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Gaoya dianqi, 2016 随着中国风力发电的比重及机组容量的不断增大,机组一旦发生故障,不仅影响风电场自身的安全,而且对电网的稳定运行造成重大影响。故障分析与智能诊断技术是降低大型风力发电机组故障率与运维费用的主要手段之一。文中详细分析了风力发电机组主要部件的故障,在对风力发电机组状态监测和故障诊断技术深入研究的基础上,提出了基于小波包和BP神经网络的智能诊断方法,以此开发了风力发电机组状态监测与故障诊断系统,通过系统在大型风力发电场的成功应用,验证了其对风电机组故障诊断的有效性。
董开松, 李涛涛, 尹浩霖
doaj
Remote status monitoring and fault diagnosis system for distributed devices
, 2008 一种分布式设备远程状态监测与故障诊断系统,以INTERNET为网络通讯基础,应用WEB SERVICES技术构建,由现场工作站、远程监测与诊断中心、远程诊断工作站三个子系统构成;现场工作站采集设备运行参数、实时监测设备运行状况,对设备进行现场故障诊断;远程监测与诊断中心对各个现场的设备进行实时远程状态监测,接受现场工作站服务请求,对设备进行远程故障诊断;远程诊断工作站接受远程监测与诊断中心的协作请求,通过WEB服务接口协同完成设备故障诊断任务。本系统具有很强的通用性、可配置性 ...
郭前进 +3 more
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Research on Transformer Fault Diagnosis Based on Multi-source Information Fusion
, 2016 本文首先介绍大型油浸式电力变压器故障诊断的研究现状，分析变压器常用的故障诊断方法和不足之处。然后，阐述油浸式电力变压器的基本结构，变压器内部故障和故障特征之间的耦合关系。最后，详细介绍多源信息融合的故障诊断框架下故障诊断的两种具体方法。多源信息融合的故障诊断框架主要由基于DGA的故障诊断方法和基于电气及相关量的故障诊断方法组成，把变压器内部作为一个整体对待，避免只采用单一方法的局限性和只针对某一特征量诊断的片面性。基于DGA的故障诊断方法将变压器油中5种特征气体作为输入 ...
丁腾飞
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, 2009 随着经济建设的快速发展和电气化程度的不断提高，电机已被广泛应用于工业、农业、国防及人们日常生活的各个领域。从全球范围看，电机的用电量平均占世界用电总量的50％以上、占工业用电量的70％左右，然而在电机消耗的电能中有相当一部分被浪费掉了，其中电机带故障运行是造成电机运行效率偏低，能源浪费严重的主要原因之一。电机在线监测及故障诊断系统对于减少由于电机故障引发的人员、财产的损失，减少由于故障引发的异常状态而导致的能源浪费有着重要的现实意义。在电机故障危害产生前发现故障并进行维护是电机故障诊断的核心思想 ...
胡为
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Gaoya dianqi在变压器故障诊断过程中，进行合理的特征优选，将有助于提高诊断模型的诊断精度，为此，文中提出了一种基于金豺优化算法（golden Jackal optimization，GJO）特征量优选与AO-RF的变压器故障诊断模型。首先，采用GJO对构建的21维变压器油中溶解气体特征量进行优选；然后，根据GJO得到的特征优选结果，采用天鹰算法（aquila optimizer，AO）优化随机森林（random forest，RF）的变压器故障诊断模型对变压器故障进行诊断，并与不同特征量 ...
叶育林 +8 more
doaj
Gaoya dianqi, 2013 电力变压器是电力系统的关键设备,其故障诊断的有效性及准确性将影响到系统的安全稳定运行。笔者介绍了综合油中溶解气体色谱分析、电气试验和运行工况对某110 kV主变导线虚焊故障的诊断过程,探讨了多参量融合诊断变压器内部故障的基本方法:先以油中溶解气体分析数据判断故障性质及发展趋势,在设备停电前尝试调节负荷以控制故障发展速度,利用电气试验来缩小故障排查范围并定位故障点。分析表明,多参量综合分析可以有效判断故障性质、排查故障回路并定位故障位置。
黄剑锋, 骆思佳, 冯杰
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Dianci bileiqi, 2023 为更高效地进行接地网故障诊断，提出一种基于改进黏菌算法(ISMA)的封闭图形遍历诊断方法。首先，基于电网络理论建立接地网模型，本研究设计封闭图形遍历方法进行诊断：设计合适的封闭图形将接地网划分出若干区域，先对这些区域进行移步遍历诊断，得到适应度最小的故障区域后，再对故障区域进行停步遍历诊断，从而找到故障支路。其次，针对该模型，采用改进黏菌算法进行求解：该算法引入Bernoulli混沌映射改善种群初始值，并采用柯西变异跳出局部最优。最后，在某接地网的故障诊断仿真实验中 ...
祝宝帅, 王昕
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Gaoya dianqi, 2016 鉴于IEC三比值法在变压器故障诊断中,存在编码缺失和编码边界过于绝对等缺陷,提出了基于广义回归神经网络（GRNN）和模糊C-均值聚类算法（FCM）的变压器故障诊断方法,建立了GRNN-FCM联合变压器故障诊断模型。选取变压器油中5种特征气体体积分数及其三比值编码作为输入特征向量,利用GRNN模型对样本故障进行初步判断（正常、过热、放电、放电兼过热）,再采用模糊C-均值聚类算法对样本故障作进一步判断,最终得到具体的故障类型。将该模型与其他几种故障诊断方法进行对比分析,仿真实验结果表明,GRNN ...
张宇航, 兰生
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, 2011 各类设备与控制系统的日益复杂对其故障诊断系统提出了更高的要求。一方面，故障诊断系统面临着海量监测数据的输入；另一方面，随着故障种类、发生形式呈现越来越明显的多样化，故障模型日趋复杂。这都对故障诊断系统的性能与问题求解能力提出了挑战。在许多应用中，例如高速列车的故障诊断中，基于知识的故障诊断方法是十分常见的。其中，专家系统由于可直观地对故障知识进行描述，得到了最为广泛的应用。然而，传统专家系统在面对大规模监测数据时诊断效率低；诊断主动性欠缺；同时，该类系统普遍采用的产生式规则对复杂故障模型 ...
李欣
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, 2022 矿石破碎加工在采矿生产工艺中是一个极其重要的环节，由于破碎机等大中型设备在实际使用的过程中存在冲击强烈、磨损严重等缺点和不足，且存在各种类型故障和设备部件运动的高复杂性，因此，在实际作业中始终面临着设备部件维修周期长、故障发病率高的特点。以旋回式破碎机为实例，利用各类传感器实时采集数据，基于BP神经网络构建故障诊断模型，选取4大故障类型，包括平行轴油温异常、轴承磨损、平行轴缺油和偏心套故障，同时将轴承转速、润滑油油压、回流油温和轴承振动频率作为4大故障特征参数 ...
张振江 +5 more
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