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。

智能电网中的输配电设备状态监测及故障预警研究

在智能电网不断发展的过程中,输配电设备的状态监测和故障预警已成为保障智能电网运行稳定性的技术手段。为保障智能电网输配电设备的稳定运行,并发挥输配电设备的最大作用,文章分析了输配电设备的状态监测与故障预警技术的应用要点。研究发现,在智能电网中,输配电设备的稳定运行除了能保证供电稳定性和安全性外,还能降低功率损耗,提高能源利用率。智能电网中,合理应用状态监测及故障预警技术可以动态掌握输配电设备的运行状态,提前发现输配电设备的故障隐患,指导技术人员提前解决问题,避免对智能电网的正常运行造成影响。

采矿设备状态监测与维护管理的智能化研究

文章旨在研究采矿设备状态监测与维护管理的智能化方法。随着矿业行业的发展,采矿设备的状态监测和维护管理变得愈发关键。文章通过综合运用物联网技术、大数据分析以及人工智能算法,提出了智能化的解决方案,旨在实现采矿设备的实时监测、故障预测和维护计划的优化。通过将传感器网络部署于采矿设备中,能够实时收集设备运行数据,并通过大数据分析和机器学习算法进行数据挖掘,从而实现对设备状态的准确监测和故障预测。最终,文章将为采矿行业提供更加智能、高效的设备管理方案,有望降低维护成本、提高设备的可用性和生产效率。

基于物联网和人工智能的电力设备状态监测与诊断技术探析

基于物联网和人工智能的电力设备状态监测与诊断技术已成为研究热点,本文结合某电力公司设备状态监测问题,探讨物联网和人工智能在电力设备状态监测与诊断中的应用,提出了基于物联网和人工智能的电力设备状态监测与诊断的综合框架,包括数据采集、传输、处理和故障诊断等方面,同时还讨论了面临的挑战和未来发展方向。

转动设备密封智能状态监测及可靠性管理系统研究

为保障设备密封的工作性能,提高其使用寿命,须深入研究设备的状态监测、健康评估和寿命预测等技术。通过对密封工作状态的在线监测,可准确掌握密封运行的动态信息及运行的工况参数,进而了解密封的失效模式和故障机理,这样不仅能准确把握密封的工作状态,诊断其早期故障,还能够基于设备的性能退化曲线,预测其剩余寿命,从而对密封的不同失效形式加以预防,实现以预知性维修为主的现代化设备管理和维护模式。

基于人工智能的水利水电设备状态监测与预测技术研究

文章研究通过采用深度学习中的长短时记忆网络(LSTM)和支持向量机等先进算法,建立了高效的监测与预测系统。实验结果表明,所提出的方法在模型准确性和实时性方面取得了显著的进展,为水利水电行业提供可行的智能化解决方案。

港口大型装卸机械设备运行状态智能监测技术探讨

本文以港口大型装卸机械设备与智能监测技术为研究对象,以合理运用智能监测技术为目标,从智能监测技术内容与实现两个维度开展研究,阐述了物联网、BP神经网络、信号采集、数据传输、数据处理五项技术;并基于实例探究法,围绕设备运行状况与实际监测需求,运用智能监测技术完成系统开发,论述系统结构、软件构成,最后经测试验证系统能够消除设备监控盲区,实现智能监测技术价值,有效提升港口大型装卸机械设备运行状态智能监测技术可操作性。

智能化变电设备状态实时感知微型化监测系统设计

由于变电设备包含多种类型的设备和元件,且每个设备都有独特的特性和状态参数,同时,变电设备之间存在复杂的相互影响和耦合关系,使得对其状态监测存在一定难度。因此,为提高设备可靠性和降低故障风险,设计智能化变电设备状态实时感知微型化监测系统。

一种基于智能化技术的高速公路机电设备状态监测方法

高速公路机电设备的可靠性和安全性是保障交通顺畅和乘客安全的关键。高速公路机电设备包括照明系统、通风系统、排水系统、能源供应系统和紧急呼叫设备等关键组成部分,设备运行状态是否稳定可靠,会影响交通安全。为了对高速公路机电设备状态进行实时监测和控制,该系统通过合理的传感器布置和数据采集,结合数据传输、存储、处理和分析等多个环节,实现对高速公路机电设备实时状态的全面监测和故障预警。该系统不仅能够提高高速公路运营的安全性和效率,还能够有效降低维护成本,为高速公路的可持续发展提供有力保障。

煤矿机电设备运行状态监测与智能诊断技术研究

监测煤矿机电设备运行状态时,有必要应用建设物联网监测设备、健全完善的设备监测管理系统、处理监测数据、建立全面监测网络等要点。为了提高煤矿机电设备诊断智能化水平,本研究提出实时清点机电设备并记录有关信息、诊断液压支架电液控制系统故障、及时维护刮板机、油压系统维护、构建完善的煤矿机电维护管理系统、诊断与预测复杂机电设备的多故障耦合、诊断与预测指导现场设备等,保障煤矿机电设备处于正常运行状态,提高煤矿开采经济性。

融合LSD算法与深度学习的变电所设备运行状态监测

针对传统的变电所设备监测面临的人工巡检等挑战,提出一种融合直线段检测(line segment detector,LSD)算法与深度学习的变电所设备运行状态监测。该方法首先应用LSD算法对电柜开关进行快速定位,生成所需的图像数据集;其次,生成的图像数据集被用于训练深度学习模型,实现精确识别电力设备工作状态。通过在真实场景下的应用验证,证明了该深度学习模型结合LSD算法在电柜设备运行状态监测中的有效性和适应性。

智能在线监测设备在钢铁行业中的应用

在钢铁生产过程中,通过在设备的表面安装振动、温度等智能采集硬件,并利用智能传感、物联网、移动通讯等技术,能够将设备运行状态数据实时上传至数据采集服务器。再由智能监测系统对数据进行处理与存储,利用设备机理模型、大数据分析模型预测设备状态发展趋势,实现设备诊断异常提示,并提前预警,以此来为检修人员提供预知维修决策,实现精准检维修。文章基于人工智能自学习、自适应,强化模型的训练与优化,建立专家知识库,智能分析评价设备健康度,提高设备管理精度,提升设备智能管理水平的总体目标。

配电设备状态监测与故障诊断技术分析

阐述基于传感器技术、数据采集与处理技术以及智能算法,实现对配电设备状态的实时监测和故障的准确诊断。通过对配电设备运行参数的监测和分析,可以提前发现潜在的故障风险。

10 kV配网设备状态监测与故障诊断技术研究

电力系统中的10 kV配网对城市和乡村的电力供应十分重要。针对配网设备状态开展研究,通过综合利用传感器技术、数据采集与处理技术以及人工智能算法,提出一种有效的10 kV配网设备状态监测与故障诊断技术。该技术能够实时监测配网设备的运行状态,准确识别故障并提供相应的诊断信息,有助于提高配网的可靠性和安全性,降低运维成本,对电力系统的稳定运行具有重要意义。

电力自动化设备运行状态监测方法研究

引言。近年来,随着我国经济和社会的不断发展,人们的生活水平也在不断提高,电力自动化设备的应用范围越来越广泛。在社会经济、科学技术不断发展的今天,我国电力系统也在不断进行改革和创新,电力自动化设备在运行过程中逐渐向智能化方向发展。在电力系统中,电力自动化设备的应用不仅能够确保电网运行的稳定性和可靠性,还能促进电力系统的发展。因此,相关部门应采取有效措施加强对电力自动化设备地管理和维护,保证正常运行。

设备状态智能采集监测系统(SCADA)在锅炉制造行业的应用

设备状态智能采集监测系统(SCADA)是以计算机和以太网通讯技术为基础的生产过程监视系统,对生产设备的相关状态及工作参数进行实时远程监测。项目规划初期,我们基于公司离散化生产、通讯协议种类多、智能设备覆盖程度低等特点采用了针对性的建设方案,有效地解决了重型制造业在从自动化向智能化升级过程中的诸多痛点。管理者可以通过该系统远程监控设备的工作状态、能耗、工艺参数、报警文本等生产过程数据,为数字化生产管理提供必要的数据支撑。

智能变电站继电保护设备全防误状态监测技术研究

为降低因继电保护设备误操作而导致的电力系统事故概率,研究智能变电站继电保护设备全防误状态监测技术。通过采集设备获取智能变电站继电保护设备操作状态的高清图像,并利用核主成分分析、相位相关算法、改进尺度不变特征变换来完成采集图像的去噪、融合及特征提取;根据特征提取结果,使用卷积神经网络实现智能变电站继电保护设备全防误状态监测。实验结果表明:该技术可全面监测不同类型继电保护设备的误操作,当噪声含量小于3%时,原始图像和去噪图像的峰值信噪比值较为接近,但后者信噪比更高,且随着噪声含量逐渐加大,其峰值信噪比逐渐下滑,当噪声含量增至10%时,原始图像的峰值信噪比为3 d B,而去噪图像的峰值信噪比为34 dB;在不同光照下对比2幅图像的DICE系数,当形变程度达到200 px时,光照剧烈条件下的DICE系数最低,为0.935,而光照柔和条件下的DICE系数最高,为0.953,3种光照条件下的DICE系数均较为接近。去噪图像与原始图像在各种光照条件下的DICE系数仅相差0.02,说明采用该文方法的图像去噪和图像配准效果较好;采用该文方法对各样本监测的误警率小于1.8%,而漏警率小于0.2%,说明其误操作监测的全面性较高,全防误状态监测的性能良好。

高速公路机电设备运行状态智能监测系统设计

为保证高速公路的安全稳定运行,在其机电系统架构设计中采用B/S架构,通过数据库设计并存储设备分类和分区等数据信息,采用多路复用技术布设监测节点,建立监测数据传输通信,构建设备运行状态智能监测模块,最终利用分布式服务功能实现对机电系统的分工服务。经实验论证结果可知,设计系统能够有效获取机电设备实时运行状态的监测信息,将采集的数据经通信网络传输并保存至高速公路运行控制中心,实现对机电设备运行状态的有效监测。

传感器在智能设备状态监测中的应用研究

在智能设备状态监测领域,传感器的应用被视为一个新的研究方向。在传统的设备状态监测方法中,通常只侧重于状态信息的处理,而忽略了对设备运行特征的针对性分析,这在一定程度上影响了状态监测的准确性。为了探讨将传感器应用于智能设备状态监测中的应用问题,以提高监测的准确性和可靠性。该文在数据采集方面,提取智能设备的电流信号时域特征,并从电流信号的角度出发,对设备运行状态进行了针对性的分析。通过传感器的实时监测和信号数据处理,建立了智能设备状态在线监测系统,以保证设备状态监测的可信性和精度,从而实现对智能设备运行状态的准确监测。在验证实验时,采用对比实验的方法,证明该监测方法的效果更佳,具有广泛的实际应用前景。该监测方法可以有效地提高智能设备状态监测的可靠性和准确性,说明采用传感器进行设备状态监测是一种可行和有效的方法,值得在未来的研究中应得到更多的关注和重视。

炼化企业动设备状态监测技术现状与智能化展望

阐述中国石油炼化企业动设备状态监测现状,对当前国内外主流状态监测技术进行总结,并对如何实现“智能诊断”进行前瞻性分析,为中国石油实现动设备监测诊断智能化提供思路。