基于机械诊断信息的设备运行可靠性研究

针对传统可靠性分析方法必须依赖大样本统计数据、利用概率统计求解设备可靠性的不足,提出两种利用运行状态信息实现小样本条件下设备运行可靠性评估的方法:基于归一化小波信息熵的可靠性评估和基于损伤定量识别的可靠性评估。基于归一化小波信息熵的可靠性评估对设备运行过程中的振动信号采用第二代小波包进行分解与重构,获得多个分解频带信号,计算分解频带信号的相对能量和归一化信息熵,根据归一化信息熵获取反映设备运行状态可靠性的重要指标——可靠度;基于损伤定量识别的可靠性评估定义了新的运行可靠性评价指标——隶属可靠度,在故障定量诊断的基础上,建立了损伤程度与运行可靠性评价指标之间的联系。在制氧压缩机运行可靠性评估和机车轮对轴承运行可靠性评估的成功应用,表明所提出的方法合理、有效,为机械设备实现缺乏大样本、非概率统计模型的可靠性评估提供了新理论与新技术。

基于事故树与直觉模糊集的10 kV配电网互联安全状态模糊综合评价模型

由于自然故障或网络攻击导致的信息失效事件频发,10 kV配电网互联安全状态存在评价结果偏差较大的问题,对此,研究基于事故树与直觉模糊集的10 kV配电网互联安全状态模糊综合评价模型。通过直觉模糊集,处理10 kV配电网基础数据,建立事件上下位关系类型,定义配电网中不确定性的运行状态。分析配电网运行流程,结合供电能力和运行水平,选择综合性评价指标,设置安全评价规则,构建模糊评价指标体系。基于事故树计算评价指标重要度,按照基本事件的安全影响程度,构建配电网互联安全状态评价模型。实验结果表明,在不同类型供电分区10 kV配电网可靠性评估中,当应用所提模型后,能够真实反映O、P、Q 3个分区的可靠性隶属度,与配电网的真实运行情况相符合,能够真实地反映配电网运行情况,当发生问题时能够及时跟踪,缓解信息失效问题。