火电厂烟气污染物在线监测故障分析及处理措施

本文对火电厂烟气污染物在线监测故障及原因进行了深入分析,并且提出了处理故障的措施,以期为相关研究提供借鉴与参考。

转炉悬挂减速机的故障诊断及在线监测故障诊断系统的设计

转炉在运行中需要频繁的启动、制动,加上长时间处于温度高、渣尘多的运行环境,使得转炉悬挂减速机有较大概率发生损坏。传统以人工为主的检修作业,往往只能在故障发生后进行维修,而无法做到提前预防。研究设计的在线监测故障诊断系统可利用前端传感器采集设备运行时的振动信号,然后利用小波分析提取异常信号,再利用BP神经网络对异常信号展开诊断,故障识别的精确度较高,具有推广应用价值。

基于累加式实时串并联变换算法的机械故障声学监测方法

针对基于物联网(IoT)的冲压机床故障监测问题,为了降低冲压机床故障监测的计算复杂度,并提高其低频识别的精度,提出了一种无需机器学习技术的实时性机械故障声学监测方法,即基于累加式实时串并联变换算法的机械故障声学监测方法。首先,研究了物联网场景中冲压机床声学低频分析的必要性,并给出了声学信号的表达式;然后,针对频率轴上多个周期信号重叠导致参数估计较为困难的问题,提出了一种累加式实时串并联变换算法,将输入的采样序列馈入多个具有不同输出端口的串并转换器,从累加的波形中检测出最大绝对值,并进行了比较;最后,通过样本时隙划分,将累加式实时串并联变换算法应用于机械故障监测;通过仿真和冲压机床实机测试,对累加式实时串并联变换算法和实时性机械故障声学监测方法的有效性进行了验证。研究结果表明:在无需大量信号样本的情况下,使用累加式实时串并联变换算法有利于提高低频带的识别精度;在直方图相关性方面,累加式实时串并联变换算法和Morlet小波变换具有相同的性能,且均明显优于短时傅立叶变换;同时,尽管累加式实时串并联变换算法需要的加法总数比Morlet小波变换多2.5倍,但是乘法总数减少了20447%,大幅减少了计算的复杂度。

基于物联网的新能源汽车故障监测诊断装置研究

随着新能源汽车行业的快速发展,新能源汽车的保养维护与故障诊断成为汽车后市场服务的重要内容。该文对新能源汽车和物联网进行概述,分析新能源汽车故障监测诊断存在的问题,探讨一种基于物联网的新能源汽车故障监测诊断装置,以通过该装置对新能源汽车故障进行检测与诊断,提高新能源汽车故障诊断准确度和维修效率,保障新能源汽车的稳定、安全运行。

用于航空发动机齿轮故障监测的自驱动振动传感器

目前传统振动监测手段受限于航空发动机高温环境影响,导致振动传感器探测精度难以进一步提升。鉴于此,本文设计了一种基于摩擦电效应和压电效应的自驱动振动传感器,通过对敏感层材料配比的合理选择,实现电学输出性能与高温输出稳定性的兼顾。在最佳振动条件下,摩擦电器件的输出可达5.1V和0.42μA,而压电器件输出可达1.8V和0.3μA。基于自驱动传感器优异的电学输出性能,在机器学习算法的帮助下,开发的自驱动振动传感器可对齿轮的点蚀故障以及断齿故障进行精准识别,其识别准确率高达98.2%。实验证明本文开发的自驱动振动传感器能够有效监测航空发动机齿轮的运行状态,为航空发动机智能化健康管理提供了重要的参考价值。

多传感器融合下船舶机电系统多发故障信号监测

为了提高船舶维护效率,提出一种多传感器融合下船舶机电系统多发故障信号监测方法。根据故障状态下的信号频率,使用小波变换法提取故障信号特征参数作为蚁群算法优化BP神经网络输入,实现多发故障诊断,并通过DS证据理论完成多传感器数据融合,得出故障诊断结果。实验结果表明,该方法可通过多传感器融合判断出船舶机电系统故障类型,即使一种传感器出现故障也不影响诊断效果,诊断船舶机电系统多发故障平均准确率高达97.02%,能够实现较为精准的船舶机电系统多发故障监测。

基于模式识别的舰船机械电子设备故障自动监测

舰船机械电子设备故障数据量较为庞大,且模式复杂多样,为满足其复杂性的要求,提出基于模式识别的舰船机械电子设备故障自动监测方法,采集舰船机械电子设备运行中的温度、压力、振动等数据作为故障监测的原始数据,计算数据间的相似系数和欧氏距离,结合K均值算法实现数据聚类处理。通过小波包算法对聚类后的数据进行特征提取,将其输入到卷积神经网络中,通过对监测模型进行训练,最终实现对舰船机械电子设备故障自动监测。通过实验分析,该方法与相关人员进行监测的故障情况高度一致,在不同故障类型监测的时间均能够保持在5 ms以内,具有较高的监测效率和监测精准度。

基于物联网技术的变电站电气设备故障监测研究

针对现有监测方法在对变电站电气设备故障监测时,监测结果精度低、监测存在较大时延,影响监测准确性和时效性的问题,引入物联网技术,开展变电站电气设备故障监测研究。采集变电站电气设备运行数据,并对数据进行拟合处理。利用物联网技术,构建故障监测通信网络拓扑结构。通过介质损耗因数计算,实现变电站电气设备故障实时监测与故障类型判定。通过对比实验证明,该监测方法监测到的数据更接近实际数据,且监测时延较小,具备极高的监测准确性和时效性。

直流换流站高通HP3型交流滤波器电抗器匝间故障监测及保护

直流换流站高通HP3型交流滤波器组中电抗器匝间短路故障事故多发,由于缺乏对此故障的快速监测及保护,导致其匝间短路持续存在3~9 min之久并起火燃烧。匝间短路后电抗器的等值电感会不断减小,由此引起了滤波器电路参数变化并进而引发了滤波器配置的热过负荷保护启动告警,长久故障也引发了次生的电抗器底部支撑绝缘子闪络接地致使滤波器差动保护动作出口跳闸。文中分析了3起典型故障案例,结合C型高通HP3型滤波器电路设计理念及运行特点,解释了有关保护启动及动作的原因。基于匝间短路会导致HP3电路中电阻器上的工频电压、电流会随着匝间短路的不断发展而剧烈增大的特性,提出了一种基于工频电压差动原理的故障监测及保护方法。

雷击故障下的分布式故障监测装置定位精度测试方法

分布式故障监测装置广泛应用于输电线路的故障定位领域,而产品质量参差不齐,部分厂家仅通过行波电流或者工频电流的变化进行故障定位,定位精度存在较大问题。为此,该文提出了一种兼顾行波电流和工频电流模态变化的测试方法。首先,开展了行波电流和工频电流波形的时序逻辑设计,并提出了精度测试的方法。然后,基于仿真和试验方法,对电流探头进行了选型设计。最后,研制了分布式故障监测装置测试系统,并完成了测试精度的影响因素研究。研究结果表明:测试过程中,雷击故障过渡时长小于1个周波,基本实现雷击故障波形时序的复现;电流探头A621和TRCP3000可配合进行测试,基本满足10~1000A行波电流测量的要求;两路雷电流波前时间差范围为1~100μs,实现了故障点位置的随机设定;db1测试精度优于db4,db4小波系数的鲁棒性优于db1,当信噪比大于20dB时,即可满足测试标准的要求。该研究结果可为分布式故障监测装置雷击故障下的定位精度改善提供技术支撑。

高压断路器机械故障在线监测实验平台研究

从数据采集与传输可靠性、抗扰能力、电磁兼容性、界面友好性角度出发,搭建了高压断路器声-振-行多信号联合监测实验平台,该平台包含声音、振动、行程传感器设计及选型、采集系统控制箱设计、上位机设计三部分。然后以SF_(6)高压断路器的分闸弹簧故障为例,对故障进行模拟设置,通过搭建的实验平台,对故障信号的采集、传输、存储、呈现及波形对比分析,实现了高压断路器声-振-行多信号联合监测实验平台的应用,为后续高压断路器机械故障特征提取及故障诊断提供可靠的数据基础。

物联网+大数据技术的制浆造纸设备远程在线故障监测系统研究

机械装置若是有了故障,不能对其进行及时处理,则会对最终的生产质量、效率带来负面作用。将制浆造纸设备作为对象,开发出以物联网+大数据作为基础的故障监测方法,并可支持远程。国家经济的持续发展,离不开造纸业的支持,想要提升该行业稳步发展,就需得到先进造纸设备支持,为了及时发觉故障,并对其迅速处理,就需通过远程故障监测法进行实现。为此,还进一步对这种远程监测技术概念进行了论述,并对其应用进行分析,剖析了这种监测技术受到在线监测、大数据等技术的积极影响,同时还对制浆造纸远程故障监测技术的未来发展趋向进行了展望。

基于奇异值分解的马氏距离光伏故障监测

及时检测出光伏阵列短路、断路、阴影遮挡等故障并作出相应处理,不仅有利于提高光伏阵列收益,也有利于降低光伏阵列安全风险,避免火灾等事故。基于马氏距离方法,计算出光伏阵列实测电流电压和仿真模型输出电流电压的相似程度,以此用于光伏阵列故障监测。正常条件下,光伏阵列实测电流电压值和仿真模型输出电流电压值较为接近,传统马氏距离方法在求解逆矩阵时将产生奇异解。结合奇异值分解方法对传统马氏距离方法进行了改进,试验证明,所提出的方法能够精准检测出相应的短路、断路、阴影遮挡等故障。

船舶机械液压系统漏油故障处理及监测方法研究

液压系统因其广泛的工艺适应性和较强控制性能等优点,在船舶甲板机械的操纵和控制中应用较为广泛,比如舵机、锚机、绞车、起货机和舱口盖等。但因其工作环境比较恶劣,容易受到温度变化、盐分侵蚀、灰尘侵入等因素的影响而发生故障,漏油是液压系统较为常见的故障之一,且泄露位置较为隐蔽,情况复杂,是液压系统故障诊断和维护保养的重要难点。从液压系统漏油故障的原因入手,有针对性地提出漏油故障的处理措施,为了降低故障发生率,建立液压系统漏油故障监测诊断系统,可减少因漏油造成的海洋污染,进一步提升船舶航行的安全性和可靠性。

基于数据挖掘的工业锅炉故障监测检测研究

数据挖掘是一种从大规模数据集中发现有用信息和模式的过程,以自动或半自动的方式分析数据,从中提取有价值的知识、模式、趋势和规律。工业锅炉作为一种重要的热能动力设备,是工业生产中不可或缺的设备之一,主要为工业生产提供热源及动力源,目前工业锅炉的设计正向着节能化、高效化、智能化、模块化的方向发展。工业锅炉的长期使用运行,难免会出现各种各样的故障,故障出现会影响锅炉运行以及工业生产安全,甚至会造成严重的人员伤亡及财产损失,因此需要通过现代化技术手段对工业锅炉运行状态进行实时监测,出现故障时及时采取处理措施。介绍工业锅炉的组成以及常见故障基础上,探讨数据挖掘流程以及基于数据挖掘的工业锅炉故障监测检测方法,能够提升工业企业的锅炉安全运行效率以及监管水平。

优化动态核主元分析的工业过程故障监测方法

针对现代生产工业过程中数据的非线性多模态特征,提出了一种基于人工大猩猩部队优化动态核主元分析(GTO-DKPCA)的故障监测方法。利用自回归移动平均时间序列模型和核主成分分析(KPCA)方法构建DKPCA模型,对过程各阶段的批次数据进行DKPCA处理。通过正常数据和故障数据特征构建自适应度函数,利用人工大猩猩部队优化算法对DKPCA核参数进行优化,以发现最优的非线性特征;通过计算各时间点的霍特林统计量T2和平方预测误差(SPE)统计量进行故障监测。青霉素发酵过程故障监测结果表明,GTO-DKPCA方法比多向核主元分析(MKPCA)和多动态核主元分析(BDKPCA)有更好的监测效果,适应性和准确性更高。

基于大数据的风电设备远程故障监测与诊断技术应用研究

将大数据、云计算、物联网等新技术应用在风力发电行业中,可帮助实现对风机故障的智能诊断,并且还能够对风机设备运行过程中的状态进行实时动态监测。特别是基于大数据技术的远程故障监测与诊断系统,较大程度的降低了人工巡检和维护成本,且提高了风力发电场气象预报和产能预报的准确性,有利于达成风电场日常运维降本增效的总目标。本文介绍了基于大数据的风电设备远程故障监测与诊断技术的系统设计,并结合变桨控制系统故障进行了具体应用分析,以供参考。

基于绝缘套管的10 kV架空裸线接地故障监测与防治技术研究

树障问题是造成10 kV配电线路接地故障的主要原因,严重制约着末端配电线路的供电效率。针对10 kV架空线路穿越林木区频繁面临的接地现象,提出采取敷设带电流监测绝缘套管的方案对树障区裸线进行保护,以防止接地故障发生,降低配网线损,提升供电效率。首先分析了树障接地问题产生的机理;然后详细阐述了基于绝缘套管的接地故障监测与防治方法;第三,研制了带电流监测功能的简易型绝缘套管;最后,该成果在国网浙江省电力公司某配电线路试用,对该研究成果的实效进行了检验,获得了用户的好评。

船舶轮机设备多发故障信号监测方法

本文旨在探索船舶轮机设备多发故障信号的监测方法。通过实验数据的收集和分析,构建了一个适用于船舶轮机设备的监测方法,并进行了算例分析和实验验证。结果表明,该方法能够有效地监测和识别轮机设备可能存在的故障信号。研究的初步探索为船舶轮机设备故障监测提供了一种切实可行的方法,为船舶运行的安全和经济性提供了有益的参考。

基于传感信号采集的电控发动机振动故障监测方法

通过调理振动信号可以更高效地监测振动故障。为此,提出基于传感信号采集的电控发动机振动故障监测方法。首先,搭建电控发电机传感信号采集与处理架构,通过放大传感信号增益、滤波和转换信号模数的方式处理待监测信号,为提高监测准确性奠定可靠的数据基础。通过小波包分解与重构,获取信号的时域参数和小波能谱熵,并构建三维特征量。然后,利用“一对一”分解策略优化孪生支持向量机,构造多元分类器,使其更适用于振动故障监测这一多类别分类问题,再输入待监测信号的特征量,通过确定故障类别实现持续性监测。仿真结果表明:该方法训练耗时的最大值仅为897 ms,对于转子摩擦振动、不平衡振动等5种类型故障的监测准确率始终在97%以上,在缩减训练样本后准确率仍保持在90%以上。