基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估

针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提出的多元精细复合多尺度波动散布熵算法来获取多通道监测数据的多尺度状态特征,并将累积和检验算法与欧氏距离矩阵测度方法相结合,用于定量衡量基准样本与待分析样本间的差异,从而实现变桨轴承退化状态评估。风电机组变桨轴承全寿命周期加速疲劳实验验证结果表明:该模型能够及时捕捉到变桨轴承的初始退化时刻并且准确跟踪整个退化过程。

基于多元状态评估和相关分析的振动故障诊断

针对运行状态汽轮发电机轴振、瓦振异常预警及其原因诊断困难问题,提出一种基于多元状态评估(multivariate state evaluation technology,MSET)和相关分析(correlation analysis, CA)的故障诊断方法。首先基于MSET和滑动窗口计算当前评价窗口内参量估计值与其运行值的残差;其次计算当前评价窗口内参数间相关系数与状态矩阵中对应相关系数的残差;再次通过为各参数相对偏差均值或残差均值、各相关系数残差设定阈值,从而提取出异常特征;最后基于异常特征和欧式距离进行振动异常预警和异常故障诊断。利用掌握的汽轮发电机运行数据测试验证,测试结果表明,所提故障诊断方法切实可行,与单一的参数自身变化评价或相关分析相比,可提取更多异常或故障特征,具备多故障诊断分析能力,更有利于振动异常预警和提高故障诊断准确性。

基于动态TDFP模型与Wasserstein距离的滚动轴承运行状态评估

针对滚动轴承运行状态评估问题,提出一种基于动态二维特征概率(TDFP)模型与Wasserstein距离的评估方法。首先通过滚动轴承健康数据样本的均方根和线性峭度指标构建二维性能指标序列,利用多元核密度估计构建TDFP基准模型;然后通过不断累积的监测数据样本对TDFP模型进行动态更新,并计算Wasserstein距离测度获取基准模型与更新模型之间的量化差异;最后结合自适应健康阈值策略实现对滚动轴承运行状态的动态评估。滚动轴承全寿命周期实验数据验证结果表明:该评估方法能够准确跟踪轴承的退化过程,并及时捕捉到轴承初始退化时刻,对实际工程应用具有一定参考及借鉴价值。

基于多元状态估计的电厂设备状态评估和故障预警研究

针对电厂生产环境复杂,设备故障频发且不易及时发现的特点,为了提高机组运行效率和设备健康度,提出了一种基于多元状态估计的电厂设备状态评估和故障预警方法。首先,分析设备状态监测所需的监测参数,根据参数采集历史运行数据,筛选健康运行状态数据,筛选典型运行状态数据构建记忆矩阵;然后,搭建状态评估和故障预警模型,利用健康运行状态数据对模型进行训练得到成熟模型,利用成熟模型即可对设备实时运行状态进行健康度评估和故障预警。本文以某燃气发电厂燃气轮机为对象开展研究论证,结果表明,该方法能准确地评估设备运行状态,提早发现设备故障,有效实现设备故障早期预警。

基于MSET的起重机变频器工作状态评估

变频器通过将工频电源转换成任意电压、任意频率交流电源实现电机调速,由于其调速性能优良、高效节能等优点,已经广泛应用于港口起重机。本文根据集装箱起重机起升机构作业工况特征,使用多元状态估计技术(MSET)建立适用于起升机构变频器的状态评估方法。首先,根据起升机构变频器工作特性建立了状态评估向量,采用欧氏标准差作为非线性运算符,通过计算当前观测特征向量与历史特征向量之间的相似性程度,得出估计残差,进而判断变频器当前工作状态。最后,本文以实际集装箱起重机运行数据为例,验证了本文所述方法简单、实用、有效。

一种基于多元物理场耦合的变压器故障演化评估模型

变压器作为电力系统的重要设备,其故障预防和寿命管理对提升电力系统运行的可靠性具有重要意义。为实现变压器设备故障状态的高效评估,文中从变压器故障机理的关联性和复杂性特征出发,建立了基于多元物理场耦合与模糊数理论的变压器故障演化评估模型。首先,基于变压器故障的关联性特征,建立变压器故障演化网络图。其次,考虑到变压器故障机理复杂以及监测数据有限,采用COMSOL软件进行多元物理场耦合仿真;同时结合模糊数理论,建立变压器故障演化概率计算模型。最后,引入风险熵表征变压器故障演化的不确定性,提出变压器故障演化路径最大概率表达式,并将其转化为线性规划问题,进而得到不同初始风险因素下变压器最大概率故障演化路径。算例分析表明:模型计算结果能够反映变压器故障统计数据特征,可为变压器的状态评估提供参考。

电力液压块式制动器多状态评估模型研究

电力液压块式制动器普遍应用于采矿业、港口码头、建筑工地等施工设备的机械制动,对其进行状态评估可以有效地避免故障事故,减少维修费用,延长设备寿命。针对传统状态评估模型建模复杂、识别精度低、实时性差等问题,运用MSET技术构建电力液压块式制动器多状态评估模型。通过分析制动器故障原因和结构原理,选择动摩擦因数、制动油油温、弹簧弹性系数、瓦闸间距、制动接触面积5个参数的状态分量,以其历史正常运行数据为基础建立记忆矩阵D,引用非线性运算子解决矩阵计算中的可逆问题,引用滑动窗口残差统计法消除制动器运行中可能存在的不确定性因素和随机干扰。实验结果表明,该方法能准确有效地对电力液压块式制动器进行状态评估,可用于电力液压块式制动器的预防性维修。

海军指挥信息系统健康状态评估方法研究及应用

笔者指出指挥信息系统是打赢现代高技术条件下局部战争必备的重要信息装备,其健康状态影响到系统的作战效能,针对指挥信息系统的健康状态评估问题,以指挥信息系统为健康状态评估对象,建立了指挥信息系统结构树模型,根据指挥信息系统的结构分解和功能划分,对该系统划分的系统层、分系统层、组件层、部件层四级层次进行了说明,提出了指挥信息系统健康状态评估的一般流程,基于多元状态估计技术以及改进的层次分析法进行系统的健康状态评估,以美军C4ISR系统为例进行仿真实验与分析,结果表明,笔者提出的评估方法具有合理性和适用性。

基于Bagging集成策略和多元状态估计的风电机组齿轮箱状态监测

风电机组齿轮箱的故障率和维护成本相对较高,有必要对其运行状态进行实时监测。多元状态估计(multivariate state estimate technique, MSET)是一种常用的状态监测方法,但在记忆矩阵规模较大时,MSET在线计算的实时性较差。为此,提出一种基于Bagging集成策略和MSET的新方法:首先基于Bagging集成策略,对训练数据进行多次随机抽样,构造多个记忆矩阵规模较小的MSET子模型,最终将子模型的结果平均后作为集成模型的输出。以某2 MW风电机组的运行数据为算例,对集成MSET的性能进行了对比实验。结果表明:在精度相当的前提下,集成方法的计算时间仅为常规方法的60%;结合统计过程控制技术设计了预警阈值和滑动窗口异常率,并对集成MSET的故障预警能力进行验证,结果表明,集成方法能够提前约10 d预警齿轮箱的实际故障。

基于大数据技术的电厂设备状态评估和预警应用研究

为了避免电厂设备在运行期间出现异常状态直接或间接导致机组停机增加维护成本,提出了一种基于大数据技术的设备状态评估和预警方法。多元状态估计技术是该方法实现设备故障诊断和健康管理(PHM)的可行技术之一,它的实现依赖海量健康数据的训练学习。基于大数据技术对历史状态数据离线学习并训练健康状态评估模型,针对目标设备实时分析相关参数的残差值变化,通过滑动窗口残差统计法自动检测偏差情况,实现目标设备异常状态的在线监测。以某电厂火电机组的制粉系统为例进行状态评估和健康诊断研究,引入参数贡献率来表征引起异常的强弱因素,进一步推进了对设备状态和故障问题的分析,试验结果表明该方法能够有效地进行电厂设备状态评估和设备故障预警。

基于多元线性回归的变电设备状态评价权重修正模型

为解决多数电网公司所采用的基于导则的打分制变电设备状态评估方法中缺少针对权重修正的闭环反馈,致使评估权重较为固定的问题,文中引入变电设备状态评价权重修正模型,基于历史评估数据与经与状态评级事后有效性评价得到的修正结果,通过多元线性回归模型,给出回归后的理论修正权重,并可根据该结果对状态量权重进行修正。通过理论及应用实例验证表明:文中所提出的通过结合客观的历史检修、运维、评估数据与事后有效性验证的权重修正模型,是一种较为有效的权重修正方法,可以为更准确地为评估变电设备的状态情况提供参考。

滚动轴承性能退化的时序多元状态估计方法

滚动轴承性能退化评估是预诊断的提前和基础,对在役滚动轴承实施在线状态监测和性能退化评估具有重要意义。针对概率相似度量评估方法存在模型复杂、容易过早饱和等现象,提出一种基于自回归时序(autoregressive model,简称AR)模型和多元状态估计(multivariate state estimation technique,简称MSET)的滚动轴承性能在线评估方法,其中AR模型用于提取轴承振动信号的状态特征,MSET模型用于重构AR模型系数。首先,提取正常运行状态下振动信号的AR模型系数构建MSET模型的历史记忆矩阵;其次,将待测信号的AR系数作为观测向量输入MSET模型中得到重构后的估计向量;最后,由原始AR系数和重构AR系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根值之差作为性能劣化程度指标。离散实验数据和全寿命疲劳实验数据分析结果表明,该方法能够有效检测早期故障,且具有与轴承故障发展趋势一致性更好等优点。

基于多元状态估计技术建模的引风机早期诊断研究

随着发电厂容量的增大,机组设备越来越复杂,其相应的故障发生率也日益提高。如何对发电机组进行状态监测与早期诊断,在故障早期发现设备劣化趋势,从而减少故障发生,使发电机组安全稳定运行是近年来发电厂面临的主要难题。采用基于多变量状态估计技术的建模方法,对引风机的运行状态进行实时预测,帮助运行人员发现分析设备早期的故障特征信号并采取解决措施,避免设备进一步恶化。该方法在发电厂的实际应用表明,使用效果良好,在发电设备的早期诊断领域有着广阔的应用前景。

基于云-边融合的变压器全息状态监测与评估系统设计

采用物联网技术,基于云-边融合策略,设计开发了一种监测变压器整体状态与评估的系统。该系统首先,通过变压器全息状态感知,增加数据多样性;其次,采用边缘计算,实现计算能力下沉,提高站内数据计算的时效性,减少网络传输压力,提高高价值数据传输效率;再次,建立多源数据融合的变压器状态感知云模型,应用深度网络加机器学习等技术手段,对变压器状态进行实时监测和分析,增强监测系统的鲁棒性;最后,通过实际案例验证了系统的有效性。

基于PCA-MSET的主通风机健康评估方法

为了保证煤矿生产中通风机的健康运行,提出了一种基于PCA-MSET的健康评估方法。以山西某煤矿2#主通风机为研究对象,利用主成分分析法(PCA)对通风机的13个监测变量进行线性降维处理;以主通风机主电机的主成分参数为特征参数,建立基于多元状态估计技术(MSET)的主风机健康状态评估模型,利用滑动窗口统计法设置观测向量和估计向量的残差阈值,最后人为模拟故障数据进行模型的验证,结果表明主风机健康状态评估模型能够有效实现预期功能。

基于六西格玛管理的牵引供电继电保护装置健康状态评估方法

针对京沪高铁运行过程中继电保护装备故障率的分析,引入DMAIC的质量循环管理流程,建立符合牵引供电系统特性的多元状态评估模型,经过实例分析,该模型可以准确反映进而评估设备状态,可以为运营维护单位提供指导。

气候治理理论及气候治理政策综合评估方法

气候治理是多元主体为应对气候变化做出的共同努力,涉及全球、区域、国家等多个层级,影响工业、交通、居民等多个部门。然而,当前的全球气候治理存在“无政府状态下的低效率”问题,因而在科学框架内开发多样化评估方法、构建系统化评估机制,是提升气候治理效果的必要途径。

智能变电站的二次设备运维技术分析

阐述智能变电站二次设备运维系统的架构,探讨智能变电站二次设备运维关键技术及应用,包括继电保护装置软压板智能诊断技术、二次设备安全措施自动生成技术、变电站二次虚回路状态多元评估。

量表评估策略下多元化教育对老年COPD合并呼吸衰竭患者的影响

目的探讨量表评估策略下多元化教育对老年慢性阻塞性肺病(COPD)合并呼吸衰竭患者症状缓解、心理状态和遵医行为的影响。方法将2019年6月至2022年6月四川大学华西医院收治的136例COPD并呼吸衰竭的老年患者分为对照组68例,实施常规护理干预;观察组68例,实施量表评估策略下多元化教育护理干预。比较两组患者干预后症状缓解时间,采用症状自评量表(SCL90)、圣·乔治医院呼吸问题调查问卷(SGRQ)分别评估两组患者心理状态、生活质量,采用医院自制的遵医行为调查问卷评估患者的遵医行为,并比较两组患者的一般自我效能感量表(GSES)、医学应对方式问卷(MCMQ)、自我感受负担量表(SPBS)评分。结果干预后,观察组临床症状缓解时间明显早于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。干预结束后,两组患者SCL90评分、SGRQ评分均较干预前降低,且观察组评分更低,差异均有统计学意义(P<0.05)。干预后,观察组遵医行为评分较对照组高,差异有统计学意义(P<0.05)。干预后两组GSES、MCMQ评分均升高,SPBS评分均降低,且干预后与对照组比较,观察组GSES、MCMQ评分更高,SPBS评分更低,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论量表评估策略下多元化教育应用于老年COPD合并呼吸衰竭患者,可有效缩短患者症状缓解时间,改善其心理状态,提高遵医行为,降低患者自我感受负担,从而提高其生活质量。

滚动轴承性能退化的MSET模型及其故障预警

针对滚动轴承在变速变载的恶劣运行工况下极易出现性能退化现象,本文利用多元状态估计技术(Multivariate State Estimation Technique,MSET)构建多特征变量的优势,提出了一种基于MSET的滚动轴承性能退化及故障预警方法。首先提取滚动轴承振动信号的状态特征,建立健康状态振动信号特征向量间的关联模型;其次通过平均偏离度定量衡量观测向量与估计向量之间的差异,并作为轴承性能退化评估指标;最后结合滑移窗口法(Sliding Window Method,SWM)高效计算平均偏离度,实现在役滚动轴承在线状态监测和性能退化评估。轴承全寿命试验数据分析结果表明,本文所提方法可以及时有效判别轴承健康状态,实现在线故障预警。