水力发电装置的运行状态故障及检修方法分析

水力发电装置的持续稳定运行要求检修人员能根据水力发电装置实际情况,合理选择检修措施,制定检修方案。据此,基于水力发电装置的常见运行状态故障,介绍了一种水力发电装置运行状态故障诊断与检修决策系统设计架构方案。此系统架构方案主要包括信息采集、风险评估、故障诊断及检修决策,可实现水力发电装置的运行状态故障诊断分析和最优检修决策方法的快速获取,为水力发电装置故障检修活动提供重要故障源分析与检修决策参考。

控制系统状态故障的可检测性研究

从控制系统的结构出发 ,对线性系统状态故障的可检测性进行了讨论 。

地铁盾构设备状态故障与检测

伴随社会经济的飞速发展,城市进程化发展逐步深入,盾构机在城市发展建设中应用愈加频繁,盾构机施工期间的故障问题应予以足够的重视。为了减少盾构机故障,促进盾构机的有序运行,务必要开展好盾构机的维护与保养工作。本文对地铁盾构设备状态故障与检测进行了简要的分析,希望可以为相关工作人员提供参考。

基于多状态故障的卫星姿态控制系统剩余寿命预测方法

针对具体的卫星姿态控制系统配置,在对系统可重构性分析的基础上,考虑系统的多状态故障,详细分析系统可能发生的功能模块故障类型,并按故障等级对系统进行故障状态划分;针对系统故障状态间存在的转移关系,通过Kaplan-Meier估计器和极大似然估计方法对故障状态间转移概率模型进行估计,在此基础上建立系统的Petri网预测模型,并根据蒙特卡洛思想对模型进行大量仿真,从而实现对卫星姿态控制系统剩余寿命的离线预测和在线预测。仿真结果验证了该方法的合理性。

石化企业电气设备的状态故障与维护

防爆电气设备在石油、化学、煤炭工业中占有很大的比例,这些设备用于爆炸危险场所中,是由于我们对这些设备的结构采取了一些适当的措施,使之能消除或使引起周围易爆介质爆炸的可能性减至最小。本文主要探讨石化企业电气设备的状态故障与维护。

地铁盾构设备状态故障与检测

近年来,盾构机在全球范围内修建隧道工程中得到广泛推广,因此关于盾构机的研究越来越得到关注,且以对盾构机关键设备状态监测与故障诊断为主要的研究方向。文章通过分析地铁盾构设备状态故障与检测的意义,阐述了地铁盾构设备状态故障与检测关键技术,对地铁盾构设备常见故障与检测案例展开了探讨。

地铁盾构设备状态故障与检测关键技术

这些年来,盾构在国内外隧道的工程里得到了一个较为广泛的应用。盾构机的研究越来越受到了人们的重视。其主要研究方向是盾构机关键设备的状态监测以及故障诊断。本文通过分析地铁盾构设备的状态故障及检测的意义,阐述了地铁盾构设备的状态故障及检测的关键技术,同时还探讨了地铁盾构设备的常见故障及检测案例。

某地铁车辆制动状态故障分析与改进措施

采用EP2002制动系统的某地铁车辆在运行过程中,HMI多次报出制动状态故障,提示某节车制动状态不一致,经下载制动系统故障数据分析,制动系统并未报出故障。对TCMS系统数据分析后,发现该故障的根本原因在于制动状态故障的判断逻辑。本文通过对故障数据与制动状态故障判断逻辑进行深入分析,明确了制动状态故障的问题原因,并制定了改进措施,经过改进后,列车运用良好,未再报出该故障。

新型电力系统设备状态监测与故障诊断传感芯片关键技术与展望

随着新型电力系统的建设与发展,电力关键设备运行环境发生改变,运行过程也面临更多风险。电力关键设备的状态监测和故障诊断技术是其正常运行的保障,但目前仍存在不足。集信号采集、数据分析、信息传输功能于一体的传感芯片将能够实现在线、实时、准确的关键设备状态监测和故障诊断。文中从面向新型电力系统的设备状态监测和故障诊断传感芯片的基本概念出发,综述了传感芯片的传感采集、信号处理、数据分析及信息传输4项关键技术的发展现状,指出关键技术面临的挑战。最后,展望了未来电力关键设备状态监测和故障诊断研究方向。

基于BN-AHP的装甲车辆动力系统故障状态评估

装甲车辆复杂传统部件的损伤能否及时被发现,这关系到整车战备或作战能力,系统的故障状态评估是至关重要的。将贝叶斯网络模型结合云模型理论,建立云贝叶斯网络模型,针对4个不同工况的装甲车辆进行故障状态评估。在获取贝叶斯网络初始节点时更多是依靠专家经验,往往会带来很大的误差,导致条件概率偏差过大,采用证据理论/层次分析法来优化专家经验,确定各个节点的条件概率;将层次分析法转化所得的条件概率值代入到云贝叶斯网络模型中,经过计算可以得到不同损毁等级的概率。将云贝叶斯网络模型计算结果与其他状态评估方法结果进行对比分析,结果表明,所采用的计算方法较其他方法在可靠性和准确性方面有所提高。

基于锥切割理论的系统故障状态优化调整方法研究

为了在系统故障演化过程中控制系统故障状态,提出了一种系统故障状态优化调整方法。其主要根据锥切割理论,以及非优理论和Hat投影建立方法的数学模型,设置了分析系统并给出了分析步骤。首先论述了相关理论的基本思想;其次研究了系统故障状态优化调整的基础和关键,描述了需要研究的问题;再次建立了系统故障状态优化调整方法模型及分析步骤;最后通过实例展示了方法流程,得到了定量结果和优化调整最优方案。结果表明:系统故障状态的优化调整可通过影响因素实现;通过比较原系统故障状态和新系统故障状态与目标系统故障状态的内积,基于非优理论选择需要实施的优化调整措施。当措施是优化调整措施时计算继续;是非优化调整措施时计算停止,这时得到的按照实施顺序组成的措施集合即为优化调整最优方案。最后论述了方法的先进性和有待研究的问题。

泵站离心泵故障状态自动监测方法

为增强泵站离心泵的运行效果,提出泵站离心泵故障状态自动监测方法。首先分析离心泵运行振动信号,从中提取峰值、脉冲、裕度、峭度等特征参数,然后利用SVM对提取的特征参数进行故障模式识别,自动监测泵站离心泵故障状态。结果表明,应用设计方法在不同离心泵故障模式样本特征的类聚效果较好,故障状态监测准确率较高。

基于数据中台的输电线路故障状态自动检测方法

为实现对输电线路故障的及时感知,引进数据中台,设计了一种针对输电线路的故障状态自动检测方法。首先,自动巡检与在线监控输电线路;然后,利用数据中台中的空间向量模型进行集成数据的向量化处理,以实现输电线路巡检采样数据的分类;最后,计算线路输电过程中的多端暂态行波,以此为依据,完成输电线路故障状态的辨识与故障点测距。结果表明,该设计方法可精准检测输电线路存在的故障点,实现对线路故障状态的自动检测。

调控一体化模式下电力系统多设备运行故障状态实时监测方法

在调控一体化模式下,电力系统多设备运行故障状态的实时监测至关重要。因此提出调控一体化模式下电力系统多设备运行故障状态实时监测方法。首先采集和预处理调控一体化模式下电力系统多设备的运行数据,并将其进行归一化处理。然后采用灰色关联分析方法进行特征提取并将其作为模型的输入。最后通过构建的门控循环单元神经网络模型完成对调控一体化模式下电力系统多设备运行故障状态的实时监测。经过实验验证,该方法的故障识别速率快,准确度高,说明其故障状态实时监测效果具有实际应用价值。

高压电气设备故障运行状态自适应预警方法

【目的】为了提前发现潜在的高压电气设备故障,并及时采取有效措施进行修复或维护,以确保高压电气设备的安全运行和延长高压电气设备的使用寿命,为此提出了高压电气设备故障运行状态自适应预警方法。【方法】建立高压电气设备故障运行状态数据库,利用所收集、分析和处理的数据来建立高压电气设备运行状态模型,结合该模型实现高压电气设备故障运行状态自适应预警。【结果】试验结果表明,该方法的高压电气设备故障运行状态自适应预警效果较好,具备较高的实际应用价值。【结论】该设计能够监测高压电气设备运行状态,通过分析数据和模式识别,及时发现潜在的故障迹象,有助于预防设备的故障发生,避免大规模停机和生产中断,提高设备的安全性和可靠性。

配电电气设备状态监测与故障诊断的智能化方法研究

提出了一种智能化的方法,利用机器学习算法和人工智能技术建立精确的模型来分析实时数据,实现故障预警和诊断功能,从而最大程度减少故障对电力供应的影响。通过ELE-CNN网络进行配电电气设备的状态智能监测和故障诊断,取得了较好的效果。实验证明该网络在准确性和稳定性方面表现出色。

事件故障状态量子博弈过程的参与者收益研究

为了解事件故障状态量子博弈过程中参与者收益随各影响因素的变化情况,提出在空间故障树(Space Fault Tree, SFT)框架内,以事件故障状态为对象,对参与者收益进行研究。事件故障状态使用量子态表示,管理者和操作者的不同行为对事件故障状态的作用使用博弈表示。考虑因素包括安全产出价值、安全收益分配系数、安全措施成本。研究了事件故障状态与量子博弈的关系;纠缠与非纠缠态下的参与者收益;参与者收益受到各因素影响的特征等。研究得到了管理者和操作者考虑纠缠和非纠缠态的收益函数。结合SFT理论方法,提出了针对收益的因素重要度、因素联合重要度、收益风险区和安全区、因素区域重要度。理论上SFT可用于量子博弈参与者收益的分析。也论述了使用因素空间理论解决该问题的可能性。

基于故障邻接状态的配电网多故障抢修与优化策略

基于故障与配网的拓扑关系和抢修与恢复的动态交替特性,建立了基于故障邻接状态的配电网多故障抢修与优化模型,快速制定抢修策略。在故障抢修阶段,基于供电类型建立负荷节点带电状态矩阵,提取故障邻接负荷的带电状态建立故障邻接负荷带电状态矩阵,对其进行拓展得到故障邻接状态,并对故障进行分类。通过抢修与故障邻接状态的交替更新确定每阶段最优抢修任务。在重构计算中,建立自适应环压有序环矩阵作为算法的解空间,引入余弦递减函数和莱维飞行对量子粒子群算法进行改进,建立莱维系数量子粒子群算法进行求解。用PG&E69节点系统进行仿真,验证所提方法的可行性和所提算法的有效性。

继电保护的二次回路故障状态实时监测分析

随着智能电网技术的不断发展,继电保护二次回路构成变得越来越复杂,处理的实时信息非常庞杂,这增加了故障概率。为了提高电网继电保护的可靠性,构建在线实时监测系统就显得格外重要。在线实时监测系统是一种用于对二次回路进行故障检测和分析的系统。通过该系统,可以深度挖掘核心报文数据,进而形成完善的二次回路故障预警及分析体系。该体系可以准确地判断二次回路中出现的故障类型和位置,并及时给出故障诊断和处理建议。

基于改进BP神经网络的充电模块故障状态识别

为提高充电桩运行质量,研究了基于改进BP神经网络的充电模块故障状态识别方法。利用充电模块振动信号包络峭度检测充电模块振动信号包络线的尖峰度,确定充电模块振动信号起始点,通过KS检验方法提取充电模块故障特征。选取BP神经网络作为充电模块故障状态识别方法,利用遗传算法的寻优性能对BP神经网络进行改进,将所提取充电模块故障特征输入到改进的BP神经网络之中,以获得充电模块故障状态识别结果。实验结果表明,该方法可精准识别充电模块故障状态,改善充电桩接入配电网的网侧电流谐波含量过高问题。