煤矿泵站实时在线监测与故障预警诊断系统研究

为了更好地解决煤矿乳化泵故障难以排查和潜在的异常难以及早发现的问题,研发了综采面泵站实时在线监测和故障预警诊断系统,模拟了乳化泵常见的故障工况和正常工况来采集建模所需的训练集样本,应用了随机森林算法对乳化泵常见的四类工况进行诊断模型构建,使用乳化泵四类不同工况的真实数据对模型进行测试,准确率达到了97.1%的优良性能,并运用了工控上位机和下位机技术开发了一套在线监测系统,能够及时地发现乳化泵存在的故障类型、故障部件和尽早地发掘潜在的异常情况,查询设备历史故障数据、部件振动信号的趋势图谱、时频域特征值进行追溯分析,生成报表给出乳化泵检修维护和供应管理策略,对于泵站检修工作有重要的指导作用,对于保障工作面支护系统的正常运行、工作面安全高效开采有着重要意义。

基于物联网和边缘计算的电力系统设备状态实时监测与预警系统研究

随着现代工业技术飞速发展,不仅设备复杂性和精密性与日俱增,而且设备故障预防和维护的地位显著提升。实时监测与预警系统作为一种高效技术手段,在工业设备中更加不可或缺。这一系统有利于实时监控设备运行状态,及时发现异常情况,借助预警机制提醒相关人员采取措施,从而有效预防设备故障发生。鉴于此,本文将深入探讨实时监测与预警系统在预防设备故障中具有的重要作用,以期为相关行业设备维护工作提供有益参考。

油浸式电力变压器在线监测与智能预警系统设计

阐述针对油浸式电力变压器的在线监测与智能预警系统设计方案。系统集成温度传感器、溶解气体分析仪(DGA)和负载电流监测装置,能够实时监控变压器8项关键性能指标,包括数据采集、数据挖掘、参数预测、故障预警。在检测到异常时,系统能自动识别故障模式和趋势,并发出预警。

故障告警在大规模网络前台管理系统中的实时监测与诊断

基于故障告警技术,设计并实现了一个实时监测和诊断大规模网络故障的系统,并提出一种故障分级处理模型,提升了系统的检测速度和处理能力。在该模型中,故障按照严重性和影响程度被分类为不同级别,并根据级别进行适当的处理。该系统采用了先进的深度学习算法进行模式识别,具有自我学习和更新的能力,系统可以及时发现新的异常模式,并进行自适应的调整。该实时监测与诊断系统已成功应用在多个大规模网络环境中,大规模的实际应用表明系统在故障的检测和诊断上具有良好的效果,对网络的稳定性和安全性的维护提供了有力的保障。

胜利露天矿地线连接状态实时监测及故障定位系统设计与测试

该文主要探究露天矿地线连接状态实时监测及故障定位系统的设计要点,并对其故障检测与定位功能的实现情况进行测试。该系统由用于收集数据的检测监控装置和用于分析数据的主监控装置组成。系统采用PIC18F6620单片机作为主控芯片,当识别到地线连接状态异常或者是开关柜闭锁故障等特殊情况时,会进行声光报警并在液晶显示屏上提供故障相关信息,实现故障定位进而指导工作人员展开故障维修。从实验效果来看,该系统对常见的电阻超限、断路和短路等故障误报率控制在5%以内,并且故障定位精度可以达到99%,为露天矿高压供电系统的可靠与安全运行提供帮助。

多模态传感器在消防监测预警系统中的融合应用

阐述多模态传感器在消防预警系统中的实时监测策略。通过选择合适的传感器、数据融合处理、事件识别及系统优化步骤,提出一套综合性的监测方案。该方案利用多模态数据,有效监测火灾风险。

电力拖动系统故障诊断的实时监测与智能预测方法

电力拖动系统作为工业基石,其稳定运行至关重要。本研究创新性地融合了多传感器技术与机器学习算法,构建了智能故障预警系统。该系统通过实时监测与数据深度解析,能够精准预测潜在故障类型及发生时间,为提前介入、精准维护提供了科学依据。此举不仅显著增强了电力拖动系统的可靠性与稳定性,还大幅缩短了维修周期,有效降低了维护成本。此研究成果在推动电力拖动系统健康管理、实现预知性维护方面展现出巨大潜力,为现代工业生产的连续性与高效性提供了坚实保障,预示着智能运维新时代的到来。

燃气轮机控制系统的实时监测与故障诊断方法研究

燃气轮机控制系统的可靠性和安全性对于电力系统的稳定运行至关重要。传统的定期检修和事后诊断方法难以满足燃气轮机日益复杂的控制需求,为此提出一种面向燃气轮机控制系统的实时监测与故障诊断方法。该方法综合利用数据采集、特征提取、状态评估和智能诊断等技术,全面监测和快速诊断燃气轮机控制系统。通过搭建实验平台,设计典型工况和故障场景,全面评估系统性能。实验结果表明,该方法能够准确识别燃气轮机控制系统的运行状态,及时发现和定位潜在故障,诊断精度高、响应速度快,为燃气轮机控制系统的安全运行提供了有力保障。

传感器技术在继电保护系统中的实时监测与故障检测分析

阐述传感器技术在继电保护系统中的应用特点,探讨实时监测和故障检测的设计方案。实验表明,传感器技术在继电保护系统中具有良好的应用潜力,可以提高系统的可靠性和安全性。

电力系统通信网络的实时监测与故障诊断研究

文章旨在探讨电力系统通信网络的实时监测与故障诊断,以提升电力系统的安全性和稳定性。采用系统设计方法,构建包括系统框架、数据采集传输、数据处理分析以及故障诊断在内的完整系统,并通过实际案例分析,验证了所设计系统的有效性和可行性。结果显示,该系统能够实现对电力系统通信网络的实时监测和故障诊断,为提高电力系统运行效率和降低故障风险提供有力支持。文章的研究结果为电力系统通信网络的监测与诊断提供重要的理论和技术基础。

智能输变电技术在电力系统中的实时监测与故障诊断研究

电力系统在维持现代社会中扮演关键角色,为家庭、企业和工业提供基础动力。智能输变电技术崛起为解决电力行业挑战的力量,将先进技术融入电网,提升弹性、适应性和响应能力。实时监测技术以温度、振动和气体监测传感器为核心,通过数据采集与传输系统实现信息流动。故障诊断技术中,人工智能和机器学习算法应用广泛,实现自动异常识别和提高系统适应性。这一变革性技术不仅解决当前挑战,也为可持续智能电力基础设施奠定基础,强调了智能输变电技术在提高电力系统可靠性和效率方面的关键作用。

立井井壁变形光纤光栅远程实时监测预警系统

针对高寒矿区表土层冻融作用和含水层水压力引起的井壁变形问题,基于光纤光栅传感原理,沿井壁环向和竖向安装了10层光纤光栅应变和温度传感器,提出了井壁结构损伤识别方法,确定了混凝土结构变形破坏阈值,建立了立井井壁变形远程实时监测系统。经1年的高寒矿区灵东煤矿副井井壁监测结果表明:井壁变形光纤光栅监测系统能够实时监测预警、高寒地区长期稳定性好,井壁最大环向应变和轴向应变均低于混凝土屈服强度阈值,说明井壁目前处于稳定阶段。

基于累加式实时串并联变换算法的机械故障声学监测方法

针对基于物联网(IoT)的冲压机床故障监测问题,为了降低冲压机床故障监测的计算复杂度,并提高其低频识别的精度,提出了一种无需机器学习技术的实时性机械故障声学监测方法,即基于累加式实时串并联变换算法的机械故障声学监测方法。首先,研究了物联网场景中冲压机床声学低频分析的必要性,并给出了声学信号的表达式;然后,针对频率轴上多个周期信号重叠导致参数估计较为困难的问题,提出了一种累加式实时串并联变换算法,将输入的采样序列馈入多个具有不同输出端口的串并转换器,从累加的波形中检测出最大绝对值,并进行了比较;最后,通过样本时隙划分,将累加式实时串并联变换算法应用于机械故障监测;通过仿真和冲压机床实机测试,对累加式实时串并联变换算法和实时性机械故障声学监测方法的有效性进行了验证。研究结果表明:在无需大量信号样本的情况下,使用累加式实时串并联变换算法有利于提高低频带的识别精度;在直方图相关性方面,累加式实时串并联变换算法和Morlet小波变换具有相同的性能,且均明显优于短时傅立叶变换;同时,尽管累加式实时串并联变换算法需要的加法总数比Morlet小波变换多2.5倍,但是乘法总数减少了20447%,大幅减少了计算的复杂度。

智慧电厂设备远程监测与故障预警系统的构建与应用

传统的检修方式难以提高电厂的稳定性。需要利用设备远程监测与故障预警系统完善管理质量,这也是智慧电厂推广建设的重要组成。文章的主要目的就是探究智慧电厂设备远程监测与故障预警系统的构建与应用方式。

环网柜实时监测与故障预警系统的研究与设计

伴随城市电网建设中变配电设备向“无油化”和“小型化”的方向发展,环网柜的使用日益普及开来。环网柜应用过程中的故障率呈现逐年递增的趋势,但全封闭的结构使得环网柜内部的各类故障(如连接部位的发热故障)难以被及时察觉,此外发生故障时需要用加装带电显示装置的方法来判断环网柜是否完全断电,这给故障检测人员的安全作业埋下隐患。基于此,力求通过安装于各环网柜的传感器来采集环网柜的进出线、电流值、带电指示和柜内温度等信息,以便对环网柜的运行情况进行实时监测并及时进行故障预警,从而切实提高环网柜的运行管理水平。

浅析电梯安全监测与故障预警系统的设计与实现

电梯作为现代城市中不可或缺的交通工具,其普及和使用频率越来越高。然而,电梯故障和事故可能会对乘客的生命安全和财产造成严重威胁。因此,电梯安全监测与故障预警系统的设计与实现变得至关重要。这样的系统可以通过实时监测电梯的运行状态和各种参数,及时发现异常情况并预警,从而提高电梯的安全性能,保障乘客的出行安全。

巡检预警系统在危化品行业的应用

随着技术进步,传统的人工巡检方法正逐渐被先进的预警系统所替代。这种系统的主要优势包括其实时性、准确性、自动化数据记录以及降低人为错误的可能性。同时,预警系统在实际部署和应用中也遭遇了如传感器的校准与维护、数据处理的复杂性、假警报和技术更新等多方面的挑战。但该系统受到了危化品行业的广泛接受,并得到政府的政策支持。预警技术有望进一步结合人工智能、深度学习和物联网等先进技术进行完善和升级,为危化品安全管理和其他高风险行业带来深远的影响。

基于单线全向激光雷达的碎石桩机周界闯入预警系统设计及验证

在工程项目中,利用数字化、智能化的手段实现对施工机械设备作业安全的有效管控是目前施工安全研究和应用的重要方向。为了提高碎石桩机等机械设备施工作业的安全,通过终端硬件的选型和装置设计、数据的采集和传输、数据处理算法研究、系统可靠性分析,设计开发周界闯入预警系统并进行了验证。文章研究单线全向激光雷达和点云数据算法,实现碎石桩等施工机械设备周界禁入区域的实时监测和分级预警,提高了设备的数智化程度,通过验证试验,为降低碎石桩机等机械设备施工作业安全和施工现场的安全风险提供了技术支撑。

危化品巡检预警系统在危化品行业的应用

本文研究了危化品行业中巡检预警系统的重要性和应用。随着技术进步,传统的人工巡检方法正逐渐被先进的预警系统所替代。这种系统的主要优势包括其实时性、准确性、自动化数据记录以及降低人为错误的可能性。但同时,预警系统在实际部署和应用中也遭遇了如传感器的校准与维护、数据处理的复杂性、假警报和技术更新等多方面的挑战。尽管如此,该系统受到了危化品行业的广泛接受,并得到政府的政策支持。朝着未来,预警技术有望进一步结合人工智能、深度学习和物联网等先进技术进行完善和升级,为危化品安全管理和其他高风险行业带来深远的影响。

基于分布式流式计算的蛋鸡养殖实时监测与预警系统

为实现蛋鸡养殖生产过程参数实时监测与预警,研发了基于分布式流式计算框架Data-Canal的蛋鸡养殖实时监测与预警系统。Data-Canal是面向数据流的分布式计算框架,使用控制流集中、数据流分散的模型,以分布式文件系统为中间结果的存储,支持异地多数据源的实时采集和处理。系统以Data-Canal为基础设施,在具有一定扩展性的情况下,保证实时性。系统采用Brower/Server模式,用户通过浏览器即可访问,提升了信息共享的便捷性。系统实现了规模化蛋鸡生产过程实时数据采集与展示、生产信息管理、实时预警、决策分析和系统管理功能,对蛋鸡养殖全生命周期进行了全方位的管理。运行效果表明,该系统可以解决规模化蛋鸡生产过程中产生海量数据信息化和实时处理问题,在部署8台机器的情况下,Data-Canal集群的处理能力峰值达到160 MB/s,延迟在分钟级别,在线上实验环境中,Data-Canal集群每天处理约25 GB的数据,而且系统后期维护和升级都极为便利。