数据不平衡情况下的柴油机故障诊断方法

由于强调整体分类的准确率,机器学习方法在数据不平衡情况下的柴油机故障诊断效果不佳.因此,本文提出一种改进合成少数过采样技术(SMOTE)与机器学习技术相结合的故障诊断方法.首先对SMOTE算法进行改进,采用k近邻算法滤除多数类中的噪声样本,从而减少各种故障类别之间的重叠.同时,使用k-means算法确定少数类稀疏度和采样权重,减轻类内不平衡.然后,使用改进SMOTE算法平衡柴油机故障数据,并利用机器学习方法进行最终故障诊断.在二维数据集上的实验表明,改进SMOTE算法能有效减轻原始数据中存在的类重叠和类内不平衡问题.柴油机故障诊断实验表明,改进SMOTE算法生成的故障样本能更好地模拟原始故障样本,使用改进SMOTE算法能提高故障诊断方法的准确率.

基于虚拟化技术的电子信息设备故障诊断与虚拟仿真实验室设计

阐述使用虚拟化技术构建电子信息设备故障诊断虚拟仿真实验室的方案,通过使用虚拟化技术将电子信息设备的硬件环境虚拟化,使用仿真软件模拟设备的运行状态和故障场景,实现设备的故障诊断。

基于BIM的智能运维管理监控系统设计与实现

为切实提升生产设备的信息化和智能化水平、提高生产效率和故障诊断能力,设计一套基于BIM的智能运维管理监控系统。系统将多源传感器数据融合,结合BIM技术进行展示,并引入基于专家经验转化的故障诊断技术。该系统已保障某场站安全运行生产200余天,达到很好的预期。同时,系统产生160 GB原始监测数据和专家经验标定结果,为后续引入基于机器学习的故障诊断方法提供原始训练数据支持。

新能源汽车电控系统故障诊断技术分析

随着全球对环境保护和能源危机的关注不断增加,新能源汽车作为一种环保、高效的交通工具正逐渐引起了人们的关注。作为国内最大的新能源汽车制造商之一,新能源汽车公司在电动汽车的研发与生产上取得了显著的进展。为了确保新能源汽车的顺利运行,电控系统的结构和故障诊断技术至关重要。本论文将对新能源汽车电控系统结构及故障诊断技术进行详细论述。

电子电工技术在汽车检修中的应用

阐述电工电子技术在汽车维修中的特点,分析电子电工技术在故障排查、电路修复和维护保养中的应用方法和技巧,以及电子电工技术的应用对汽车性能和安全性的提升作用。

人工智能技术在电子工程领域应用探索

人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的不断发展和完善对人们的日常生活产生了深刻影响。电子工程领域是涉及电子设备、通信系统和计算机网络等多个领域的综合性学科,AI技术的应用可以模拟人类智能的方式,帮助电子工程行业完成更加复杂的工作,进而提高工作效率,减少人工错误成本。基于此,对AI技术在电子工程领域的应用进行研究,通过分析AI技术应用的必要性,总结其在电子工程领域应用中的问题,并结合自己多年的工作经验,就如何有效应用AI技术提出自己的见解,以此来为相关部门提供参考。

半直驱中速永磁同步发电机轴承发生微电流腐蚀的故障诊断分析

轴承滚道形貌出现“搓衣板”纹路的故障模式是风电机组常见的主要故障之一。针对半直驱中速永磁同步发电机轴承发生微电流腐蚀故障,首先通过在线监测系统采集发电机轴承运行时的振动信号,然后对振动信号故障特征进行提取与诊断分析,研究和复现轴承滚道微电流腐蚀的失效模式和故障发展历程,最后同步验证抑制轴电流的措施的有效性,以此保障风电机组健康可靠地运行。分析表明:该故障风电机组的发电机轴承滚道出现的“搓衣板”纹路并非轴承的主要失效模式,而是轴承滚道发生二次损伤的表现。随着时间推移,轴承滚道出现的损伤(浅坑)纹路逐渐重复叠加并变得更加清晰,说明该发电机的主要失效模式为轴承微电流腐蚀。

基于智能技术的光伏发电系统故障诊断与预测分析

阐述基于人工智能的光伏发电系统故障诊断与预测,包括数据收集与预处理、利用人工智能进行故障诊断和故障预测。通过分析机器学习和深度学习技术的应用,展示人工智能技术的应用优势。

风力发电机组振动状态监测与故障诊断

风力发电机组作为风力发电的核心设备,其安全可靠运行对于整个风电场的稳定发电十分重要。而振动作为一种常见的机械故障信号,可提供设备运行状态的重要信息。因此,对风力发电机组振动状态进行监测和故障诊断具有重要的意义。文章旨在研究风力发电机组振动状态监测与故障诊断方法,通过对振动信号的监测和分析,实现对风力发电机组设备运行状态的实时监测与故障诊断,提高风力发电设备的可靠性和安全性。

基于异常电流信号的高压真空断路器故障自动诊断

高压真空断路器故障自动诊断方法的故障诊断效果差。为此,提出基于异常电流信号的高压真空断路器故障自动诊断。提取高压真空断路器永磁机构行程曲线特征参数,基于异常电流信号构建高压真空断路器故障诊断模型,设计高压真空断路器故障自动诊断流程以实现诊断。结果表明,该方法在识别故障方面表现优秀。

电机轴承故障诊断的新兴技术与发展趋势综述

概述了电机轴承故障诊断的新兴技术与发展趋势,介绍了深度学习、机器学习、信号处理等方法。每种技术都针对特定挑战提出解决方案,展现了电机轴承故障诊断领域的最新进展。探讨了未来研究的方向,包括深入研究电机轴承的故障机理、探索融合多种诊断方法的可能性、关注实时在线监测技术的发展以及拓展电机轴承故障诊断技术在其他相关领域的应用等。

基于GOOSE通信技术的高压电网运行故障诊断系统设计

面向通用对象的变电站事件(Generic Object Oriented Substation Event,GOOSE)通信技术是一种基于以太网的实时自动化通信协议,广泛应用于电力系统的保护和控制领域。它能够提供快速、可靠的数据交换,特别适用于高压电网的故障诊断。高压电网作为电力传输的主要方式,其稳定性对整个电力系统的安全运行至关重要。电网故障,包括短路、设备故障等,不仅影响供电可靠性,还可能引发更大规模的供电中断。因此,开发一套高效的故障诊断系统对于提前发现并处置潜在故障具有重要意义。基于GOOSE通信技术的高压电网运行故障诊断系统,通过故障自动检测、实时数据处理以及运行故障诊断评估3个步骤,实现对高压电网故障的快速准确诊断,并通过应用测试验证了系统的有效性和实用性。

基于ESPRIT-PSA与LightGBM算法的感应电动机转子断条数目诊断新方法

提出一种基于旋转不变信号参数估计技术ESPRIT(Estimation of signal parameters via rotational invariance technique)、模式搜索算法PSA(Pattern search algorithm)与轻型梯度提升机LightGBM(Light gradient boosting machine)结合的感应电动机转子断条数目诊断新方法。模拟了转子断条故障下的瞬时无功功率信号并用其衡量ESPRIT-PSA的性能。结果表明:ESPRIT-PSA只需短时数据就能准确测量瞬时无功功率信号中的转子断条故障特征分量。随后,为解决现有的电机瞬时无功功率信号分析MIRPSA(Motor instantaneous reactive power signal analysis)类方法无法准确诊断转子断条数目的问题,引入LightGBM对转子断条故障进行多分类以准确诊断转子断条数目。最后针对一台异步电动机进行转子断条诊断实验,结果表明:该方法是有效的,并且因将瞬时无功功率作为分析信号而适用于电机低转差率的情况。

基于CNN-SVM的水电机组智能故障诊断方法研究

在当前水电机组智能故障诊断的方法中,人为选择故障分类特征的主观性及故障小样本数据的局限性对故障诊断结果的准确性具有重要影响。对此,结合卷积神经网络(CNN)的特征提取优势和支持向量机(SVM)优良的小样本处理能力,提出了一种针对水电机组振动故障诊断的CNN-SVM方法。该方法以水电机组振动信号的时域波形图作为模型输入,然后利用CNN提取信号特征并导入SVM实现机组故障诊断。最后,通过具体的实例分析,验证了所提诊断方法的优势。

汽车电控发动机系统故障诊断与维修技术探讨

传统的汽车诊断以及维修方法显然并不能适应现阶段电控发动机相关技术的快速发展,针对此种情况,检修人员需要不断地更新自身的理论支持储备,并且在实践中探索更为有效的技术形式,本文将会在本文的论述中从故障诊断与维修的必要性出发,对电控发动机系统故障诊断技术的应用现状以及常见故障诊断进行详细的论述。

基于多源判据的变电站二次设备故障自动化诊断研究

为了解决变电站二次设备故障诊断效率低、精度差的问题,该文提出一种基于多源判据的变电站二次设备故障自动化诊断方法,建立变电站二次设备体系结构模型,分析产生故障的根本原因;采用支持向量机方法分类电力二次设备数据组,通过主分量分析技术对电力信号降维;结合阻抗值、电流、电压多源征兆测量阻抗判据值,通过阻抗判断值诊断电路中是否有故障,实现变电站二次设备故障自动化诊断。实验结果表明,所提方法可以诊断出设备气体泄漏故障、绝缘材料腐蚀故障、电弧重燃故障,且故障诊断准确率在85%以上。

基于优化小波阈值的轴承振动信号降噪算法

滚动轴承振动信号能够及时准确地提供机电设备状态特征信息,且可实现在线或离线监测,广泛用于滚动轴承故障诊断。由于滚动轴承工作环境复杂多变,往往掺杂较多噪声,噪声会淹没机电设备状态的有用特征信息。针对传统小波阈值函数对轴承信号降噪不明显的问题,提出了一种用于轴承振动信号降噪的差分进化优化小波软阈值算法,对含噪信号进行小波分解,利用广义交叉验证GCV函数作为新的阈值函数对分解后的小波系数进行处理,结合差分进化算法进行寻优获取最优阈值。实验采用美国凯斯西储大学的轴承数据进行仿真分析,通过与常用降噪方法相比,该方法在较好地保留特征信号的前提下,较大程度地去除了噪声,有效地提高了降噪效果。

基于电力电子技术的电气设备故障诊断研究

为实现电力系统的优化运行及电气设备的高效利用,介绍了电力电子技术的基本原理及电力电子设备的主要组成,提出一种新的故障诊断方法,包括故障检测、定位及分析步骤,通过模拟实验验证了该方法的可行性及有效性。结果表明,该方法能有效识别并定位电力电子设备故障,对电压降低、能量损失等常见故障具有良好的诊断性能,有助于提高电力系统的运行稳定性及安全性。

基于等值网络模型的电子设备故障智能分析诊断技术

随着电力电子设备电路的日益复杂,故障可能性也在增加。为了及时捕捉电路故障,提出了一种检测电子电路问题的系统。通过分析从故障电路中获取的特征信号,该系统能够检测和定位电路故障。故障检测系统的信号采集模块具备8个通道,用于数据采集。系统还借助闭环控制的DC-DC变换电路建立仿真模型,使用峰值电压信号作为故障特征参数。通过BP神经网络模型,提取关键信息并生成新特征向量,实现了数据维度的减少。实验结果显示,本研究的故障诊断技术在硬故障诊断方面达到100%的成功率,在软故障诊断方面,诊断率高达100%,最低为93%。

大型汽轮发电机组现场动平衡试验研究进展

对于高参数、高效率、复杂轴系的大型超临界汽轮发电机组,启停成本过高,提高轴系动平衡的精度与效率成为降低轴系动平衡的成本的关键要素。本文分析了转子不平衡故障机理与振动特征,梳理了基于振动信号处理及深度学习的轴系不平衡故障识别方法,并列举了多种轴系动不平衡量的计算方法,建立了现场轴系动平衡治理框架。该框架融合了转子不平衡识别、动平衡修正以及轴系动平衡的影响系数数据库的建立,以提高现场动不平衡识别精度。分析表明,高效动平衡能有效降低轴系振动,并成功应用于转子热弯曲、动静碰磨等多种故障预防中,提高汽轮发电机组的安全可靠性。同时,若加重量较大时,应采用高密度平衡块,能降低不平衡块的分散度,可进一步提高动平衡的效果。