基于引导滤波的电力设备热故障诊断方法研究

电力设备热故障为一种常见的设备故障类型。本文提出一种基于引导滤波的电力设备热故障诊断方法。该方法包括两个主要步骤。首先,基于热故障区域与图像背景在红外图像上的温度差异特性,逐像素计算热故障区域与图像背景的马氏距离,获得初始的热故障诊断结果。然后,采用引导滤波对初始诊断结果进行优化,充分利用相邻像素之间的空间相关性,优化提升诊断结果。实验结果表明,与其他广泛应用的异常目标检测方法相比,本文提出的方法在热故障诊断精度上具有较大的优势,满足电力设备带电检测的应用需求。

基于多尺度引导滤波和决策融合的电力设备热故障诊断方法研究

本文提出一种基于多尺度引导滤波和决策融合(multi-scale guide dfilter and decision fusion,MGDF)的电力设备热故障诊断方法,联合多尺度引导滤波和决策融合技术,充分挖掘红外图像的空间结构信息和温度信息。该方法有3个主要步骤。首先,基于热故障区域与环境背景在红外图像上的温度差异特性,逐像素计算热故障区域与环境背景的马氏距离,获取初始的热故障诊断结果。然后,采用不同参数设置的引导滤波器对初始诊断结果进行滤波处理,并将生成的若干引导滤波特征图堆叠在一起。不同参数下的滤波特征图包含着互补的空间结构信息。最后,为充分挖掘不同尺度特征图的空间结构信息和温度差异信息,利用主成分分析法对引导滤波特征图进行决策融合,提升热故障的诊断精度,生成最终的热故障诊断结果图。实验测试结果表明,本文方法在热故障诊断精度上有明显优势,满足电力设备红外巡检的应用需求。

形状自适应低秩表示的电力设备热故障诊断方法研究

本文提出一种形状自适应低秩表示的电力设备热故障诊断方法。该方法通过联合超像素分割和低秩表示技术进行热故障诊断。首先,使用主成分分析算法对输入的红外图像进行变换,并对第一主成分进行超像素分割处理,将红外图像自适应地分割为若干非重叠的超像素。然后,采用低秩表示技术对逐个超像素进行热故障诊断,通过充分挖掘空间结构信息和红外温度信息,优化提升热故障诊断精度。实验结果表明,与其他传统热故障诊断方法相比,本文提出的方法在热故障诊断精度上具有较大的优势,满足电力设备红外巡检的应用需求。

电气设备热故障诊断技术在供电管理中的应用

近年来,在供电系统中因热故障造成的设备停电及损坏事故发生频繁,极大地影响了系统的稳定运行。为了对设备热故障做到"早发现、早处理",有效提高设备的经济、稳定运行能力和延长设备使用寿命,文章作者经过三年来对设备热故障防治的研究与不断地探析和实际应用,总结和积累了一定的实践经验,对供电安全、降低节能有积极作用。

红外成像技术在GIS断路器热故障诊断中的应用

从红外成像技术在GIS设备热故障诊断中的重要性入手,阐述了GIS设备红外成像技术的应用现状,对一起220kV GIS断路器热故障的发现、诊断和处理过程进行了深入地分析,并提出了详细的预防措施，对GIS设备热故障检测分析及处理具有一定的借鉴意义。

水冷摩托车发动机过热故障诊断与检修

本田CH125摩托车水冷发动机的冷却循环装置，如图1所示。主要由散热器、进水管、水泵、节温器、热传感器、出水管、温控开关、冷却风扇、蒸汽空气阀（俗称散热器盖）和储备水箱等组成。这种具有双向控制闭式循环冷却系统，保证发动机在各种不同工况下都处于最佳温度范围内工作，从而不会因热负荷升高而发生活塞结胶、活塞拉缸以及机油温度升高等故障，提高了冷却效果和冷却系的利用率。随着使用时间的延长，部分水冷发动机出现了过热故障。由于水冷发动机与风冷发动机机型在结构上有许多不同之处，因此排除过热故障也存在较大差异。

摩托车发动机过热故障诊断

摩托车用户在某种情况下，怀疑发动机工作时有可能出现了过热情况，可进行简易判定：用手沾几滴水弹向曲轴箱体或气缸体、气缸盖，若水滴马上化为水蒸气，说明发动机已经出现过热现象。一般发动机若出现动力下降、加速性能变差、异响等相关现象，用户应及早参照上述方法进行自查。由于发动机过热不仅使其性能变差，而且加剧零部件的磨损，严重时会产生拉缸、抱死等不良后果。所以，用户在初步判断为发动机过热时，应立即停机，按下列步骤作进一步诊断：

基于热成像的锂离子电池智能故障定位技术

随着新能源发电、电动汽车等的发展,目前对储能技术的要求不断提高。其中,锂离子电池因其环境友好、能量密度高、使用寿命长等优点被广泛应用于各类储能系统中。为锂离子电池配备合理的热故障诊断可以避免热失控现象的发生,确保电池安全可靠运行。该研究提出了锂离子电池智能感知(lithium-ionbatteryintelligent perception,LBIP)来建立锂离子电池的热故障诊断模型。LBIP包括特征提取网络、区域提交网络(regionproposal network,RPN)、感兴趣区域对齐(region of interest align,ROIAlign)以及Mask分支。选择Ansys Fluent软件进行锂离子电池的有限元仿真。LBIP处理电池表面的热成像图像,对问题电池进行识别,并进行问题电池的定位与分割。结果表明,故障电池的识别准确率可达95%。

基于LSTM神经网络算法的船舶柴油机热工故障诊断

柴油机作为船舶航行的动力源头,在航行过程中难免会产生冷却器周壁结垢、过滤器堵塞、阀门泄漏等热工故障,从而影响船舶航行的稳定,因此对热工故障的诊断变得至关重要。利用Simulink软件平台对柴油机的热工故障进行仿真建模,并选取7个热工参数作为数据集来源,将数据集输入到长短时记忆(LSTM)神经网络算法诊断模型中,输出得到包括柴油机涡轮喷嘴结碳、活塞壁温升高、过滤器污阻等典型故障模式,并在MATLAB中进行数据处理和图像绘制。LSTM神经网络算法相比于BP神经网络算法解决了长时依赖问题,并对预测数据有极高的解释度。研究结果表明,基于LSTM神经网络算法的故障诊断模型能够很好地对柴油机故障模式做出诊断。

红外热像技术诊断化肥厂气化炉热故障

通过对化肥厂气化炉热故障的红外热像检测。诊断气化炉热故障的损伤部位及程度,从而为气化炉的安全稳定运行和设备维修改造提供依据。

红外热像技术诊断乙烯裂解炉热故障

通过对乙烯裂解炉热故障的红外热像检测，诊断出裂解炉衬里损伤部位及程度，炉出口横向温度分布情况，物料管线保温状况及炉管结焦程度。

乙醛装置设备内部热故障的红外热像诊断技术

通过红外热像的测试，结合设备结构特点，对乙醛装置设备再生器、反应器、除沫器及循环导管的脱落、裂纹、和减薄等热故障的热特性进行了分析与识别。

基于红外图像处理的变电设备热故障自动诊断方法

针对变电设备热故障的诊断与定位问题,提出一种红外图像自动诊断方法。该方法利用二维Otsu阈值法对区域生长算法进行改进,以解决背景繁杂图像的目标提取问题;在分析反映设备外形特征的像素统计图的基础之上,根据极值规律实现对目标设备结构区域的划分;依据结构划分结果和故障诊断判据,最终实现变电设备热故障的精细化诊断与定位。实验表明,该方法在无人工干预的条件下较好地实现了变电设备的热故障诊断与定位,大大提高了故障诊断的效率和准确率。

红外热像技术在重油催化装置设备衬里损伤诊断中的应用

着重阐明了红外热像技术在重油催化装置设备衬里损伤诊断方面的应用情况 ;分析了损伤原因及特点 ,提出了损伤程度温度限判据。从而为设备的安全稳定运行及状态维修提供决策依据 ,降低维修费用。

柴油机缸盖热固耦合强度故障诊断与优化设计分析

本文利用一维热力学、三维流体力学、三维有限元法和虚拟疲劳强度预测方法,系统的对某机型柴油机的缸盖进行模拟计算,针对缸盖中的裂纹失效进行故障诊断、找到故障原因,并提出优化方案,最终通过试验验证方案的有效性。采用热固耦合计算方法完成了缸盖结构的失效模式分析,同时,文中对柴油机缸盖故障诊断和改进设计过程中值得关注的细节也做了详细分析,试验结果证明该分析方法对缸盖结构优化和改进工作有重要的工程指导作用。

环境热源干扰下的红外辐射检测激光校准方法

环境热源干扰是导致电力设备热故障误判的主要根源,为提高热故障诊断的准确性,更好地实行电力设备热故障检测,设计出了基于激光校准的辅助部分来修正热故障误判数据。实际应用工程案例验证了该技术的有效性,该技术有一定应用价值和工程意义。

Application of neural network in heating network leakage fault diagnosis

In order to investigate the leak detection strategy of a heating network,a space-based simulation mathematical model for the heating network under leakage conditions is built by graph theory.The pressure changes of all the nodes in the heating network are obtained from node leak and pipe leak conditions.Then,a leakage diagnosis system based on the back propagation（BP）neural network is established.This diagnosis system can predict the leakage pipe by collecting the pressure change data of the monitoring points,which can preliminary estimate the leak location.The usefulness of this system is proved by an example.The experimental results show that the forecast accuracy by this diagnosis system can reach 100%.

Analysis of superheater's pipe wall overtemperature by fault tree diagnose

After research on a 2000t/h subcritical forced-circulation balanced ventilation were applied boiler and the structure and operation of its auxiliary system builds up this heat transfer model of a superheater's pipe wall and analyze the effect of primary factors on the overtemperature of the pipe wall. Fault tree structure was used to uncover the multiplayer logic between the overtemperature of the superheater's pipe wall and the faults.