深度学习在故障电气设备诊断中的应用

针对当前通过人工阅读变电站故障电气设备的红外图像进行电气设备诊断的速度缓慢、对人工的经验依赖性高等问题,提出将基于深度学习的图像检索用于电力设备的故障诊断中。通过将以往的典型故障电气设备的图像建立为典型数据集,利用图像检索技术将目标故障图像从典型数据集中检索出最相似的N张图像,根据得到的图像名称获取对应图像的故障解决方法,并在实验数据集上进行了测试验证。同时在CIFAR-10以及Oxford5k数据集上进行了系统的性能可靠性验证。实验表明:将图像检索技术运用于故障电气设备的图像检索具有一定的可行性。

快速红外测温仪在电气设备诊断技术上的应用

1987年我厂从西北光学仪器厂购买了一台 IRT—1200型手持式快速红外测温仪,它结构小巧,功耗低,测温快速准确,是一种理想的现场测温设备。1988年又给高压设备比较多的生产车间都配备了这种仪器,收到了比较好的效果。1989年7月13日650轧钢分厂3~#主电机测温仪表反映电机内部温度很高,达95℃以上。连续几次停车降温,每次再开车,十几分钟内温度上升仍然很快,怀疑电机内部出现故障,经用红外测温仪对电机进行全面检测,同时和电机测温仪表对照,当电机温度计指示90℃时,

工学一体化教学改革研究——以汽车电气设备故障诊断与修复课程为例

该文进行工学一体化教学模式相关概述,探讨汽车电气设备故障诊断与修复课程改革内容,分析工学一体化教学模式在汽车电气设备故障诊断与修复课程中的实践应用,并通过课程设计的创新和教学方法的调整,培养学生的操作技能和解决问题的能力,提高他们的综合素质。

基于高温高湿环境下电厂电气设备的故障诊断与检修

本文围绕高温高湿环境下电厂电气设备的故障诊断与检修策略展开分析讨论,以本厂为例,提出运用色谱分析、红外紫外监测、基于信号波形特征值的时序关系,以及预防性试验等设备故障诊断方法,搭配基于风险综合评判的检修策略,以此维持设备的稳定运行,消除潜在的安全隐患,提高设备利用率。

高职项目化课程设计与实施研究——以高职电气设备故障诊断及维修课程为例

高职课程项目化设计是区别于传统课程的重大转变与创新,它是基于实践岗位需要,以工作任务为主线,项目为载体,选择、组织课程内容的一种课程编排模式,通过完成系统组织的教学任务,使学生获取岗位有关的职业能力与知识,实现校企间人才"输送"的零距离对接。高职电气设备故障诊断与维修项目化课程设计与实施,是从课程目标、课程内容、能力训练项目、考核方案、课程单元等几个模块提出课程项目化设计方案,以期更好地提高教学效果,更好地培养创新型技术技能人才。

一种电气设备状态诊断方法

随着电网技术的不断发展和电网规模不断扩大,电气设备数量激增、智能化程度越来越高;同时,终端用户对用电可靠性越来越重视,借助智能技术基于设备运行数据对设备进行故障诊断势在必行.本文以基于范例推理的理论(CRB)与支持向量机技术(SVM)为主要工具,提出了一种基于范例推理的电气设备状态智能诊断模型,试图通过电气设备已有数据的挖掘,获取电气设备故障的潜在发生规律,进而作为依据及时发现并排除电气设备的潜伏性故障.首先研究CRB和SVM在电气设备状态诊断中的应用;然后建立电气设备状态智能诊断模型,以电气设备的海量运行数据、历史数据、测试数据以及环境因素等为基础,建立电气设备的状态范例库,应用SVM回归对设备状态范例库进行深度的挖掘与分析,建立设备状态指纹,并以此为据进行电气设备运行状态的诊断分析;最后以油浸式变压器状态诊断为例,对实际数据进行分析诊断,并与三比值法的诊断结果进行比较.诊断结果表明,智能诊断模型诊断范围更广,诊断结果更准确.

基于PCA的火电厂电气设备故障诊断方法

本文根据火电厂电气设备故障诊断的实际需求,设计了基于PCA的火电厂电气设备故障诊断方法,可应用于数据降噪处理、故障特征提取、故障诊断等环节。为验证方法有效性,本文设计了一套基于火电厂电气设备故障数据的对比实验,用于对比使用传统故障诊断模型与使用PCA模型2种故障诊断方法的诊断效果。实验结果表明,PCA模型的分类准确率、精准率和召回率均优于传统模型,性能更佳,适合大规模推广。

基于大数据技术的电厂电气设备故障诊断系统研究

文章针对电厂电气设备故障诊断的需求,提出一种基于大数据技术的故障诊断系统。该系统包括实时数据传输、海量数据存储、分布式计算以及智能决策支持4个模块。通过采用光纤环网、分布式存储架构、Apache Spark计算框架以及图数据库等,实现设备运行数据的高效采集、存储和分析。实验结果表明,系统在数据压缩率、传输延迟、诊断准确率等方面均表现出良好性能,为电厂设备智能运维提供了有力支持。

面向SF_(6)气体绝缘设备故障检测的光声CO气体传感器设计和优化

针对电力系统对六氟化硫电气绝缘设备中气体衍生物的在线高精度探测需要,提出了差分双通道结构的光声池作为光声探测模块,并使用中心波长为2.3μm的分布式反馈(distributed feedback laser,DFB)激光器作为激励光源,搭建了一款工作在高浓度六氟化硫背景气体中的一氧化碳气体传感器.通过光声共振理论模拟和设计,在纯六氟化硫气体中光声池的品质因子为84,相对于在氮气载气中的品质因子提高了约4倍.经实验验证,差分结构光声池的最大气体流速较单共振腔光声池提高了6倍,且具有较强的噪声免疫能力.在对传感器系统的共振频率、气流速度和工作压强等参数优化后,在1 s的积分时间下,获得一氧化碳气体的探测灵敏度为体积分数1.18×10^(-6),对应的归一化噪声等效浓度(1σ)为3.68×10^(-8) cm^(-1)·W·Hz^(-1/2).该传感器的灵敏度高,选择性好且噪声免疫能力强,可以为电力系统中潜在性绝缘故障诊断提供一种在线探测技术,具有重要的应用前景.

关于电气设备故障诊断与模式识别探讨

近年来,随着电力工程的不断建设和发展,电气设备故障诊断已成为科学研究的热点。在遇到电气设备故障问题时,电子设备可能不能正常工作。因此,故障诊断和模式识别模块必须对设备的工作状态进行实时监测。当运行参数发生了极大的变化,或者显示了异常的内容。故障诊断装置应及时产生预警或报警信号。在此基础上,本文对电气设备故障的内容进行了分析,以及对电气设备的故障诊断和模式识别进行深入系统的分析。

发电厂智能化设备故障诊断方法

发电厂作为重要的能源供应企业,其智能化设备的正常运行对于电力系统的稳定运行至关重要。然而,设备故障是不可完全避免的,且可能导致生产中断、能源浪费甚至安全事故。研究发现,在电气设备故障诊断工作中,灰色理论可以帮助技术人员更好地处理缺乏完整信息的数据,克服数据不确定性和噪声干扰的影响,提高诊断的准确性和效率。因此,笔者探索研究了基于灰色理论的发电厂智能化设备故障诊断方法,并与传统诊断方法进行对比,以评估新方法的性能和优势。

基于LabVIEW的绝缘介质预防性实验软件设计

本课题专注于开发一种基于组态软件LabVIEW的绝缘介质预防性实验软件。本软件结合所涉及的直流泄露电流与直流耐压实验和介质损耗指数实验原理,对软件进行了总体设计和详细设计,使之能够实现模拟真实实验的过程,并即时对实验数据进行绘图分析,得出实验结论,从而达到实验教学的目的。本实验软件可以实现对大量学生进行实验教学的目的,这不仅保证了实验教学质量,而且大大节约了设备投资和教学成本。

氦离子检测器在微量SF6分解产物浓度检测中的应用分析

在SF6电气设备发生故障时,会导致SF6分解,产生气体分解产物,可以利用对SF6分解产物浓度的检测,来诊断SF6电气设备故障。虽然检测SF6分解产物浓度的方法有多种,但要实现对微量SF6分解产物准确检测非常困难,本文阐述氦离子检测器在微量SF6分解产物检测方面的应用。

SF_6气体分解物分析技术的发展与应用

为了能有效诊断电气设备的健康状况,对SF6气体分解物分析技术的发展与应用进行研究。介绍了检测管、气相色谱、电化学传感器、电化学分析等传统SF6气体分解物分析技术,并对红外吸收光谱、紫外吸收光谱、光声光谱和离子迁移谱等分析方法在SF6气体分解物分析中的应用、技术优势和局限性等进行了阐述。SF6气体分解物的检测和分析技术为电气设备的故障监测和诊断提供了有效手段,对提高电气设备内部潜在故障诊断的准确性具有重要意义。