基于多特征融合分析的设备故障状态智能分类方法

设备复杂度的增加和自动化水平的提高,设备故障的发生频率和类型也日益增多,导致生产中断、产品质量下降,甚至引发安全事故。在此背景下,研究一种基于多特征融合分析的设备故障状态智能分类方法。通过集成多种传感器和数据采集设备,实现对设备运行状态的全面监控和实时数据采集。从采集数据中挖掘出对故障分类具有关键价值的特征向量并通过分配权重实现多特征融合。在此基础上,构建基于多分类支持向量机的分类模型,通过训练和优化模型参数,使其能够准确识别并分类各种复杂的设备故障。结果表明:所研究方法应用下,绝大部分测试样本与实际的故障类别重合,极少部分被错误分类,由此证明了所研究方法的准确性。

电力设备状态监测与故障诊断综合管理系统

介绍了实现电力设备状态监测与故障诊断综合管理系统的整体设计方案,阐述了系统的硬件组成结构,软件组织构成等.运用的结果表明,提高了对电力设备进行管理诊断的自动化水平,具有很好的推广价值.

配电自动化终端设备在电力配网自动化的应用

配电自动化终端设备在配电网的监测和控制中发挥着重要作用,本文结合某工厂的电力配网自动化问题,介绍了配电自动化终端设备及其在电力配网自动化中的应用,包括设备状态监测与故障诊断、远程数据采集与监控以及配电网优化运行与管理,并对配电自动化终端设备的发展趋势进行了展望。

浅谈设备状态监测与故障诊断技术

设备状态监测与故障诊断技术是一种了解和掌握设备在使用过程中的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。本文介绍了设备状态监测与故障诊断技术的发展、优点，并对振动分析法做了重点介绍。