电能计量采集系统的故障对策分析

阐述提升电能计量采集的运维措施,包括优化整合采集流程、规范运维系统建设、减少电能计量故障。分析电能计量采集常见故障及处理办法,主要有计量误差的存在及消除、存储故障及处理办法。

LSTM模型在用电信息采集系统数据计量分析

利用长短期记忆网络(LSTM)模型对用电信息采集系统获得的数据进行计量异常分析。首先,对用电信息采集系统的数据特点进行了简要介绍,在对LSTM模型进行概述的基础上详细介绍了模型结构;其次,LSTM模型在使用前需要利用历史数据信息对其进行训练与验证,通过实际训练发现模型的两个重要技术指标:平均检出率和平均误检率分别为76.27%和17.23%;最后,通过对三个智能电表的数据进行分析,有效验证了LSTM模型在计量异常分析中的有效性和可靠性。

基于大数据分析的电力系统故障诊断与预测研究

为了探讨基于大数据分析的电力系统故障诊断与预测方法,文章对大数据技术理论基础、电力系统参数监测和数据采集、数据预处理和特征提取等方面进行概述,分析了传统的故障诊断模型,设计了基于大数据分析的电力系统故障诊断模型,同时探讨了深度学习在这一领域的应用。在故障预测方面,针对电力系统故障提出了基于大数据分析的预测分析方法,并将其具体应用效果分析以案例分析的方式展现出来。研究表明,在电力系统故障诊断与预测方面,以大数据分析为基础的方法效果显著,具有重要的理论基础和实践指导作用。

电网调度控制系统数据库间同步故障分析及对策

电网调度控制系统是保障电网安全稳定运行的重要系统,而数据库间同步故障可能会导致数据不一致和系统运行异常,给电网调度带来严重的风险。从数据库间同步故障的原因分析、预防措施和解决对策3个方面展开研究,分析数据库间同步故障的原因,并采取相应的对策,保障电网调度的正常运行,确保电网调度控制系统的可靠性和稳定性。

基于数据库系统工程大数据分析的状态监测与故障处理方法

文章探讨了基于数据库系统工程的大数据分析在医疗系统中的应用,以及状态监测与故障处理方法,并通过分析大数据,提出了一种有效的方法来改善医疗系统的性能和可靠性。该方法将大数据分析与数据库系统工程相结合,为医疗系统的监测和维护提供了新的视角。该研究强调了大数据分析在医疗领域的重要性,并提供了具体的应用案例。

基于大数据分析的电力系统故障预测与诊断方法

在现代电力系统管理中,随着电网的复杂度和规模日益增大,传统的故障检测方法已不能满足高效和实时的监控需求。基于大数据分析的方法,利用数据挖掘和机器学习技术,提供一种先进的解决方案,使电力系统的故障预测和诊断更准确、及时。这种方法能够分析和处理大量的电力系统运行数据,如电压、电流、频率等,以识别潜在的故障和异常,从而优化电网的运行稳定性和安全性。文章概述大数据技术,探讨如何利用时间序列分析和特征识别预测系统进行故障预测,描述实时故障监测系统、自动化故障预警以及系统集成的实现,并通过应用测试验证该方法的有效性和实用性。

利用大数据分析提升民航飞行控制系统故障诊断的准确性

随着大数据技术的快速发展,其在民航飞行安全领域的应用逐渐显现出巨大的潜力。特别是在飞行控制系统的故障诊断中,利用大数据分析可以显著提升故障检测的准确性和及时性。本研究通过构建一个包含多源数据集的故障预测模型,探索了数据驱动的故障诊断方法。实验结果表明,该模型能有效识别和预测潜在的系统故障,为飞行安全提供了强有力的技术支持。

智能化采煤机数据采集与分析平台构建及实时监测系统开发

智能化采煤机作为煤炭开采的关键设备,其数据采集与分析平台的构建对于提升采煤效率、保障生产安全具有重要意义。通过构建高效的数据采集与分析平台,可以实时获取采煤机的运行状态、工作参数以及故障信息,为生产决策提供有力支持。借助大数据技术,可以对采集到的数据进行深度挖掘和分析,发现潜在的问题和优化空间,推动煤炭开采行业的智能化升级。

基于大数据分析的输变电设备故障诊断与预测研究

本研究旨在利用大数据分析技术改进输变电设备的故障诊断与预测。随着大数据技术的发展,传统方法在处理电力设备故障问题的局限性愈发凸显。本研究采用基于LSTM的序列数据挖掘技术,从历史运行数据中学习模式,提高了故障诊断的准确性和预测的及时性。实验结果表明,该方法在输变电设备故障诊断和预测场景下具有较高准确性,但对于数据不均衡问题仍需进一步改进。

自动协调加载控制及数据采集系统的自检技术研究

自动协调加载控制及数据采集系统是用于结构静强度试验载荷施加的重要设备,其准确程度是保证验证试验准确可靠、成功有效的重要因素。通过对加载系统自检技术的研究,分析并梳理出造成系统故障的原因,并设计了系统自检方案,形成了系统级→组件级的逐级排除故障方法,并将该自检方法应用于现场,证明该自检方法的正确性和适应性,能满足系统的自检要求,可以有效保障试验加载质量和安全。

基于SCADA系统和信号处理的风力发电机主轴承故障分析与诊断

基于SCADA在线监测系统,通过该系统获取到主轴承实时振动数据,用小波包、集合经验模态分解模型进行信号处理和提取故障特征,分析其时域图的冲击信号、频谱图故障特征频率、包络谱故障频率幅值和谐波信号倍数情况,可以判断出主轴承故障位置以及受损情况,实现主轴承故障预警,为风力发电场现场运维人员高效维修提供帮助,降低运维成本。

数据采集系统输入电阻的不确定度分析与评定

针对输入电阻的测量误差常常偏大的问题,分析了物理机理和实际原因。讨论了影响输入电阻测量不确定度的几个主要因素,包括标准电压、测量电压、标准电阻取值及误差的影响等,给出了降低输入电阻测量不确定度的主要措施,即标准电阻与输入电阻的量值越接近越好,两者应处于同一数量级,并且两个不同的激励电压差异应该尽量大。通过实例给出了输入电阻测量不确定度的评价结果,表明了该过程的正确性和切实可行性。

电力信息物理系统建模与故障分析

针对电力信息物理系统分层建模中信息层数据转发关系表达不清晰的问题,建立了考虑前置机数据转发功能的电力信息物理系统模型。基于信息物理交互视角,通过对信息流流动过程进行分析并结合电力信息物理系统结构与功能特性,将电力信息物理系统分为数据上传与数据下发两个部分进行建模。数据上传与下发过程中分别建立决策接收矩阵与前置机数据下发矩阵以表达信息流横向流动过程。在数据上传部分建立数据预处理矩阵以表征电力信息系统自动调控能力。最后以IEEE30节点系统为例进行模型推演与故障分析以验证模型的有效性,仿真结果表明,所提模型对多种故障情形下的数据流动分析具有普适性。

基于边云协同的设备数据采集及振动故障分析应用

为解决高铁吊弦预配智造单元组合大量通信协议采集数据,再集中传输到云端分析,面临的数据采集困难、响应时间延长等问题,基于边云协同框架,设计一种将单元设备融合到统一OPC UA架构进行通信的数据采集架构。采集到的数据在边缘就近预处理后协同到云端,云端结合电机振动数据特性,提出一种应用于边缘现场端到端的电机故障实时诊断方法。在腕臂预配生产线对所提方法进行应用验证,结果表明,该数据采集及故障分析方法具有通用性和高效性。

升压站智能分析与故障预测系统

文章旨在探讨升压站智能分析与故障预测系统,以提升电力系统稳定性与运行效率。首先,通过先进的数据采集与监测技术,获取升压站设备的实时运行数据,运用数据处理与分析算法,结合人工智能技术,挖掘潜在的故障特征与趋势。其次,选取关键故障特征与指标,构建可靠的故障预测模型,并进行优化。最后,制定实施策略与系统建设,通过应用案例验证模型效果,评估其在升压站运维中的实际应用价值。

一种云原生的工业数据收集与故障报警系统架构与实现方法

在工业自动化应用中,各种可编程逻辑控制器、传感器等产生的大量数据常常需要实时采集并推送至人机界面上进行实时展示,当某项或某几项数据出现异常值时更需要及时发出警报。本文提出一种云原生的工业数据收集与故障报警系统架构及其实现方法,突破数据量瓶颈,兼具低延时、高可用性特性,适用于多种工业自动化的应用场景。

变电站直流供电系统及其故障诊断分析

文章针对当前直流供电系统中蓄电池组维护任务繁重、绝缘设备运行不规范、蓄电池寿命难以准确估算和预测等问题,提出了一种优化直流供电系统运行的方式以及进行故障诊断的方法。直流供电系统通过自主采集数据或者利用数据采集终端从集中监控等运行设备中获取相关数据,通过TCP/IP原理将中央监控和其他运行设备的数据传输给主机。通过对蓄电池、冲压机等设备的工作状况进行分析,及时消缺和调整参数,以提高直流供电系统的供电可靠性。

机械设备故障诊断用便携式数据采集分析系统

设计了一套应用于机械设备故障诊断的便携式数据采集分析系统。系统整体采用主从结构:上位机软件基于Labview,主要实现路径、数据、通讯等的管理以及数据分析;下位机实现采集、分析。下位机的硬件层核心采用片上系统(SoC)芯片;操作系统层移植了自行研发的实时操作系统(RTOS):TDNC-OS,给出了任务划分;应用软件层引入了缓冲区操作机制;通讯层主要由UART模块组成。实例表明系统具有很好的实时性和可靠性。

A320系列飞机通过空调组件数据采集进行空调系统性能分析研究

A320系列飞机的空调系统主要起到调温、增压、通风的作用,保证了飞机座舱的舒适性,如果空调组件性能衰减,将会影响到服务质量,甚至影响航班的正常率。本文分析了空调系统的工作原理,并提出通过采集空调组件数据,评估各部件的工作性能,可以查出性能衰退或故障的部件,提前进行维护,从而保证了空调系统的性能良好。本文为空调组件的性能分析和故障排除提供了参考依据。

基于大数据分析的高职计算机教学系统设计与实现

本研究旨在设计并实现一套基于大数据分析的高职计算机教学系统,以改善教学效果和满足不断变化的教育需求。系统以学员学习行为和成果为核心数据,通过先进的数据分析方法、科学的模型建立以及灵活的系统功能设计,为高职计算机教育提供全面而智能的支持。