关键词： 云平台   城市轨道交通系统   故障预警   热备份策略   大数据分析  

摘要： 本文主要探讨了云平台在城市轨道交通系统故障预判与热备份方案中的应用。文章首先分析了城市轨道交通系统的现状及面临的挑战,随后详细阐述了云平台的定义、功能特性及其在系统中的应用。在故障预判策略方面,文章分析了故障类型与成因,并提出了基于云平台的故障预判模型构建方法,包括数据采集、处理、分析及预警机制。此外,文章还深入研究了热备份技术的原理、特点及其在保障系统高可用性方面的优势,设计了基于云平台的热备份方案,并探讨了实施步骤与切换机制。通过本文的研究,为城市轨道交通系统的安全性和可靠性提供了有力的技术支持。

关键词： 镐翻转油缸   道岔捣固   格莱圈   油缸内泄  

摘要： 铁路道岔捣固车控制捣镐的翻转,在道岔捣固作业过程保证道岔施工安全的重要作用。如果控制捣镐翻转的液压油缸出现故障,不仅危及道岔作业安全,还会导致捣固车与道岔发生碰撞,引发施工事故。因此,对道岔捣固车捣镐翻转油缸的故障及现场控制进行分析,以道岔捣固车的镐翻转油缸工作原理为分析切入点,研究具体的油缸故障,通过油缸内泄测试找出了内泄原因并提出防治措施。采取措施后使得道岔捣固车液压系统的性能得到了显著提高,有效地降低了维修成本和停机损失。

关键词： 临近空间   无人飞行器   能源系统   故障诊断  

摘要： 能源系统的安全性和可靠性是临近空间无人飞行器实现长航时驻空飞行任务的首要前提.鉴于此,首先对临近空间无人飞行器能源系统实验平台及其运行原理进行介绍,分析能源系统中容易发生的典型故障;然后阐述能源系统故障诊断研究进展,总结已有方法的有效性及不足之处;最后考虑临近空间无人飞行器能源系统的实际需求,探讨未来有待研究的问题和方向.

关键词： 风力发电系统   故障诊断   预警技术   故障类型   诊断方法   预警策略  

摘要： 风力发电作为可再生能源的重要组成部分,在电力生产中占据了重要地位。然而,风力发电机组长期处于复杂多变的环境中,各部件易发生故障,严重影响风电场的稳定运行和经济效益。因此,对风力发电系统的故障诊断与预警技术进行研究具有重要意义。本文综述了风力发电系统故障诊断与预警技术的现状和发展趋势,分析了常见的故障类型及其产生原因,探讨了基于物理模型、信号处理、人工智能等多种故障诊断方法的应用及其优缺点。同时,本文还介绍了预警策略的制定、数据来源与质量评估、预警算法选择等关键环节,为风力发电系统的故障诊断与预警提供了全面而深入的技术参考。

关键词： 油中溶解气体分析   变压器   内部故障诊断  

摘要： 油中溶解气体分析(DGA)技术乃是诊断变压器内部故障的关键手段。借助对溶解气体的类别、浓度以及生成速率予以分析,能够辨别局部过热、电弧放电等诸多故障类型,还可定位热点区域并对故障发展趋向进行评估。此文立足于技术层面,深入探讨 DGA 在实时监测、周期检测以及故障排查中的具体应用策略,同时结合多点传感网络部署、实验室高精度气体分析以及气体扩散建模等实际操作,明晰其应用过程里的关键技术环节。研究显示,DGA 技术于电力系统中具备广泛的应用潜能,为变压器运行状态的精确监控和故障预警提供了科学依据。在未来,与智能算法及数字化管理平台相结合,DGA 技术会在设备运行与维护中发挥更大的作用。

关键词： 火力发电厂   汽轮机   常见故障   应对策略  

摘要： 火力发电厂中的汽轮机作为电力生产的核心装置,其操作的稳定性与可靠性直接关系到电厂的经济收益及运行安全。本研究对汽轮机的基础运作机制及其主要构成部分进行了概述,继而深入探讨了汽轮机在实际应用过程中可能出现的典型故障形式及其诱因,涵盖转子系统异常、汽缸与叶片损伤、调控系统失效以及润滑与密封系统的障碍。针对上述各类常见问题,文中提出了一系列应对方案,如预防性的维护手段、故障修复方法及紧急情况下的处置措施,意在为火力发电厂汽轮机的优化运行及故障管理提供有价值的参考与建议。

关键词： 火力发电   热控设备   故障诊断   预警技术  

摘要： 本研究将目光牢牢锁定在火力发电这一关键领域,重点对热控设备的故障诊断与预警技术展开深入探究。在研究过程中,对传统故障诊断与预警方法进行了全面剖析,明确指出其在阈值设定、人工巡检、模型构建等方面存在的不足。同时,详细阐述创新技术的核心原理与实际应用场景。融合智能算法、大数据分析以及物联网监测的新型技术,可从多维度精准识别故障信号,大幅提升故障诊断的准确性,提前捕捉故障隐患,及时发出预警。这一技术有效降低设备故障率,有力保障火力发电系统稳定运行,为电力行业高效、安全生产筑牢技术根基。

关键词： 光伏电力系统   局部放电   故障分析   状态检测   电路谐振   谐波  

摘要： 在分析并网点电压畸变的各种影响因素基础上,建立T型并网线路简化阻抗模型,通过仿真分析探寻光伏并网电站电压互感器绝缘损坏的机理。采用暂态对地电压(TEV)法测量开关柜局部放电、超声波法判断放电点位置,结合电能质量在线监测装置判断出现局部放电的原因。实验数据表明:该电压互感器长期承受5次谐波越限,绝缘逐步损坏,出现气隙放电,最终导致炸裂。现场对静止无功发生器(SVG)和电压互感器二次回路消缺后,运行恢复稳定,验证了实验分析的准确性。

关键词： 智能传感器   断路器   分闸故障   机器学习   故障诊断  

摘要： 为了保障智能电网的安全稳定运行,本文针对西电LW24-252断路器分闸故障检测展开研究。通过在断路器的关键部位布置多种智能传感器,采集分闸过程中的多源异构数据,并运用信号处理技术和机器学习算法,实现故障特征的精准提取与诊断。实验结果表明,所提出的融合诊断模型能够准确识别不同类型的分闸故障,平均准确率达到98.0%,为断路器的状态评估和预测性维护提供了有力支持。

关键词： 变压器   故障诊断   卷积神经网络   支持向量机   特征提取   诊断精度  

摘要： 针对变压器故障诊断存在的精度低、鲁棒性不强等问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先,基于油中溶解气体分析(DGA)法,以5种特征量作为输入,利用CNN提取数据的特征信息;然后导入SVM中进行分类,实现变压器的故障诊断。基于336组油气数据对所提模型的性能进行验证,并将其与其他方法进行对比。实验结果表明:所构建的CNN-SVM诊断模型与CNN-BiLSTM网络、LSTM网络和CNN相比,综合故障诊断精度分别提高了8.9%、12.5%和19.6%,并且CNN-SVM模型有着更快的运行速度,运行时间约为3.11 s;当修改输入数据或减少输入的气体特征量时,CNN-SVM模型的诊断精度相比于其他方法下降最少,说明CNN-SVM模型具有更好的鲁棒性和特征提取能力。