基于机器视觉的光伏电站绝缘子机械故障检测研究

为解决现有光伏电站绝缘子的机械故障检测模型准确率低和泛化性差的问题,提出了一种基于机器视觉的光伏电站绝缘子机械故障检测方法。该方法首先计算绝缘子图像亮度修正系数并进行亮度修正,然后使用改进的FCN(Full Convolutional Network,全卷积网络)对光伏电站绝缘子进行分割和轮廓凸包检测,并进行连通域标记和质心坐标计算,最后建立绝缘子机械故障定位模型,根据等距质心定位绝缘子故障位置。实验结果表明光伏电站绝缘子故障平均定位误差为18像素,大雾天气和光照不均情况下检测成功率分别为82.5%和96%,算法时间复杂度为0.066~0.076 s。

汽车发动机机械故障非接触式检测技术

随着汽车性能要求的提高,传统机械故障检测方法面临着局限性。因此,引入非接触式检测技术成为一种有前景的解决方案。基于此,本研究探索了非接触式检测技术在汽车发动机机械故障检测中的应用。本文首先介绍了汽车发动机机械故障对汽车性能和可靠性的影响以及传统方法的局限性,随后概述了非接触式检测技术的定义、原理和优势,并指出了相关的挑战,详细介绍了声音分析技术、振动分析技术和热成像技术在机械故障检测中的应用案例,以期为非接触式检测技术在汽车发动机机械故障检测过程中的应用提供一定的借鉴。

基于矢量空间状态优化的GIS机械故障检测方法

GIS机械故障产生的声音信号蕴含了大量设备运行状态信息,基于声纹识别技术信号分析方法是实现GIS带电检测和故障诊断的有效手段。文中提取了GIS不同运行工况下的LPCC和MFCC特征向量,F比计算结果表明MFCC是一种更具区分度的特征向量。在此基础上,利用了粒子群优化算法的全局搜索能力和进化规划算法的局部调节能力,以粒子群优化为主,引入进化规划算法的变异操作,形成了一种基于矢量空间状态优化的混合优化方法。采用文中提出的矢量量化模型对了110 kV GIS不同运行工况下声音信号进行检测和识别,实验结果表明文中方案得到的码书失真度的均值和方差更小,具有更好的优化性能和稳定性,且同一条件下的识别准确率约为90%~96%,优于经典的LBG迭代算法。

基于时频域联合阈值判定的光伏电站直流故障电弧在线检测系统

直流故障电弧是引起光伏电站火灾、造成重大损失的主要原因之一。现已提出多种检测方法对直流故障电弧进行防控,但大部分方法需要通过人工电弧进行验证,缺乏现场实用性和可靠性;且光伏电站现场直流故障电弧的偶发性和检测装置的复杂性,导致真实直流故障电弧的检测验证难以实施。针对该问题,基于时频域联合阈值判定法,搭建了云边协同的光伏电站直流故障电弧在线检测系统,并在光伏电站现场对其检测效果进行了实验验证。验证结果表明:该直流故障电弧在线检测系统可有效检测真实直流故障电弧,但存在42.1%的误判率,现场检测的抗干扰性仍需进一步提高;同时,发现了光伏组件MC4端子在直流故障电弧影响下的失效过程,可为MC4端子直流故障电弧类火灾防控技术的研究提供参考。

光伏电站故障检测与诊断技术研究

光伏电站在可再生能源中扮演着重要的角色,然而却存在着一些故障和问题。本篇论文通过对光伏电站故障检测与诊断技术的研究,深入探讨了故障类型、检测方法以及诊断技术。首先讨论了故障检测中电池组件、逆变器和配电系统等常见故障,以及对数据采集、特征提取和机器学习算法的运用。除此之外,针对故障诊断方法、根本原因分析和实施过程也进行了探讨。总之,本论文概括了光伏电站故障检测与诊断技术的重要作用,也重点突出了光伏电站对电站性能和可靠性。

光伏电站发电支路故障快速检测技术研究

为了开发一套高效的光伏电站发电支路故障检测系统,以提升故障识别速度、准确性,及运维效率,通过搭建硬件平台,采用机器学习、故障专家系统及统计分析等手段来实施了系统整体联调与性能测试,根据测试数据,该系统在传感器数据采集、故障检测准确性、系统响应时间、数据传输稳定性及软件系统集成等方面均表现出色。具体而言,传感器准确采集了电压和电流数据;故障识别时间仅需1秒,告警方式包括声光等;系统平均响应时间为2.5秒;数据传输成功率达100%;与ETAP 22软件的集成实现了数据共享,故障分析准确率高达95%。为光伏电站的精细化运维管控提供了新的解决方案。

煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术应用研究

在煤矿工业中机电设备的高效运行对生产安全和经济效益至关重要。然而,由于煤矿环境的特殊性和机械设备的长时间运转,机械故障的发生成为不可避免的挑战。为了提高设备的可靠性和降低维护成本,引入先进的机械故障检测诊断技术显得尤为迫切。本文旨在探讨在煤矿机电设备管理中应用机械故障检测诊断技术的重要性和潜在益处,这些技术能够在设备运行过程中实时监测并识别潜在的故障迹象,提前预警并采取有效的维修措施,从而最大程度地减少停机时间和生产损失。

煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术的应用

本文主要目的是对煤矿机电设备管理中的机械故障检测诊断技术应用情况进行研究。在研究过程中利用理论与实践相结合的方法,以理论知识验证实践案例,从而得到较为真实的数据。经过研究得出结论:机械故障检测诊断技术对煤矿机电管理具有显著的帮助作用,能够及时发现煤矿机电设备存在的安全隐患和弊端,进而保证煤矿作业安全。

煤矿机电设备机械故障检测诊断技术的应用

煤矿机电设备管理是煤矿工业基础,直接关系到生产安全、设备稳定运行以及生命安全。在此背景下,机械故障检测诊断技术的应用愈发重要。先进的传感器、数据采集与分析系统,能为煤矿机电设备提供实时、精准的故障监测与诊断服务。本文探讨煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术应用。

火电厂机电设备管理中机械故障检测诊断技术的应用分析

火电厂机械装置的平稳作业紧密联系着能源网络的信赖度与财务效益。尽管如此,鉴于设备作业环境的复杂性,常常遭遇诸多机械问题,这些问题干扰了常规生产并缩短了设备的使用年限。因而对机器故障进行高效的监测和判断变得确保热电站平稳作业的关键议题。近几年,伴随着科技的飞速进步,如振动分析技术、声发射技术、热成像技术和超声波检测技术等高级的机械缺陷诊断手段,已经逐步被广泛采纳和利用。因此,深入研究火电厂机械设备维护过程中机械缺陷监测与分析技术的运用,拥有关键的学术与现实价值。

基于功率信号分析的光伏电站故障诊断方法

为提高光伏电站故障诊断精度,提出一种基于功率信号分析的光伏电站故障诊断方法。首先,用卷积神经网络结合长短记忆CNN-LSTM(convolutional neural networks-long short-term memory)模型和岭回归模型对历史发电的时序信息进行充分挖掘,再依据实际与预测发电功率之间的动态时间规整DTW(dynamic time warping)距离进行电站故障检测;其次,提出一个基于实际发电功率频域特征的故障分类指标,建立分类规则库,将电站故障分为通信故障、设备故障、限电故障,结合故障影响等效发电小时数评估电站故障程度;最后,通过算例分析验证了该算法的有效性。

基于FAST算法的核动力旋转机械故障诊断

基于FAST算法设计了核动力旋转机械故障诊断方法。提取候选区故障特征,在卷积层内输出候选区向量,通过计算图像尺寸得到候选区内故障特征函数值;基于FAST算法标记旋转机械故障点,对最大池化值与最小池化值进行计算,得到标准层的梯度收敛情况;设计了核动力旋转机械故障诊断算法,得到旋转机械故障诊断方法。对比4种不同旋转机械故障诊断方法的实验结果可知,针对6种不同的故障特征,基于FAST算法的核动力旋转机械故障诊断方法的对数似然率均为最大,诊断准确率更高。

基于红外热成像检测的光伏电站异常分析

红外热成像检测具有非接触、检测速度快、检测范围广、易于实现自动化和可以实时观测等优点,在众多行业中都有广泛应用。为了更好地把红外热成像技术应用于光伏电站检测领域,利用手持式红外热成像仪和无人机搭载红外热成像仪两种检测方式,对多个在运光伏电站现场进行了红外热成像检测,根据红外热成像检测结果挑选出光伏电站常见的故障案例,然后分析了这些故障导致的异常红外热成像图的典型特征及形成原因。通过红外热成像检测结果发现:光伏组件和电气设备存在一些热异常问题,导致这些热异常的故障类型可分为5类,分别为:1)光伏组件中单片太阳电池热斑;2)光伏组件内太阳电池串开路;3)光伏组串(或光伏组件)短路或开路;4)光伏阵列完整性缺失或机械受损;5)电气设备异常。研究结果可以为红外热成像技术在光伏电站检测中的应用提供参考和借鉴,通过红外热成像图来准确识别光伏电站的故障类型,及时发现光伏电站存在的发热故障和隐患,从而可以提高光伏电站的运维效率,对促进光伏电站的安全高效运行和新能源行业的发展具有重要意义。

基于改进DFA和LDA的永磁同步电机机械故障检测

为提高故障检测的精度,研究了变转速工况下永磁同步电机的机械故障检测方法.首先,分析了电机轴承、转子偏心及其复合故障的振动特性;其次,采用Vold-Kalman算法对故障特征分量进行跟踪提取,并通过信号重构消除转速变化对故障特征分量的影响;提出一种基于改进去趋势波动分析和线性判别式分析的机械故障检测方法,实现对重构信号的故障特征提取和故障检测;最后,对所提出故障检测方法的有效性进行实验验证.实验结果表明文中所提出方法的故障检测精度为88%.

光伏电站功率数据异常检测技术研究综述

光伏电站监控系统运行中会产生大量的异常原始数据,导致数据的准确性、完整性变差,进而影响光伏电站开展基于历史功率数据的功率预测、状态监测等工作。为此,综述光伏电站功率数据的异常检测技术。结合宁夏并网光伏电站的原始功率数据,分析光伏电站的数据质量状况,总结实际运行的光伏电站异常数据的种类和分布特点;按照采样异常分析法、统计学特征分析法、智能算法分析法的3个分类对传统数据异常检测方法进行分析、比较和总结,在此基础上,讨论变点-四分位法组合的数据异常检测方法,提出组合方法相对于单一方法在数据异常检测方面更具优势的观点;对光伏电站功率数据异常检测领域未来的挑战和发展趋势进行展望。

光伏电站发电支路故障点快速定位技术研究

本文旨在针对光伏电站发电支路故障快速定位问题,提出一种基于无损检测技术和数据分析的新方法。通过对传统故障定位方法、无损检测技术和数据分析方法的综述,结合机器学习和人工智能算法,建立了一种高效的故障定位模型。实验结果表明,该模型能够快速、准确地定位光伏电站发电支路故障点,为光伏电站的安全运行和维护提供了可靠的技术支持和解决方案。

太阳能光伏电站防雷检测方法探析

鉴于全球能源危机与环境污染等议题的严重性日益加剧,太阳能光伏发电作为一种新兴的清洁能源产业,正因其清洁、安全、便捷和高效等特性,逐渐成为各国争相发展的重点。然而,太阳能光伏发电站多建于高原、山顶等空旷地带,其分布广泛而分散,且站内安装了大量的电力设备,因此易成为雷电袭击的对象。如果未经过有效的防雷措施,一旦雷电击中,不仅会造成电设备的损坏,而且可能还会引发火灾、爆炸等安全事故甚至造成人员伤亡。本文分别对升压站接地装置特性参数测量及光伏阵列区的防雷装置检测方法进行探讨,以便有效评估光伏发电系统的防雷和接地装置性能。

机械故障检测诊断技术在机电设备管理中的运用

新时期发展背景下,各行业的快速发展使企业间的竞争形势越来越激烈。在企业生产、运营各环节中均需要机械设备的支持,而机械设备运行的安全性、稳定性、可靠性等与企业生产存在密切关系。一旦忽视机电设备管理,未有计划开展故障检测工作,就会埋下巨大的安全隐患,甚至会产生一定的经济损失。对此,需要企业在机电设备管理过程中加大机械故障检测诊断技术的应用力度,获取各环节中的信息数据,为机电设备管理方案与措施的制订提供可靠依据,增强机电设备运转的安全性,降低安全事故的发生率,提高故障检测诊断的技术水平。

火电厂机电设备管理中机械故障检测诊断技术的应用分析

文章探讨了机械故障检测诊断技术在热电厂机电设备管理中的应用,以及机械设备故障诊断的发展,研究发现火电厂机电设备中常见的机械故障有粉尘积累、润滑故障、齿轮故障以及传动故障。针对火电厂机电设备中常见机械故障提出了汽轮机的常见故障诊断和检修、矿井提升机的故障检测诊断技术的应用,并从分层分布式结构的故障诊断系统、集成式故障诊断系统、构造大型监测诊断中心、自主闭环诊断系统、基于Internet的远程故障诊断系统等方面,阐述了机械设备故障诊断的发展。

煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术的应用

本文就煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术的应用进行探究,分析煤矿机电设备的常见故障,制定技术应用方案,合理使用机电设备,让煤矿的开采效率及质量变得更高。借助设备故障检测等多种形式,让煤矿生产更加安全,进一步延长机电设施的使用年限,有效解决各类故障。