电力系统发电机电气状态监测与故障诊断系统

主要论述在电力系统中如何实现对发电机定子的在线监测与故障诊断,从而提高整个电力系统的安全性和可靠性。 通过把采集到的数据结果实时送入微型计算机,经数据库及专家系统诊断、分析,在出现异常时报警并发出指令,通过执行机 构自动校正实现综合性的监测与诊断。系统可以保证发电机的安全、经济运行,提高经济效益和社会效益。

人工智能技术在电气设备状态监测与预测维护中的应用研究

本文重点研究了人工智能技术在电气设备状态监测与预测性维护中的应用。通过实时监测设备状态,利用人工智能技术能够精准识别运行中的各类故障,显著提升监测效率与准确性。同时,构建的人工智能预测模型能够预先预测设备故障,为预防性维护提供有力依据。此外,人工智能技术的自我学习和优化能力使得维护效果得以持续改进。实证结果表明,该技术显著提高了电气设备的工作效率、安全性,并降低了维护成本。因此,人工智能在电气设备状态监测与预测性维护中展现出显著优势,对电力系统的安全运行具有重要意义。

基于深度学习的煤矿地面电气设备状态监测与预测

针对煤矿地面电气设备的状态监测与预测问题,本研究提出了一种结合全连接神经网络和门控循环单元的深度学习方法。在状态监测方面,利用FCNN的强大特征学习能力,通过处理传感器收集的一维特征向量,实现了对电气设备当前状态的准确判断。在预测方面,采用门控循环单元来处理时间序列数据,凭借其简化的循环结构和高效的信息传递机制,成功预测了电气设备的未来状态。通过这两种方法的结合,本文不仅实现了对煤矿地面电气设备当前状态的实时监测,还能有效预测其未来状态,为设备的维护和故障预防提供了强有力的技术支持。

电气设备状态监测技术在冶金行业的应用分析

现代科学技术快速更新换代的今天,不仅为冶金行业的发展创造了大量机遇,而且还提出了更多挑战。这一背景下,冶金行业想要更好的发展,则需要加强对电气设备状态监测技术的应用。基于此,本文通过对冶金行业应用电气设备状态监测技术意义的简单介绍,进而阐述了技术的具体应用,以此为促进冶金行业发展提供支持,以供参考。

面向电气设备状态监测的传感标签防碰撞算法

射频识别(RFID)传感标签是一种新型的融合标识传感功能的电气设备状态无线监测技术,高效防碰撞算法是提高基于RFID传感标签技术的电气设备状态无线监测系统实时性的主要手段。在改进自适应多叉树搜索(IAMS)防碰撞算法基础上,通过碰撞概率模型计算碰撞传感标签数,制定优先申请分配专有时隙原则,提出一种改进的自适应时隙多叉树防碰撞(IATMSA)算法。算法仿真结果表明:相比IAMS算法和四叉树算法,IATMSA算法总时隙数更小、识别速度更快、吞吐率更高。