具预警状态的两相同部件并联冗余可修复系统可靠度研究

研究了具有预警状态的两相同部件并联冗余可修复系统的可靠度.可修复系统的可靠度是指系统在规定条件下和时间内完成规定功能的概率.利用泛函分析理论及c0半群理论将原系统的偏微分、积分方程组转化成Banach空间中抽象的Cauchy问题,得到系统的瞬态可靠度和稳态可用度;并证明了该系统具有可靠性和零状态可控性.最后利用Maple软件模拟出系统瞬态可靠度和稳态可用度相应的图形.结果表明:数值模拟和数值计算所得的结论和上述理论证明的结果是一致的,从而可以为两相同部件并联等一类可修复系统的最优控制研究提供参考依据.

连续钢桁梁健康监测系统优化及状态预警研究

针对桥梁健康监测系统庞大、维护困难这一问题,以某连续钢桁梁为研究对象,优化关键性指标,搭建大桥健康监测系统,监测内容包括结构特征监测及耐久性监测,建立信号采集与传输、阈值报警等模块,构建大桥精细化BIM+GIS(Building Information Modeling+Geographic Information System)模型。监测系统实现动态和静态数据综合采集与控制,包括结构应力、结构振动等动态信息及梁体挠度、支座位移、梁端转角、视频等静态信息,系统传感器反馈灵敏,数据采集准确稳定。分析监测数据发现桥梁各监测指标均小于阈值,且具有一定余量,满足桥梁设计要求,桥梁处于安全运行状态。

基于自编码器的医疗器械设备异常状态预警方法

目的 为了实时监测医疗器械设备异常状态,以便及时预警和应对设备异常情况,确保医疗器械的安全运行,提出基于自编码器的医疗器械设备异常状态预警方法。方法 以某医院2022年8月起因故障停用的10台心电图监护仪为研究对象,使用数据恢复设备连接到心电图监护仪的内部存储器,恢复和提取器械因故停用点的前1 min的全部特征数据,具体包括:信号质量和设备状态。利用多元状态估计技术构建医疗器械设备健康状态评估模型,通过对比各参数的贡献率,确定引发设备异常的关键参数。基于这些关键参数构建自编码器预警模型,将异常状态参数输入模型进行归一化处理,并计算参数误差平均值与基准值的偏差。当误差平均值偏离基准值超过60%时,触发预警机制。结果 经过实验,该方法可以在3 s内准确检测出198个异常样本,证实了该预警方法能够在短时间内准确检测出异常样本。同时,为进一步分析该医疗器械设备的具体故障原因,运用3种方法分别对设备各个故障原因进行识别与定位,以贡献率为衡量标准,并与实际贡献率进行对比分析,该方法贡献率与实际贡献率数值较为接近,可以全面预测引起医疗器械设备异常情况。结论 基于自编码器的医疗器械设备异常状态的预警方法具有高度的精确性和先导性,为实时监测和预警医疗器械设备异常状态提供了有效的技术手段,有助于提升医疗器械的安全性和可靠性。

高压电气设备故障运行状态自适应预警方法

【目的】为了提前发现潜在的高压电气设备故障,并及时采取有效措施进行修复或维护,以确保高压电气设备的安全运行和延长高压电气设备的使用寿命,为此提出了高压电气设备故障运行状态自适应预警方法。【方法】建立高压电气设备故障运行状态数据库,利用所收集、分析和处理的数据来建立高压电气设备运行状态模型,结合该模型实现高压电气设备故障运行状态自适应预警。【结果】试验结果表明,该方法的高压电气设备故障运行状态自适应预警效果较好,具备较高的实际应用价值。【结论】该设计能够监测高压电气设备运行状态,通过分析数据和模式识别,及时发现潜在的故障迹象,有助于预防设备的故障发生,避免大规模停机和生产中断,提高设备的安全性和可靠性。

面向生产管控数据的电力设备状态预警策略

针对现有监控告警技术存在的监控信息量大、事故处置效率低、易漏判误判等不足,需引入面向生产管控数据的电力设备状态预警模块予以解决。设备状态预警策略需对全量监测所得相电压、相电流、负荷等数据及实时报文进行研判,并直观展现预警研判结果,帮助监控人员实时监测相关设备的健康状况。通过梳理500 k V变电站电力设备典型异常现象,研究电力设备状态预警策略,以期为提升监控处置效率提供一定的技术支撑。

基于高频广义共振技术的直驱风电机组状态预警系统研究

直驱风电机组传动链及其他大部件故障,会导致风力机组长时间停机。通过高频广义共振技术对直驱风电机组状态分析,可在故障早期提前预警。根据高频广义共振信号产生的原因及特征,便于对其他干扰的信号排除,更易于信号提取。传感器采集系统高频广义共振信号,机载主机进行采集、处理、分析、诊断、预警、记录、传输故障信息,可针对直驱风电机组的结构及运行机理确定状态监测方案,对风电机组轴承、塔架及叶轮进行状态预警。

基于多信息融合的GIS状态预警系统设计

为提高特高压变电站智能化运维能力,提升气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)运行安全性,设计开发了基于多信息融合的GIS状态预警系统。通过GIS设备故障特性分析和绝缘气体六氟化硫(SF6)在设备故障过程的特性改变,得到了GIS设备不同故障类型的监测机理;引入D-S多信息融合故障预警决策算法,实现了GIS设备故障在线检测、智能决策与自动分级报警。系统在特高压南阳站进行了应用实验,实验结果证明了该预警系统监测的准确性,实现了GIS设备的在线智能化监测功能,提升了变电站智能化运维能力。

基于LSTM的汽轮机异常状态预警

针对传统汽轮机缺乏有效的预警方法,时常处于被动维护的问题,提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的汽轮机状态预警方法。所提出的方法包含数据预处理模块、健康评价模块和异常预警模块三个模块。首先将源数据进行预处理,去除离群点以及毛刺数据;然后基于自编码神经网络、余弦定理和3σ定理求得一种优化的健康指数;最后基于LSTM建立了汽轮机异常预警模型,并分析对比不同深度的LSTM网络模型与循环神经网络(RNN)预测的结果。最终结果表明:LSTM的最佳预测模型预测结果的平均绝对误差(MAPE)不超过4.31%,比传统RNN的最佳预测模型的准确度更高。因此,所提出的方法在汽轮机异常预警中具有较好的检测准确度。

电厂设备状态可视化预警诊断系统的设计与研发

随着我国电网规模的不断扩大,电厂设备日趋复杂,对于电厂设备运行状态的监控管理成为行业关注的焦点。基于此,本文采用文献调研法、实践法进行技术信息收集,并对电厂设备状态可视化预警诊断系统的设计进行分析。通过研究得出结论,该系统的应用可改善传统人工巡检的弊端,借助数据处理、图像处理等功能,可协助工作人员实时监控电厂设备的运行临界状态,从而提升电厂设备运行的安全性和可靠性。

基于随机森林的220kV主变压器异常状态预警方法探索

随着电力系统规模的不断扩大和电力设备的日益复杂,确保主变压器的安全运行成为电力工程领域亟待解决的问题。主变压器作为电力系统的核心组件,其异常状态可能导致严重的事故,对电力系统的可靠性和稳定性构成威胁。因此,结合现代化技术,构建主变压器异常状态预警体系有现实意义。随机森林作为一种集成学习算法,能够有效地处理高维度数据和复杂关联,为主变压器异常状态的预测提供了强大的工具。基于此,以随机森林方法为基础,提出一种220kV主变压器异常状态预警方法,对保证电力系统安全、稳定运行具有重要作用。

常用跨度铁路桥梁运行状态分布式监测与预警技术

针对铁路活载作用下冲击剧烈、环境恶劣、量大面广等特性,研究面向常用跨度铁路桥梁监测的分布式无线监测系统,开发了嵌入式双核数字信号处理器(DSP)智能采集处理终端,构建了以智能终端为基础的铁路桥梁运行状态实时监测系统,并基于单体梁跨监测数据统计分析和既有规范形成参量的多级束界,实现实时分级预警预报,在大秦线桥梁实时监测中应用效果良好.

基于数据自组织挖掘的机械设备状态退化预警方法

在设备状态监测过程中引入数据自组织挖掘思想,建立一种设备状态退化预警方法。采用隐马尔科夫模型(HMM)对设备的早期退化状态进行准确辨识和评估,并进一步建立设备退化过程的自组织预测模型。案例分析中将该方法应用到旋转机械轴承运行状态退化的预警过程中。结果表明,基于自组织数据挖掘的设备状态退化趋势预测方法预测效果准确、客观性强,预测值与实际值的拟合程度高,相对误差仅为3.1%。新方法能够预测设备未来时间段的退化状态及其发展趋势,提前给出预警信息,有效地制定预知维修计划,及时采取预防措施,防止因设备突发失效引起非计划停机造成生产和经济损失。

基于CAPSO-BPNN的计量装置运行状态预警方法

文中选取能反映电能计量装置各类设备运行状态的不同指标,建立状态综合评价指标体系,运用多层次模糊综合评价法对运行状态进行评价。在获得状态评价分值的基础上,建立CAPSO-BPNN预警模型对其未来运行状态评价分值进行预测,参考状态评价标准发出状态警报。文中结合具体算例对预警方法的应用进行了详细说明,经算例分析表明:文中方法具有一定的可行性,可为电能计量装置运行状态预警技术提供理论上的参考依据。

基于物联网技术的配网状态监测与预警系统

文章结合电力物联网总体架构,基于智能标识定位、状态感知、可靠传输及智能管理等关键技术的研究,提出了基于物联网技术的配网状态监测与预警系统总体设计方案并完成系统研发及实践验证,运行结果表明系统可对线路运行工况进行实时监测及直观展示,能有效发现设备隐患并进行故障预警,对综合提升配网设备管控能力及故障抢修自动化水平具有重要实践意义。

基于高斯混合聚类模型的汽轮机运行状态预警

针对汽轮机结构复杂,监测项目和测点数量众多,监测参数具有类型多、数量大及价值密度低等原因造成运行状态预警困难的问题,首先利用相关性分析方法筛选出对机组安全运行有重要影响的监测参数,并基于大数据平台的历史数据采集设备异常数据样本,然后通过对样本数据进行预处理及选择合适的聚类个数,最终建立了机组运行状态预警最佳高斯混合聚类模型。基于该模型计算出机组状态期望值与状态预警值,通过对机组状态影响参数进行排序,实现机组运行状态预警。将基于该模型开发的汽轮机组状态预警系统实际应用到某台汽轮机组后,定量计算了机组状态预警值,实现了该机组的运行状态预警,保障了机组的安全稳定运行。

区域水资源可持续利用状态预警的ANN模型

在构建区域水资源可持续利用评价指标体系的基础上,阐述区域水资源可持续利用状态预警的方法,建立了人工神经网络(artificial neural network,ANN)模型,度量区域水资源可持续利用风险强弱程度,并进行实例应用.结果表明:该模型有较好的客观性和实效性,可为行政管理部门对区域水资源实施预警提供依据.

基于无线传输技术的车辆发动机实时监测及状态预警研究

随着车辆的普及与应用,人们对车辆的监管要求越来越高,需要随时掌握道路上行驶车辆的状态信息,基于此目的,需要对车辆发动机进行远程监控,并实现信息化管理,进而提高车辆的行驶安全。如何能对车辆发动机问题进行预警,有效地监测车辆行驶状态,达到车辆发动机预警的目的,也是该课题研究的重点。

信息缺失下变压器状态预警方法

为了解决变压器状态信息间的弱关联问题,从而准确预警变压器的异常状态,引入信息决策理论构建变压器信息决策表,并提取了变压器状态决策规则。通过信息决策表中各决策规则之间的近似关系,提出了概率化表征变压器状态的方法,实现了信息缺失下的变压器状态预警。此外,基于属性依赖度理论,提出了结合遗传算子的最优属性核计算方法,该方法通过提取分析信息决策表的关键条件属性,完成了变压器状态预警规律的总结和发现。采用64个案例验证了所提方法的有效性,并示例说明了变压器状态预警规律的发现过程。研究结果表明:状态预警方法的正判率约为81.3%,该方法能够在信息缺失下预警变压器状态,并具有自学习优化能力,预警精确度会随状态信息的增多而不断提升。变压器状态预警方法能够为变压器智能化运维和风险管控提供理论指导。

基于负荷时序模型的变压器状态预警方法

电力变压器是电力系统中的关键设备,其正常运行对保证电能输送可靠性及安全性至关重要。为了确保变压器设备处于良好状态,设备投入运行后预防性试验,在线监测及带电检测等定期巡检与维护是十分必要的,但对变压器而言,设备状态评估与故障诊断需要依据标准、规程及现场大量经验才能开展。文中依据设备运行负荷情况提出了变压器设备绝缘状态进行分析与预测方法,即通过异常值提取及数据简化建立两种典型负荷增长趋势,并利用时间序列模型对设备负荷特性进行分析对负荷增长类型进行识别。实例分析表明,文中所提出的负荷时间序列模型可运用于设备运行状态的趋势分析,且利用负荷特性分析为设备绝缘状态分析预警提供了新的思路。

基于滑窗子空间算法的桥梁运营状态预警分析研究

以某典型斜拉桥振动台模型试验为研究背景,采用滑窗技术与数据驱动随机子空间识别算法对桥梁运营状态预警方法进行研究。为实现在时域上对桥梁模态参数进行实时跟踪识别,将滑窗技术引入子空间法,提出一种滑窗子空间模态参数识别方法。而后基于滑窗子空间算法识别结果,参考各国高速铁路桥梁相关规范的状态评价指标,提出基于频率值和频率变化率的铁路桥梁运营状态预警方法,实现铁路桥梁的实时状态评估。运用模型试验各工况下的测试数据,对该模型桥的状态进行实时评估和预警分析,并将状态预警结果与模型桥实际损伤情况进行对比分析,验证所提方法的正确性,该方法可直接应用于桥梁结构的运营状态预警分析中。