基于双域稀疏Transformer的变电站设备故障预警方法

利用变电站电气设备运行时产生的时间序列数据,可以构建其未来运行状态的预测模型,从而提前发现异常数据,排除故障隐患,提升变电站的稳定性和可靠运行能力。Transformer模型是一种新兴的序列化数据处理模型,在面对较长序列时更具优势,可以满足故障预警前瞻性的需求。然而Transformer的模型结构使其具有较高的计算复杂度与空间占用率,难以直接应用到故障预警任务中。据此提出了一种基于时间序列预测的变压器设备故障预警方法,通过改进Transformer模型实现对设备运行数据的建模。该模型使用双塔式的编码器结构提取序列在频域和时域的特征,将时间特征数据和空间特征数据进行多维数据融合,从而提取更细致的信息。其次,用稀疏化处理的注意力机制代替标准的注意力机制,降低Transformer的计算复杂度和空间占用率,以满足实时预警的需求。在ETT变压器设备数据集上通过实验证明了所提模型的优越性,以及所改进的模块的必要性。相较于其他方法,该模型在多数预测任务中的MSE与MAE指数都达到了最优,尤其在长序列预测任务中表现出了更佳的性能,且预测速度更快。

真空加热类设备故障预警系统探索与研究

结合真空加热类设备维保管理现状,分析影响日常维保进度的因素。只有在故障发生前对设备进行预防性维修,才能有效降低维修造成的停机和备件采购产生的设备等待时间。以真空加热类设备为例,采用在线故障监测系统对设备进行多维度的参数监测。经过数据的采集、积累及分析,该系统能够对真空加热类设备进行有效故障预警并进行维修事前处理,保证设备正常运行。

基于振动监测的设备故障预警装置设计研究

该文针对汽车生产冲压设备故障难以预警的问题,设计一种基于振动监测的设备故障预警装置。该设备故障预警装置可在封闭空间中,对运行过程中的被监测设备进行远程监测,无须工作人员进入危险环境进行操作。该装置的感知部分由可拆卸的无线传感器组成,可实现对多种设备运行振动状态的长时间实时监测,并能够对监测数据进行记录与判断,以此对设备运行状态进行评估,达到对运行设备故障进行预警的目的。该装置能够为封闭空间中运行设备的故障预警装置设计提供一种新思路,解决需在被测设备上安装传感器和桥架配电箱、铺设线缆,而且无法根据现场需求的变化做后期调整等问题,有效避免设备故障引发的生产线停产,提高生产效率,并为多种生产线设备的状态监测提供较大的便利,提高生产线设备维护保养工作的效率与质量。

发电设备故障预警系统在电厂节能监督中的应用

介绍了某公司发电设备故障预警系统及其在燃煤电厂节能监督中的应用情况,实例证明了该系统可以让燃煤电厂节能监督工作变得更方便、更有效,提出了在该系统中增设包含锅炉效率、汽轮机热耗率和厂用电率三个分支模块的节能监督模块的建议。

智能监控技术在烟草设备工艺中的应用与效果评估

智能监控领域的研究与应用日益精进,突破不断,烟草设备流程中,智能监控技术的运用愈发普遍。本文分析了该技术在烟草生产过程中的应用效果。研究发现智能监控不仅能有效提高生产效率,然而,智能监控手段有助于显著减少设备故障发生。本文首要论述了智能监控科技的根基原理与当下发展状况,接下来,探讨烟草设备流程中的实际运用,包括生产线监控,分析数据和案例研究评估智能监测技术在提高生产效率和设备运行稳定性方面的实际效果。研究发现,利用智能监测手段有望极大提高烟草产业的生产经营效能,此外,此举措为其他制造业带来了宝贵的启示。

基于电流变化探索打叶复烤生产线设备故障自动预警系统的设计与应用

打叶复烤企业是烟叶生产第一车间,是烟叶从农产品转变为工业产品的第一道加工工序,是连接卷烟工业企业和烟叶产区的重要纽带。当前我国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段,创新成为第一动力,作为加工服务型企业,打叶复烤企业主动把握机遇,创新设备管理方式,提高设备运行效率,不仅能促进企业自身持续健康发展,也有助于为卷烟工业企业提供优质稳定的原料保障。

铁水平衡及设备报警系统的研究与设计

能源计量数据是企业能源量化管理、实现成本核算的基础,是建立科学有效的能源管理体系的重要保障。通过开展铁水平衡及设备预警技术研究,对炼铁、炼钢工艺间铁水平衡关联的工艺流程进行分析,建立衡器优先级和衡器状态预测模型,制定计量设备的优选策略,设计出基于可视化数据的系统。对设备相关数据进行智能识别和判断,实现计量设备优先级自动调整,异常预警提示,提高计量数据的精准性,科学有效地解决计量异议,为炼铁、炼钢工艺间铁水平衡提供技术支持,降低吨钢成本,提高产品质量和提高效益,同时助力各厂矿的精细化管理。

轮轨力在线监测类系统设备状态智能预警技术研究

以车辆运行品质轨边动态监测系统为对象,统计分析其不良检测数据,研究影响设备状态的具体因素,确定了以定时消息、过车过程中软件及检测数据状态、数据统计信息状态和日报表为主的自检信息内容及传输机制。通过分析砝码车标准值调整变动规律及运行现状,制定了标准值定期录入机制。研究了设备故障预警评估方法,开发了基于B/S结构的Web系统监控预警平台,可提供分级设备状态监控、趋势展示、预警、查询、统计等功能。预警平台的应用大幅降低了设备维护人员的劳动强度,提高了工作效率,实现了设备故障的超前预判,并能有效缩短故障时间,为设备维护单位提供有力的技术支撑。

基于优化核函数带宽SVDD的机械振动预警模型

基于高斯核函数的支持向量数据描述(SVDD),因其具有良好的异常检测性能,常被用于机械振动故障预警领域,但其性能的好坏受限于核函数带宽的取值是否适宜。为此,针对常规高斯核函数支持向量数据描述(SVDD)存在需要负类样本训练模型、计算量大、不收敛、不适用于小数值数据等问题,提出了一种不需要专家经验知识和负类样本训练SVDD超球体的优化核函数带宽计算方法,构建了基于优化SVDD核函数带宽的机械振动故障预警模型。首先,根据空间矩阵复杂度的信息熵,量化表征核函数带宽的取值对SVDD超球体的影响;然后,采用粒子群优化(PSO)算法寻找空间矩阵复杂度最大时对应的核函数带宽σ取值,实现了目标函数的快速收敛目的;综合考虑惩罚参数对SVDD超球体描述边界的影响,引入惩罚参数对寻优结果进行了修正,完成了对历史正常运行状态数据驱动的机械振动故障预警模型的构建任务;最后,应用辛辛那提大学智能维护中心轴承试验数据集等6项公开实验室数据和4项工程案例数据,对上述方法的实用性和可靠性进行了验证,并将其结果与采用常规方法所得结果进行了对比验证。研究结果表明:与常规方法相比,采用优化核函数带宽计算方法训练出的机械振动故障预警模型的合格率为100%,超球体描述边界拟合良好,并且不存在不收敛的问题。