燃煤发电机组灵活调峰下机炉安全状态监测与调控研究综述

“双碳”背景下新能源大量接入电网,燃煤发电机组承担调峰任务,长期处于瞬态运行过程,其灵活运行水平需进一步提升,但深度调峰与快速变负荷使机组运行可靠性下降,机组灵活调峰能力面临设备安全性制约。该文对燃煤发电机组在灵活调峰下安全稳定运行的研究现状进行评述。首先,综述调峰工况下锅炉换热面、汽轮机转子等部件存在的安全技术问题,明确灵活运行对机组设备安全性的影响。其次,对比分析监测温度、应力等关键运行状态参数的不同方法优缺点与适用性;针对存在的安全技术问题介绍现有的机组运行参数优化与设备结构优化方法。未来将可靠性评估与诊断、停机保温预热及智能先进控制等技术应用于燃煤发电机组的调峰运行将对其安全性提升具有重要意义。最后,对目前燃煤发电机组灵活安全运行的研究现状及面临问题进行总结。

基于环境声识别的工业设备状态监测实验系统设计

为了实现低成本的工业设备故障检测,设计了一套基于环境声识别的设备状态监测实验系统。基于Arduino开源硬件开发低成本的智能传感器,并部署限制感受野的深度学习模型RFL-MobileNet。通过在边缘端进行智能数据处理,系统为工厂设备提供了实时且准确的状态监测,以减少传统方法中数据传输到云端所带来的延迟以及数据泄露风险。基于公开数据集和实际数据集的实验结果表明,系统运行良好,电动机故障检测准确率达95.4%。

激光红外技术下物联网异常节点状态监测研究

为了在海量物联网数据中准确监测异常节点状态,提高无线网络的安全性,提出激光红外技术下物联网异常节点状态监测方法。采用基于角度测量的激光红外定位方法判断出物联网异常节点的大概范围,将该区域作为采集区域展开异常节点特征数据采集和降维,通过奇异值分解对采集到的异常节点数据展开去噪处理,结合随机矩阵理论和平均谱半径判断节点的异常状态,以此实现对物联网异常节点状态监测。实验结果表明,所提方法的定位误差值最大仅为4.3%、监测时间在79.85 ms以下、丢包率低于0.22%,具有良好的监测能力。

多传感器信息融合的刀具磨损状态智能监测系统

为了提高数控机床刀具磨损状态智能监测的可靠性,提出一种基于多传感器信息融合的刀具磨损状态智能监测方法及系统。利用多种传感器分别采集刀具加工过程中的机床变频器输入电流信号、工件三向振动信号和声信号,然后对采集到的信号进行时域、频域和时频域处理分析。系统自动识别提取出其中与刀具磨损程度相关性较高的敏感特征变量,并利用马氏距离法对敏感特征向量进行分析计算,确定刀具不同状态下的阈值,并据此判断刀具的磨损状态。最后基于上述原理利用QT开发平台研发一套完整的数控机床刀具磨损状态智能监测系统。试验结果表明,该系统能够实时准确地监测出刀具的磨损状态。

煤化工厂煤炭洗选机械设备运行状态监测方法

提出基于多传感器的煤炭洗选机械设备运行状态监测方法。基于多传感器的组成结构及自身优势,将其安装到洗选机械设备中,通过多传感器获取不同环境下的设备运行信号,再将信号输送到建立的设备信号采集模型中,完成对煤炭洗选机械设备运行状态变化的记录及分析,实现设备运行信号采集;构建特征分析模型提取设备运行状态特征,再通过增量式学习机制对设备运行特征数据集开展动态聚类,以此实现对设备运行状态的自动辨识。实验结果表明:采用笔者所提方法进行设备运行状态监测,其结果假阳率低、真阳率高,可实现准确可靠的煤炭洗选机械设备运行状态监测。

基于神经网络的液压机状态监测系统研究

神经网络是一种类似于人类神经系统的人工智能模型,利用神经网络可以对传统的监测数据进行组合和筛选,以提高故障检测的准确度。为提升液压机状态监测系统的故障评估性能,利用基于神经网络的机器学习方法的优势,提出一种设备状态监测解决新方案。对大量数据进行神经网络模型训练及特征提取,从而实现对液压机监测系统故障的准确识别。

基于物联网的电力全维度设备状态监测方法

电力全维度设备状态监测方法主要利用离散小波变换处理设备状态信号,但该方法易受降采样分量噪声影响,导致监测数据与实际数据无法拟合。因此,基于物联网设计了一种电力全维度设备状态监测方法。利用物联网技术生成了电力全维度设备状态监测网络架构,设计了电力全维度设备状态监测算法,实现了电力全维度设备状态监测。实验结果表明,采用该监测方法监测的数据与实际数据拟合较好,监测归一化指标较高,具有可靠性,为提高电力设备的运行安全性、降低电力设备维护难度作出了一定的贡献。

一种送电线路状态监测终端设计

针对一种送电线路状态监测终端设计的要求,提出了相对应的解决方案,将其划分为终端本体、接触感知单元和无接触感知单元三部分,降低了设计复杂性。其中,终端本体又分为本地太阳能电源和监测终端两部分,本地太阳能电源采用恒压和浮充方式对蓄电池充电,并对蓄电池进行过放电保护。监测终端使用一种S5PV210核心板作为处理器,裁剪其评估板得到基本的终端平台,保留其中的视频摄像和SD卡接口电路,实现视频采集和文件存储功能,扩展无线和有线通信接口与感知单元进行通信,扩展4G移动通信接口与控制中心通信,实现信息上传功能。项目开发完成之后在实验室对所设计功能和部分性能指标进行了验证测试,与预期目标相符。

浅谈油田机械设备状态监测与故障诊断技术

油田机械设备在石油开采过程中起着至关重要的作用。现代的油田机械设备状态监测与故障诊断技术采用了各种先进的传感器、数据采集系统和智能分析算法。通过实时监测设备的振动、温度、压力、电流等参数,结合数据分析和机器学习技术,可以准确判断设备的运行状态,并及时发现潜在的故障和异常。这些技术的应用使得油田机械设备的状态监测和故障诊断变得更加智能化和自动化。它们可以实现设备状态的实时监测和远程诊断,减少了人力资源的投入和巡检的频率,提高了监测的准确性和效率。基于此,本文就油田机械设备状态监测与故障诊断技术进行了探究,希望能为相关人员提供借鉴。

基于物联网技术的变电站设备运行状态自动监测方法

为解决当前常规监测方法故障监测率较低的问题,引入物联网技术,根据变电站设备的运行特征与监测需求,提出了一种全新的自动监测方法。首先,布设传感器,为传感器配置数据采集模块,利用物联网技术实时采集变电站设备运行数据,并对数据进行消噪处理;然后,从上述数据中提取变电站设备的运行状态特征;最后,设计设备运行状态自动监测算法,实现变电站设备运行状态自动监测与预警。实验结果表明,应用提出的方法后,变电站设备的故障监测率均超过了98%,具有较强的设备运行故障自动监测能力,监测优势显著。

基于物联网的智能家居电路运行状态监测方法

针对现有监测方法对智能家居电路运行状态监测时存在数据包丢失率过高,影响监测稳定性和可靠性的问题,引入物联网技术,开展智能家居电路运行状态监测方法研究。该方法依赖于智能设备和传感器,获取智能家居电路运行数据。为保证监测精度,分离运行数据,并完成零漂校正,利用物联网技术,实现电路状态监测与异常报警。通过对比实验证明,新的监测方法在实际应用中数据包丢失率显著降低,具备极高的监测稳定性和可靠性,具有较大的推广价值。

组合式有源传感器状态监测与容错控制研究

针对传统传感器状态监测方法准确性不高的问题,提出一种组合式有源传感器状态监测与容错控制方法。该方法分为2个部分:前一部分进行传感器状态监测,包括状态信号去噪处理、小波包能量熵特征提取以及利用参数优化后的概率神经网络识别传感器健康状态3个步骤;后一部分设计容错控制模型,以状态监测结果为参考,切换控制策略,实现容错控制。实验结果表明:与其他3种传统方法相比,在该方法控制下容错控制误差在±1 r/min,波动较小,控制效果更优。

基于振动信号分析方法的电力变压器状态监测与研究

变压器振动的产生主要源于其铁心和绕组,当然,还有其他多种因素亦对其振动产生影响。本研究结合实验数据,针对各类因素对变压器油箱壁振动的影响进行了对比分析。同时通过分析变压器在短路冲击前后的振动信号及短路冲击试验结果,证实了多测点振动分析方法在反映绕组机械结构参数变化方面的有效性。研究最后依据所建立的模型,对比了变压器油箱壁振动的实测值与模型预测值,以此对该变压器的状态进行了评估。

基于改进PSO-LSTM算法的风电机组状态监测方法研究

通过改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化长短期记忆神经网络算法(long short-term memory,LSTM)的参数,提出了一种基于改进PSO-LSTM算法的直驱式风电机组运行状态监测方法。首先将数据采集与监控系统(supervisory control and data acquisition,SCADA)采集到的数据利用随机森林的方法进行特征筛选,得到模型的输入参数;其次采用改进PSO-LSTM网络建立有功功率的预测模型,计算出预测值与实际值的残差,根据残差的分布来确实直驱式风电机组的状态;最后利用某风电机组SCADA数据对所提预测模型进行验证分析,结果表明,PSO-LSTM预测模型相比其他三种预测模型,具有较高的预测精度,并在状态异常后最短时间内发出故障警报,保证电场的健康稳定运行。

卷烟设备健康状态监测分析

为探究卷烟设备健康状态的监测方法,本文着重分析了卷烟设备健康状态监测包括的内容,并在此基础上从设备性能、产品质量、运行状态和安全状态四个关键维度,构建了卷烟设备健康状态监测体系并对其进行了分级,以期通过这种评价分类方式,能够更准确地监测卷烟设备的运行状况和健康程度,为相关人员提供帮助。

放电状态下阀控式密封铅酸蓄电池状态监测研究

阀控式密封铅酸蓄电池主要应用于变电站,随着充放电次数的增加,蓄电池逐渐衰减,实际容量不断下降,影响供电的可靠性。为了对此类电池的健康状态进行精确的监测,研究过程基于Kmeans算法和递归最小二乘法构建状态预估算法,利用传感器采集放电数据,进行数据预处理、聚类、模型参数识别,进而估算出健康状态。经过实验,该算法的预测结果与实际值的偏差非常小,并且精度优于归一化方法。

基于STM32的锂电池电量状态监测系统设计

提出了一种基于STM32主控和INA226电流电压检测芯片的氢气燃料电池供电的24 V锂电池电量状态(SoC)监测系统。通过INA226芯片采集锂电池的内部数据,监视分流压降和总线电源电压,实现了对锂电池电量状态的精确监测。详细介绍了锂电池电量状态监测系统的总体设计方案,以及STM32主控和INA226监测模块的电路设计和程序设计。通过实验验证,该系统能够有效地监测锂电池的电量状态,为氢气燃料电池供电系统的稳定运行提供了可靠的保障。

基于结构运动声音信号的滚动轴承状态监测研究

为提升核电厂重要旋转设备的可靠性,便于及时预测或发现滚动轴承故障,以降低重大核安全事故概率,从轴承听棒工作中进行经验反馈,对基于结构运动声音信号采集的装置进行设计及制作,基于MATLAB软件对信号后处理的理论模型进行建立,对放射性环境下的6313型号的滚动轴承声音信号进行后处理,实现了定量的对轴承状态在线监测的目标,突破了传统监测方法无法定量、人员受辐射高、位置难到达、运行期间无法监测等弊端。研究结果表明:基于该工艺、设备、后处理方法,对放射性环境下的6313型号轴承的故障诊断具有良好的诊断及分析效果,并且在环境噪声干扰下也能保持较好的效果,与其它放射性环境下的滚动轴承诊断方法相比,具有更好的稳定性、安全性、可达性。为特殊环境下的滚动轴承运行状态及结构良好性的监测研究提供一定参考。

基于人工智能算法的风电机组状态监测和故障诊断技术研究综述

随着我国风电产业高速发展,风电机组服役时间延长,故障率和运维成本随之增加。利用人工智能算法对风电大数据进行数据挖掘,实现风电机组的状态监测与故障诊断,对风电产业提质增效具有重要的现实意义,近年来逐渐成为研究热点。文中介绍了风电机组数据采集与监控(Supervisory Control and Data Acquisition, SCADA)系统和振动信号数据的特性,阐述了风电机组状态监测和故障诊断智能算法的框架,归纳总结了相关研究成果,并对风电机组状态监测和故障诊断技术所面临的挑战和发展趋势进行了展望。

基于近邻元分析的风电机组状态监测特征选择方法

针对现有特征选择方法难以从大量的SCADA参量中挑选出重要变量的问题,基于近邻元分析算法提出一种专门适用于风电机组状态监测的特征变量选择方法。所提方法根据每个待选变量对回归精度的贡献率为各变量赋予相应的重要度权值,从而挑选出最重要的特征变量。通过分析SCADA数据中冗余变量的特点,针对性地提出了基于相关系数矩阵的去除冗余方法。采用Pearson相关系数、互信息和随机森林三种方法作为对比,以门控循环神经网络作为模型预测齿轮箱油池温度,用预测精度指标和残差控制图对各特征选择方法的选择结果进行评价和对比,结果表明所提方法的特征选择结果更加直观、冗余变量更少、预测精度更高。