基于贝叶斯单源域领域泛化算法的天然气管道故障智能诊断

基于深度学习算法的故障智能诊断模型已被广泛应用于天然气管道运输安全领域,然而管道通常处于准稳态,使得训练集中的故障样本量受限。为此,针对天然气管道故障诊断中因训练集故障样本量有限,导致难以准确诊断的问题,提出了一种基于贝叶斯单源域领域泛化(BSDG)算法,部署了一种攻击防御策略,通过在攻击阶段明确伪目标域增强路径,并在防御阶段引导模型参数的后验分布向伪域样本得分更高的方向调整,增强模型在面对不同域扰动时的适应性和鲁棒性。研究结果表明:(1)基于贝叶斯网络建立的非定向攻击模型确保伪域样本既保留了与源域的相关性,又引入了足够的域差异来模拟潜在的目标域,由此提升了多源域和单源域设置下的领域泛化诊断准确率;(2)测试结果显示,BSDG算法在多源域泛化任务及两项单源域泛化任务中,相较于性能最优的对比算法,其准确率分别提高了9.79%、5.09%和27.98%;(3)裕度差异损失通过在学习决策边界的过程中引入不确定性,令分类器可以灵活且有效应对频繁的分布变化,显著性测试结果表明BSDG算法在多数场景下显著优于先进对比算法;(4)贝叶斯神经网络通过在权重上引入不确定性,有效提升了BSDG算法的泛化稳定性。结论认为,BSDG算法通过使用基于贝叶斯推理的攻击防御策略,有效扩展了源域模型的决策边界,解决了实际场景数据匮乏导致的深度神经网络泛化能力差的问题,为样本受限情形下的天然气管道故障诊断模型设计提供了理论支撑。

基于日志聚类的基础设施故障智能诊断技术研究

随着油田信息化的快速建设与发展,油田机房规模庞大、设备类型复杂多样,存在人工巡检成本高、故障诊断时效低等问题。本文提出了一种基于日志聚类的基础设施故障智能诊断方法,利用机房设备设施具有的大量实时监控数据和运行日志,实现基础设施故障的智能诊断,防止油田信息系统宕机或下线。通过现场应用测试,该方法能够有效提高油田信息系统的稳定性、可靠性,具有极高的经济效益与社会效益。

基于机器学习算法的电气设备故障智能检测技术研究

随着智能制造和工业自动化的不断推进,电气设备的稳定运行变得日益重要。然而,故障的不可预测性给设备维护带来了巨大挑战。因此,本文提出了一种基于主成分分析的电气设备故障智能检测技术,以提高故障诊断的准确性和效率。首先,分析了电气设备故障的常见类型和特征,以及影响故障检测准确性的关键因素。其次,提出一种基于主成分分析的电气设备故障智能检测技术,通过在线学习机制,使模型能够适应新的故障特征,实现持续优化和迭代更新。最后,为了验证所提出方法的有效性,研究构建了一个基于实际电气设备数据的测试平台。结果表明,所提出的故障智能检测方法能够有效识别复杂故障模式,并实现了对早期故障迹象的准确预警。

配网自动化技术中的故障智能检测技术分析

本文探讨了故障智能检测技术在配网自动化中的应用,重点分析了多源数据融合处理、故障模式识别与预测、实时监控与快速响应等关键技术。通过构建新型多源异构数据融合处理技术,实现了故障的快速准确检测与定位。此外,本文提出了一种集成卷积神经网络和长短时记忆网络的故障模式识别与预测模型,以及基于流数据计算的实时监控与快速响应系统。仿真实验结果表明,所提出的系统在故障检测成功率、定位精度和自愈恢复时间等方面均优于传统方法,为配电网的智能化升级提供了有效支持。

“电力设备故障智能诊断”专题征稿启事

电气设备故障诊断是一门建立在机理分析、信号测量、数据处理、模式识别等技术基础上的综合性技术科学,其研究成果指导着设备安全运行与电力装备的健康发展。伴随着我国电力行业的逐渐壮大,大量电力设备投入工程应用,在设备运行中可能会因承受冲击激励、机械振动、物理变形、瞬时温升、化学腐蚀等作用产生各类故障。故障一旦产生将导致设备停运,严重时甚至会造成人员和设备事故。为保障设备良好运行,其对设备可靠性和故障及时感知提出了更高的要求。

基于一维卷积网络的工业设备故障智能诊断系统设计

为了对工业设备进行在线、离线软故障诊断,提出了一种基于数据驱动的方法,该方法是基于周期性突发注入和非侵入式电容耦合的一维卷积网络故障诊断新方法。使用非侵入式电容耦合提取软故障特征,利用不同脉冲序列作为周期入射信号,使用一维卷积网络模型学习高级特征,根据合成信号来消除盲点问题。实验结果表明,提出的故障智能诊断系统可以在在线和离线状态下进行故障诊断,模型搭建简单,易于实现,并且平均分类准确率均较高,适用于在实际生产,符合工业自动化发展需求。

一种风机齿轮箱故障智能诊断方法

风机齿轮箱的故障诊断主要取决于运维工程师的工作经验和信号分析能力,本文针对该问题提出了一种新的风机齿轮箱故障智能诊断方法。首先,通过格拉姆角场(Gramian Angular Difference Field,GADF)将少量齿轮箱振动信号进行维度变换,得到其二维可视化图像。其次,搭建并增强深度卷积神经网络模型,即IConvNeXt模型。最后,将小样本的齿轮箱可视化图像数据作为IConvNeXt的输入进行模型训练,实现齿轮箱故障特征自适应提取与识别。公开数据集验证结果表明,本文方法对齿轮箱的故障识别效果显著。

基于无人机航拍视频图像的输电线路绝缘子故障智能检测研究与应用

随着我国经济的不断提高,国家对电力的需求也在增加。其中,绝缘子广泛应用于高压输电线路中,起到绝缘和支撑作用。长时间暴露在外或长期使用,会导致其污损和劣化,更易发生闪络放电等危险现象。因此,绝缘子故障检测成为电网巡检的重要部分。但寻常的人工检查不仅工作量大、成本高且危险性高,于是,智能无人机检测应运而生。利用无人机进行电力巡检,不仅提高工作效率,也能减少野外工作,降低巡检成本。由于传统图像处理技术对无人机绝缘子特征提取效果不理想、检测方法通用性低,本文提出一种绝缘子识别定位方法。该改正技术基于YOLOv4算法,大大提高了准确度,在不同环境下的绝缘子检测具有良好的性能,并具有一定的通用性。

基于样本生成技术的光伏组件故障智能诊断方法研究

本文提出基于样本生成技术的光伏组件故障智能诊断方法。以光伏组件故障状态为基础,建立潮流方程。基于此,采用红外成像的方式采集光伏组件温度故障图像,生成光伏组件故障样本,利用高斯滤波和双边滤波对光伏组件的红外图像完成滤波去噪。应用卷积神经网络,智能提取光伏组件故障图像特征。采用特征匹配的方式度量光伏组件故障特征和正常特征的相似度,实现光伏组件故障智能诊断。实验结果表明,研究方法能够对光伏组件红外图像完成去噪和增强,且故障诊断的漏检率和误检率小于1%。

大型风电机组故障智能诊断研究及应用

随着全球对可再生能源需求的日益增长,大型风电机组作为风能转换的核心设备,其运行的可靠性和效率变得至关重要。然而,风电机组的复杂性和运行环境的恶劣性导致故障诊断成为一项极具挑战性的任务。本文重点探讨了基于先进技术的智能诊断系统。通过分析风电机组关键部件的常见故障模式,介绍了振动分析、油液监测等多源数据融合技术。此外,文章还阐述了智能诊断系统如何通过实时监测、远程控制、优化维护策略等手段,显著提高故障处理效率,减少停机时间,优化风场运营。本文旨在分析智能诊断技术的原理、方法以及故障常见原因等方面,为推动风能技术的进步和风电产业的健康发展提供理论与实践指导。

矿山机电设备故障智能检测诊断技术

矿山机电设备故障智能检测诊断技术是指利用先进的传感器、数据采集和分析算法,通过监测和分析设备运行状态与性能指标,实现对矿山机电设备故障的自动检测与诊断。该技术包括数据采集、信号处理、特征提取、模型建立及故障诊断等关键步骤,并结合人工智能算法,能够快速准确地发现设备故障,预测故障概率,并提供相应的维修建议。矿山机电设备故障智能检测诊断技术的应用能够大幅提高矿山设备的安全性、可靠性和运行效率,降低维修成本和停机时间,对矿山生产运营具有重要意义。

基于电流互感器的二次回路故障智能检测方案与系统分析

基于电流互感器的二次回路故障智能检测方法是通过实时监测和故障诊断技术来检测电力系统的异常情况。通过监测电流波形、频率、谐波等参数,结合故障模型和算法,快速发现与模型不符的情况并确定故障点。这种智能检测方法可以提高系统的可靠性和可用性,减少停电时间和维修成本,为电力系统的稳定运行提供有力支持。基于此,文章详细分析了基于电流互感器的二次回路故障类型、故障检测方案和故障监测系统。

油浸式变压器故障智能诊断模型分析

本文基于我国油浸式变压器故障处置的实际情况展开分析,在了解本公司油浸式变压器故障现状的基础上提出了面向故障诊断的识别模型,该模型通过快速整合、识别油浸式变压器运行过程中的参数变化,能够在函数变量预测与评估的基础上综合评价设备的运行状态,对于提升变压器故障诊断率的意义重大,值得推广。

基于PSO-BP复合网络的掘进机截割部故障智能诊断

针对井下掘进机故障诊断频发,传统诊断方法和BP神经网络诊断周期长的情况,以常村煤矿矿用EBZ-160TY型掘进机为背景,提出基于PSO-BP神经网络模型的掘进机截割部智能诊断模型。该模型能够弥补BP神经网络模型收敛周期长、局部最优搜索差的缺点,实现模型的快速收敛和故障准确预测。通过设置PSO-BP神经网络模型参数、样本数据训练,同时经过数据测试,确定PSO-BP神经网络模型预测结果故障预测率为100%,而BP神经网络的预测精度为80%,且在同时间下,PSO-BP神经网络较BP神经网络预测精度更高。在同精度下,PSO-BP神经网络模型收敛速度更快,在精度为1×10^(-5)时,PSO-BP神经网络模型仅需7步,BP神经网络平均需要198.5步。综合测试结果说明,PSO-BP神经网络模型能够较快实现掘进机故障的预测,且达到较高的预测精度,为掘进机故障诊断提供依据。

数字化变电站继电保护装置故障智能检测研究

数字化变电站可以在短时间内处理大量的数据,包括继电保护装置的运行数据、环境数据以及其他相关数据。通过对于这些数据的深度分析和挖掘,可以获取到关于装置健康状况的丰富信息,同时通过大数据的汇总分析功能,结合智能移动终端,即可实现对装置健康状况和可能故障的有效预测,从而有效地实现对电厂继电保护装置健康运行的维护,通过相应预案实现对可能故障的有效阻断和快速排除。

基于模糊神经网络的挖掘机发动机故障智能诊断方法

从基于模糊理论的发动机状态关联分析、基于神经网络的发动机故障诊断研究等两个方面,阐述了挖掘机发动机故障智能诊断方法,将本文设计的挖掘机发动机故障智能诊断方法与其他两种故障诊断方法在同等测试环境下进行模拟测试,并将模拟测试得出的数据进行分析,分析结果表明本文设计的发动机故障智能诊断方法,明显优于其他两种故障诊断方法。

鼠笼异步电机多故障智能诊断基本研究

围绕鼠笼式异步电动机的结构、工作原理及其多故障智能诊断技术进行了深入研究。介绍了鼠笼电机的构造和基本工作原理,包括其定子和转子的主要组成部分,以及电机的起动和运行机制。分析了鼠笼电机可能出现的机械和电气性质故障,如转子断条和轴承故障,并推导了相应的故障特征频率分量,阐述了其在故障诊断中的作用。指出了鼠笼电机故障诊断的难点和现有技术的局限性,并提出了基于参数测定和机器学习技术的智能诊断方法。强调了智能故障诊断技术在保障工业生产连续性和安全性方面的重要性,并展望了未来的研究方向和技术发展。

大数据背景下的电力计量装置故障智能化诊断技术应用研究

随着科技的发展与进步,以信息化技术为依托的大数据技术在各行业领域中获得了深入的应用,一度成为社会生产力体系当中不可或缺的技术。对于电力行业而言,想要获得长效的发展也要紧跟时代发展潮流,在电力系统建设中加强对于大数据技术的应用,打造电力计量装置故障的智能化诊断技术体系,借此强化电力工程中电力计量装置的运行质量保障,避免因电力计量装置故障问题而引发电能计量失准等不良现象,从而更加有效地维护电力市场的发展秩序。文章简述了大数据背景下电力计量装置故障智能化诊断技术的应用意义,随即分析了电力计量装置故障的主要原因及检测要点,最后针对电力计量装置故障智能化诊断技术的具体应用展开一系列研究,供参考。

基于支持向量机的矿山机电设备故障智能化检测方法

常规的矿山机电设备故障智能化检测特征提取通常是定点式检测,检测效率较低、漏报率高,为此,提出基于支持向量机的矿山机电设备故障智能化检测方法。进行智能化辅助检测节点的部署,采用层级的方式提取机电设备的故障层级特征,提升整体的检测效率。构建支持向量机机电设备故障智能化检测模型,采用自适应修正的方式保证检测结果。结果表明,针对选定测试区域上关联的机电设备,结合3组故障测试小组,最终得出的故障检测的漏报率均控制在2.4%以下,说明该方法更灵活、多变,针对性较强,具有实际的应用价值。

液压装载机转向系统故障智能诊断技术分析

液压装载机转向系统复杂性,易受外界环境影响,从而频繁出现故障问题,给机器的正常运行带来了很大的风险和不便。基于此,对液压装载机转向系统智能故障诊断技术进行深入研究,介绍液压装载机转向系统的基本原理和组成,并从液压传动系统、液压泵、液压缸等方面对转向系统进行了详细分析。针对转向系统存在的故障问题,提出了智能诊断技术在液压装载机转向系统故障诊断中的应用,智能诊断技术结合先进技术,有效提高故障诊断的准确性效率,并详细研究了液压装载机转向系统智能故障诊系统的工作原理和流程。为了验证液压装载机转向系统智能故障诊断技术的有效性和可行性,通过对不同类型故障的模拟实验和实际故障的实时监测,结果表明,智能诊断方法在准确性和效率上均有明显的优势。