关键词： 直配式新能源   内过电压防护   接地方式兼容性   故障协同处理   高阻接地故障辨识   故障区域辨识  

摘要： 直配式新能源电站接入配电网后,源网中性点接地方式间存在兼容性及内过电压防护问题,给配电系统安全运行和故障区域辨识带来新的挑战。为此,建立直配式新能源逆变装置并网模型,分析谐波对中性点接地装置的影响原因,揭示谐波过电压在中性点装备的发展机理。通过构建源网中性点零序回路模型,分析接地故障处理时的兼容性问题,探明故障电弧重燃的原因。提出配电网单相接地故障协同处理方法,采用经验小波变换分解中性点位移电压和馈线及节点零序电流,得到故障处理过程中自由分量的衰减方向特征,感知接地故障的同时排除不对称干扰,实现高阻接地故障下的故障馈线以及故障区域准确辨识。仿真表明,该方法在故障过渡电阻小于等于5 kΩ时,能够准确定位接地故障发生馈线和区域。在智能断路器广泛应用背景下,为单相接地故障的诊断辨识提供了新思路。

关键词： 智能   老化   电力  

摘要： 智能变电站作为现代电力系统的重要组成部分,具备自动化、数字化、远程监控和智能决策等多种先进功能,为电力生产和输送提供了高效、稳定的保障,在智能变电站的运行过程中,设备老化、环境因素和不可预见的故障,系统仍可能出现各种运行异常。为确保智能变电站的长期稳定运行,及时有效的故障检修与运维管理显得尤为重要,故障检修系统不仅涉及对设备故障的诊断与修复,还包括对运行数据的分析、预测性维护以及系统整体运维效率的提升,研究智能变电站故障检修系统的运维技术,不仅提高故障响应速度,还能够优化维护策略降低维护成本,延长设备使用寿命,提升变电站的智能化水平,本文主要分析了智能变电站故障检修系统运维技术。

关键词： 变负载滚动轴承   减法平均优化算法   变分模态分解   改进阈值   长短时记忆网络  

摘要： 针对滚动轴承在强干扰噪声、变负载工况下故障特征难以提取和故障识别不准确问题,提出了一种减法平均优化算法(SABO)-变分模态分解(VMD)-小波阈值降噪(IWT)的故障特征提取与长短时记忆神经网络(LSTM)相融合的滚动轴承故障诊断模型。同时,提出了一种新的阈值函数,克服了传统软硬阈值的缺点,提高了降噪的精度。首先,通过SABO-VMD-IWT对信号进行降噪;然后,提取降噪重构后信号的包络谱值作为故障特征向量;最后,在某大学公开数据基础上构建了低、中、高3种变负载、强干扰噪声的数据集,把提取的特征向量输入到LSTM中进行训练,并使用不同负载数据集进行交叉测试。结果表明,在噪声干扰、负载动态变化条件下,此模型的准确率达到97.08%,验证了本模型的有效性。

关键词： 高压断路器   K近邻图   GAT   注意力机制   故障诊断  

摘要： 为推进矿用高压断路器状态检修的发展和准确迅速识别故障,针对目前矿用高压断路器故障诊断对原始数据的利用程度有限和忽略了故障样本之间的联系的问题,提出一种基于图注意力网络(GAT)的高压断路器故障诊断方法。将采集到的高压断路器原始振动信号构建为K近邻图,通过K近邻图来建立故障样本之间的联系;把K近邻图输入到GAT中提取其故障特征,从而实现高压断路器故障诊断。实验结果表明,该方法识别准确率达到98.74%,可以有效实现端到端的矿用高压断路器故障诊断。

关键词： 物联网   神经网络   医疗设备   故障预测  

摘要： 设计了基于物联网与神经网络的医疗设备故障预测系统。物联网技术通过无线传感器等实时采集设备数据,神经网络则利用数据处理能力建立故障预测模型。系统总体设计采用C/S结构和3层架构,确保其性能、安全性和可扩展性。功能模块包括设备管理、数据采集、运行状态展示、故障预测和检修记录,实现对设备的全面管理和维护。该系统能提高医疗设备运行效率,降低故障导致的服务中断和维修成本,为医疗机构设备安全提供可靠保障。

关键词： 有限元   夹层结构   复合材料   低速冲击   ABAQUS软件  

摘要： 基于有限元理论,对机织间隔织物夹层结构复合材料进行分析,利用CATIA软件建立了复合材料模型。将该模型导入有限元软件ABAQUS中,并对复合材料的低速冲击过程进行了模拟计算。将模拟结果与低速冲击试验进行对比,结果表明,有限元方法模拟计算值与试验值总体变化趋势一致,且误差较小,验证了该有限元模拟方法的正确性和可行性,并探讨了复合材料受到冲击载荷时的内部应力变化趋势,为机织间隔织物复合材料的性能研究、结构设计和工程应用等提供了一定的理论基础。

关键词： 电气设备   故障预测   维护策略   人工智能   数据采集   模型训练   安全性  

摘要： 人工智能技术在电气设备故障预测与维护领域的应用愈发常见,是未来电气设备故障预测与维护的主要手段。研究结合既有文献成果,基于人工智能的电气设备故障预测与维护的步骤,提出设备故障数据的采集策略、特征提取与模型训练策略、安全性与隐私保护策略。所作研究为优化与完善人工智能技术在电气设备故障预测与维护领域的应用,提供一定的参考和借鉴。

关键词： 小曲线半径   受力分析   稳定性   模态分析   有限元分析  

摘要： 小半径曲线桥梁可以适应不同位置及环境,但架桥过程中的安全性问题也应予以关注。文章以葛绳弯大桥为依托,应用有限元软件分析架桥机的强度、刚度、稳定性和模态。结果表明,该方法可计算架桥机主桁架在运行过程中的强度、刚度和稳定性,保障施工安全性。为避免发生共振,可通过数值模拟对架桥机进行模态分析,避免主桁架频率与外荷载频率接近或一致,从而保障架桥机安全运行。

关键词： 配电自动化   断线故障   接地故障   故障处理  

摘要： 配电自动化技术作为现代电力系统中的关键组成部分,能够在提高供电可靠性、降低停电时间和提高故障恢复效率等方面发挥重要作用。随着配电网规模的不断扩大和复杂性的增加,断线及接地故障成为配电系统中常见且影响较大的故障类型。本文分析了配电网中断线及接地故障的成因,提出了基于配电自动化的故障检测与处理方法。通过配电自动化系统的实时监控、智能化故障定位、快速断路和故障隔离,能够有效地缩短故障恢复时间,降低故障对用户的影响,提高配电网的可靠性与经济性。

关键词： 齿轮箱   故障智能诊断   混合注意力机制   软阈值化   时间卷积神经网络  

摘要： 针对齿轮箱在多种工况下故障特征存在差异,故障诊断易受噪声干扰,导致故障诊断模型泛化性差和识别准确率低的问题,提出一种端到端的具有混合注意力机制和软阈值化特点的时间卷积神经网络(convolutional block attention module-sparse temporal convolutional network with soft thresholding,CBAM-STCN)齿轮箱故障诊断模型识别分类方法。首先,利用希尔伯特变换将齿轮故障振动信号转换为包络谱信号;然后,将其输入CBAM-STCN故障诊断模型中;该模型嵌入的混合注意力机制模块(convolutional block attention module,CBAM),能够自适应学习通道和空间注意力的权重,提取与故障特征相关的敏感信息;嵌入的软阈值函数能够最小化模型输出和原输入之间的差异;最后,利用所提出的方法对两种工况、不同类型的齿轮故障进行识别分类。结果表明:CBAM-STCN故障诊断模型对齿轮故障智能诊断的平均准确率为98.95%。该方法对于齿轮箱故障的智能诊断具有一定的参考价值。