500kV开关储能机构异常打压故障分析

本文通过对高海拔地区某特高压换流站11起500 kV开关HMB-8型储能机构因密封引起的异常打压故障进行深入分析,详细介绍了机构动作原理、机构解体检查情况并提出了此次机构异常打压故障的根本原因与防范建议,为今后类似典型故障的判断及检查处理提供可靠依据。

双水内冷连铸辊道系统故障关联规则诊断技术

双水内冷连铸辊道系统主要由循环水站/水泵、托梁架、辊道等部件组成,其中任意部件产生故障都会影响连铸生产过程,为保障连铸生产效率与质量,研究了双水内冷连铸辊道系统故障关联规则诊断技术。构建基于关联规则的故障诊断模型,采集双水内冷连铸辊道系统运行过程中各部件的运行故障数据,采用优化后的Apriori算法挖掘故障数据内的频繁项集,挖掘故障数据间的关联规则,针对故障类型与故障原因的是否已知,生成关联规则构建相关故障规则库,基于其中的规则诊断双水内冷连铸辊道系统故障,并根据诊断结果对故障进行处理。测试结果显示该技术能够在1s内准确诊断测试对象各类故障。

机场助航灯光接地故障的绝缘电阻序列研究

机场助航灯光系统对保障夜间、恶劣天气飞行起到关键作用,但是由于其结构繁杂,体量较大,导致当前维护管理效率较低,通过数据驱动运维决策,将是解决这一问题的有效途径。基于频繁序列挖掘方法,构建了一种绝缘接地故障频繁序列挖掘模型,提出了上述模型与传统运行机制有效耦合的新模式,并以某机场助航灯光监控数据库为例,验证了新模式的有效性。实证结果发现:某机场助航灯光系统绝缘电阻最小值下降到1兆欧左右时,很可能连续多天持续出现低绝缘电阻的情况;当出现频繁序列{C2}->{H1}时,出现接地故障的概率达到峰值36.2%。

基于迭代退火算法的高压变频器功率单元频繁故障诊断方法研究

现有的变压器故障诊断方法较为复杂且计算冗余度较高,在高压变频器的功率单元频繁发生故障时难以高效地检测故障。为此,提出基于迭代退火算法的高压变频器功率单元频繁故障诊断方法。采用小波包分解方法提取高压变频器功率单元的电压信号特征熵,将该特征熵输入到支持向量机模型。使用迭代退火算法优化支持向量机的训练参数,并输出诊断结果。研究结果表明:该方法提取的高压变频器单元故障的平均冗余度最低至3.2%,平均诊断时间为15.1 ms,可实现高压变频器功率单元频繁故障的高效诊断。

数据挖掘中关联规则算法的研究及应用

针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法.该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度.实验结果表明改进算法比原算法执行效率明显提高,同时也验证了该算法在油液监测故障诊断中的有效性.

基于特征挖掘的电网故障诊断方法

专家系统在应用方面的主要瓶颈是:规则库的维护;推理的速度和准确度的协调。分析了故障信息序列中必有或特有的信息,提出了基于特征挖掘的关联规则挖掘方法。结合电网故障信息的特征,改进了频繁模式(frequent pattern,FP)–算法:考虑了故障信息的特征,如时序和因果关联关系、故障性质、严重故障、稀有故障等因素;增加了规则的"或"逻辑;改进了FP-树的修剪技术。算例表明该算法能够大量减少无效挖掘,推理速度和准确度显著提高,适用于在线诊断。

梳棉机加装梳针分梳板对涤纶纱质量的影响

探讨梳棉机刺辊下加装梳针分梳板对涤纶纱质量的影响。在梳棉机刺辊下分别加装小漏底和梳针分梳板,在820 r/min、1 054 r/min和1 290 r/min三档刺辊速度条件下,分别对其所加工的纱进行了条干和强力的检测。结果表明:与刺辊下配置小漏底相比,加装梳针分梳板更有利于成纱条干的改善,对降低成纱千米细节效果较为明显,在刺辊速度为1 054 r/min时对成纱千米棉结有十分明显的改善作用,但对成纱千米粗节并没有改善作用。认为:加装梳针分梳板对成纱强力和强力不匀率在刺辊速度较低时有一定的改善作用。

基于数据挖掘的电网故障关联性分析与研究

将数据挖掘技术中的关联规则应用到电网故障分析中,从故障数据中发现分类属性与决策属性间的频繁模式、相关性或因果关系,以便从宏观上把握电网故障元素间的关联特性.讨论了关联规则应用于电网故障分析的体系结构及实现的具体步骤,重点对电网故障关联性分析中的频繁项挖掘算法进行了研究,对传统的Apriori算法进行了改进,提出了一种高效的基于数组的类频繁项集挖掘算法.

一种基于关联频繁模式的振动数据流挖掘框架

针对大型滚转机器轴承故障诊断应用场景中传统故障识别技术通常存在诊断识别精度低的问题,在频域分析基础上提出了一种新的数据挖掘框架——关联频繁模式集挖掘框架(Associated frequency patterns mining framework,AFPMF),由数据预处理、关联频繁模式集挖掘和故障状态监测组成。首先,在数据预处理过程中,AFPMF在时域上使用时间窗分块划分机械振动数据流,再使用傅立叶变换对数据流进行时频变换实现故障频率特征提取。其次,使用基于滑动窗的关联频繁模式树构建压缩树,求解关联频繁模式集,实现数据挖掘过程。最后,根据数据挖掘结果中出现的振动频率判别潜在故障,从而实现监测故障状态。通过对比AFPMF和传统方法在轴承故障诊断应用场景的实验结果可知,相比传统方案,AFPMF具有更优的故障识别性能。

一种百特金宝AK96血液透析机频发故障分析与排除

本文通过分析百特金宝AK96血液透析机功能自检中的频发故障,为血液透析机维修提供经验借鉴。对于功能自检中出现的C COFF 088 058报警,分析其故障产生的根本原因,在保证透析机消毒安全有效的情况下修改其默认消毒程序,调整机器摆放位置并缩短空气滤网的保养间隔。经过半年的运行监测,虽然该故障仍有极少频次的发生,但已不足以对临床工作产生困扰。针对此类故障现象,该维修方法可行。

FX22型断路器液压机构频繁启动原因分析

法国阿尔斯通公司生产的FX22是500 kV SF6液压机构断路器,存在着液压机构的一些通病。通过对FX22运行以来出现的液压机构缺陷尤其是油泵频繁启动的原因进行分析,提出查找液压机构隐患和处理油泵频繁启动缺陷的技术措施,可供相关人员参考。

改进FP-Growth算法下云服务器故障诊断研究

大规模云服务器的资源类型较多,数据量巨大,因此云计算环境下服务器参数易发生异常问题,导致服务器产生故障。提出基于改进频繁模式增长(Frequent Pattern Growth, FP-Growth)算法的云服务器故障诊断方法。优先建立支持度函数完成服务器各项参数对应支持度的映射。采用关键字筛选方法将频繁项划分为关键项表和非关键项表两个部分。应用改进的FP-Growth算法,设定参数阈值规则,获取各个服务器故障向量变量的子集,以此为依据组建不同故障变量的条件频繁模式树(Frequent Pattern Tree, FP-tree),通过各个数据子集挖掘出的频繁项集求并集,得到包含全部故障诊断信息的频繁项集,最终完成云服务器故障诊断。经实验测试结果表明,所提方法能够在5ms内完成云服务器多类型故障诊断,且故障诊断精度为90%~100%。实验结果证明,上述方法具有可靠的应用性能。

一起故障录波器频繁启动原因的分析

故障录波器是电力系统中分析事故的重要工具。从直流绝缘监测装置的工作原理出发,分析了一起故障录波器频繁启动现象的原因,并提出了解决方案。

水电站调速器典型电气故障分析及处理方法

介绍了龙口水电站WDST-100型调速器的结构和特点,针对该型调速器抽动、自动水头功能未投入、调速器在线机频繁切换以及小网标志频繁动作等典型电气故障,分析故障原因,提出故障处理方法,为水电站调速器维护工作提供参考。

断路器液压弹簧操作机构故障分析及处理

液压弹簧操作机构是SF_6断路器中应用最广泛的操作机构之一,其具有结构紧凑、可靠性高、传动效率高等优点。本文对一起液压弹簧操作机构频繁打压故障进行了深入的分析,提出了相应的解决办法,可为其他电站同类型设备的运行维护和故障处理提供借鉴和参考。

公路隧道火灾起因及预防研究

在总结分析近30年典型大中型公路隧道火灾案例基础上,给出了大中型隧道火灾主要起因统计,根据隧道火灾起因和故障树(FTA)分析原理,建立了隧道火灾起因故障树,通过计算故障树各基本事件发生的概率,计算出各基本事件关键重要度并进行排序,找出了导致隧道火灾的常见高频原因,并提出了防范隧道火灾的措施。

基于等距K-means和apriori算法的配电网故障规律挖掘方法

为了提升配电网巡检及运维效率,分析配电网线路故障的特征规律,挖掘其潜在关联因素,提出了一种基于等距K-means和apriori算法的配电网故障规律挖掘方法。该方法基于支持度、置信度和提升度框架,完成强关联规则筛选,适用于构建各类故障场景的故障规律挖掘模型。相比于传统apriori算法,该方法可处理配电网线路故障数据样本中的连续值类型属性,属性分类计算过程收敛性更强,分类结果更趋于客观性。最后以某电力公司故障数据为例,验证了该算法可获得具有较好解释性与实用性的故障巡检规则,有效缩减了配电网线路巡检范围。

基于组合故障频繁树的最小失效诱因模式定位方法

针对定位实际软件中最小失效诱因模式可能受到屏蔽效应影响的问题,提出了一种基于组合故障频繁树的最小失效诱因模式定位方法及其迭代框架.该方法首先依据组合测试用例集及测试结果构建组合故障频繁树,然后从组合故障频繁树中抽取频繁参数值组合作为可疑失效诱因模式,并根据其可疑得分进行排序.基于给出的失效诱因模式迭代定位框架,反复迭代直到满足某一个停止准则为止.利用仿真实验对存在和不存在掩蔽效应影响的2种情形进行有效性验证.实验结果表明,在这2种情形下所提方法均能定位最小失效诱因模式,有效减少附加测试用例的数目.

基于关联规则的分布式通信网告警相关性研究

描述了基于数据挖掘的通信网告警相关性分析。在分布式数据库中直接运用序列算法效率很低,因为这需要大量的额外通信。为此提出了一种有效的分布式关联规则挖掘算法——EDMA,它通过局部剪枝与全局剪枝来最小化候选项集数目和通信量。在局部站点上运用先进的压缩关联矩阵CMatrix统计局部项集支持数。此外还利用项目剪枝与交易剪枝共同来减少扫描时间。最后仿真验证了EDMA比其他经典分布式算法有更高的运算效率、更低的通信开销以及更好的可扩展性。

一种基于数据挖掘思想的专家系统推理机制

介绍了一个实际的旋转机械设备多故障诊断专家系统产品 ,说明了专家系统中规则的表达形式 ,提出了一种新型的基于数据挖掘思想的专家系统推理机制 .该推理机制能快速有效地解决多故障诊断专家系统中的推理问题 .