault-tolerant control law based on adaptive super-twisting sliding mode control(SMC)is designed for the attitude command tracking problem of a launch vehicle with actuator faults,considering the uncertainties arising from unknown external disturbances,fuel consumption of the launch vehicle,and the perturbation due to the change in rotational inertia caused by tank sloshing,as well as the potential system model changes due to actuator fault and unmodeled *** control algorithm integrates the super-twisting SMC,the fuzzy logic control,and the adaptive ***,a super-twisting sliding surface is selected to mitigate the“chattering”phenomenon inherent in SMC,ensuring that the system tracking error converges to zero within a finite ***,building upon this sliding surface,the fuzzy logic control is used to approximate the unknown system function,which includes fault *** parameters are used to approach the system parameters and enhance disturbance *** stability and finite-time convergence of the launch vehicle attitude tracking control system are verified by the Lyapunov *** simulations demonstrate the effectiveness and robustness of the proposed adaptive super-twisting SMC algorithm.

关键词： 管道振动   液柱分离水锤   塞状流   指令波动  

摘要： 某核电厂4号机组启动调试时,在100%P_(n)(P_(n)为额定功率)平台试验期间发生了汽水分离再热器系统(GSS)疏水调节阀GSS261VL轭架断裂事件,阀门轭架断裂可能由于管道振动和阀门指令波动所致。本文利用水锤理论和气液两相流理论分析了管道振动的原因,从逻辑组态方面分析了阀门比例积分微分(PID)控制指令波动的原因,并从系统操作运行方式、管道布置和组态逻辑等三个方面提出了优化建议,以避免类似故障再次发生。

关键词： 各向异性   八叉树   有限单元法   高阶形函数  

摘要： 地下介质通常表现为电各向异性,增加了井地电磁法响应的复杂性。因此,针对各向异性介质模型进行正演模拟并总结规律,对于正确解释电磁勘探的观测数据至关重要。目前,对复杂三维地质模型进行精确建模是正演中的难点之一。本文使用一种基于八叉树网格的高精度建模方法,通过将六面体单元划分为八个较小的单元来局部细化网格,能够使用较少数量单元的同时保证建模的精度,从而降低计算成本。此外,为提高数值解的精度,在计算时使用高阶形函数。结合八叉树网格和高阶形函数实现了井地电磁法三维各向异性正演方法。通过对比各向异性层状模型的数值解与解析解,验证了算法的正确性。使用八叉树网格实现复杂各向异性油气模型精确建模,将异常体设置不同的水平和垂直电阻率,计算结果表明垂直电阻率对响应的影响大于水平电阻率。研究成果对实际的野外施工具有一定的指导作用,为进一步进行各向异性介质的三维反演打下基础。

关键词： 水电机组   故障诊断   麻雀搜索算法   自适应变分模态分解   深度卷积神经网络  

摘要： 为提高水电机组故障诊断的诊断精度和诊断速度,提出了一种自适应变分模态分解与第一层为宽卷积核的深度卷积神经网络相融合的水电机组故障诊断方法。首先利用麻雀搜索算法对VMD分解参数进行寻优,利用最优分解参数对水电机组振动信号进行VMD分解,实现振动信号的最优自适应分解,再对分解后IMF分量进行归一化处理,最后将处理后的分量输入到WDCNN模型中进行训练和测试,得到故障诊断结果。以实测水电机组振动信号进行对比试验,结果表明所提方法具有最优的诊断精度及良好的训练速度和降噪效果,在实际的水电机组故障诊断中有一定的参考作用。

关键词： 光伏微电网   故障预警   5G通信技术  

摘要： 随着光伏发电系统的广泛应用,设备故障预警成为保障系统可靠性的关键。提出一种基于5G通信技术的光伏微电网设备故障预警方法。该方法充分利用5G通信技术的高速率、低时延特性,结合LSTM-SVM混合模型,实现了高效、准确的故障预警。通过在大型光伏电站进行对比实验,验证了该方法在预警准确率、召回率、F1得分等多个指标上的显著优势。实验结果表明,与传统方法相比,本文方法明显延长了平均预警提前时间,大幅降低了误报率,为提高光伏微电网的可靠性和安全性提供了有效途径。

关键词： 开放实验   实验实训教学与管理   机械类   实验资源共享机制  

摘要： 为提高学生的实验实训能力,促进学生自主参与实验研究。本文以动力传动故障预测实验系统实践训练为例,提出开放实验模式,建立开放实验项目,探索实验资源共享机制,组织学生以灵活方式参与到实验项目中,引入更合理的评估与反馈机制,使学生能够更高效地使用实验设备和器材,提高设备利用率的同时取得更好的实验效果。在项目实施过程中,通过增强项目管理、改进教学方式等,使学生在自主学习中提高实训能力及研究能力。为改进机械类的实验实训教学提供一定的借鉴。

关键词： 矿山   机械轴承   故障原因   预测技术   系统开发  

摘要： 随着矿山机械向大型化、复杂化方向发展,轴承作为矿山机械的关键部件,其运行状态直接影响到整个设备的性能和安全性。矿山机械轴承故障预测系统,包括数据采集与处理、故障特征提取、故障预测与诊断等多个模块。该系统能够实时监测轴承的运行状态,准确预测故障的发生,为矿山机械的维护和保养提供科学依据。基于此,本篇文章对矿山机械轴承故障预测技术与系统开发进行研究,以供参考。

关键词： 小波包分解   CNN-Bilstm算法   自主更新   数据过滤  

摘要： 针对列车滚动轴承故障诊断中存在的小样本条件与错误样本影响模型准确度的问题,提出一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、二维卷积神经网络(2D-convolutional neural network, 2D-CNN)与双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory, Bilstm)的列车轴承故障状态诊断方法。通过提取选定频段内特征的方法构建样本,结合2D-CNN与Bilstm搭建神经网络模型,增加自主更新功能并添加数据过滤的结构。通过轴承故障数据,验证所提出方法。在小样本量和样本数据不平衡的训练条件下,故障诊断模型对测试集的分类准确度为98.15%,无数据过滤功能模型的分类准确度降低0.36%,而有数据过滤功能模型的分类准确度提高0.28%,对未知样本的分类准确度提高0.33%。实验结果表明,该方法使模型在小样本条件下具有较高的分类准确度,减少错误样本对模型自主更新的影响。