电机轴承智能故障诊断综述

智能故障诊断技术(Intelligent Fault Diagnosis,IFD)将深度学习理论应用于设备故障诊断,能够自动识别电机轴承的健康状态和故障类型,在设备故障诊断领域引起了广泛关注。驱动电机是电动车辆的动力来源,其功率、扭矩和响应速度等性能参数决定了电动车辆的加速性能、最高速度和操控性能。轴承作为电机的关键部件,任何微小的轴承故障都会对车辆的安全性和可靠性产生不利影响,因此对轴承进行故障诊断至关重要。介绍了电机轴承故障的原因、信号处理方法和传统机器学习方法,并重点从深度学习方面对滚动轴承故障诊断经典算法和应用进行了综述,总结了不同方法的优点、局限性和应用现状,并对深度学习在故障诊断领域的未来发展方向进行了展望。

500kV线路单相瞬时性接地故障串补重投不一致的保护动作分析

针对某500kV带有串补装置线路瞬时性单相接地故障过程中的零序后加速保护动作,重合不成功,依据相关重合闸后加速原理及串补装置结构的特殊性,结合保护动作、录波数据和SOE记录,分析了造成重合闸误动原因,进而深入分析可控串补装置及固定串补装置重投动作行为的不一致原因,同时对串补装置重控制投逻辑更加明晰。在此基础上,提出了优化保护控制程序、修改保护动作逻辑,调整保护定值等解决的建议,为设计与运行中串补站保护配置和运维的借鉴经验。