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关键词： 变电站设备   运行数据   故障诊断   统计分析  

摘要： 本文以XC变电站为研究对象,首先介绍了变电站设备运行数据收集和处理方法;其次探讨了基于机器学习的XC变电站设备故障诊断方法、模型搭建,以及结果评估;最后对XC变电站设备运行数据结果作了分析与讨论,以供参考。

关键词： 石油企业   仪器仪表   故障诊断   检修措施  

摘要： 近年来,自动化技术在各个行业的推广和使用范围都在逐渐扩大,自动化仪器、仪表和数字化生产手段的应用持续推动着石油企业的发展。随着生产技术和仪器仪表功能向着高端化、智能化方向不断发展进步,仪器仪表的安装使用以及后期的运营维修都变得更为复杂,对工作人员的专业技术水平有了更高的要求,尤其是对仪器仪表使用故障进行诊断、维修工作,成为了石油企业在应用仪器仪表过程中需要注意的关键环节。由于仪器仪表故障类型较多,针对不同的仪器故障问题,要采取相对应的诊断和检修方法,大部分情况下需要将多种方法进行有机结合,使故障诊断和检修工作能够顺利完成。本文针对石油企业常用的仪器仪表在使用过程中易出现的故障问题进行了总结,并分析了故障产生的原因,对常见故障的诊断和检修方法进行了分析探讨,以期为石油企业常用仪器仪表的故障问题排查和处理提供参考,推动行业进一步发展。

关键词： 无线通信   电力系统   远程监控   故障诊断  

摘要： 随着电力系统规模不断扩大和复杂性增加,传统监控方式已无法满足现代电网需求。文章提出一种基于无线通信的电力系统设备远程实时监控技术方案。该技术方案采用多层次异构无线传感网络实现数据采集与传输,结合多模态数据融合和深度学习算法进行故障诊断与预警,并构建基于Web的集中监控平台。实验结果表明,与传统有线监控技术方案相比,该技术方案在数据传输实时性、通信可靠性及故障诊断准确性等方面均有显著提升。

关键词： 化学灌浆技术   TBM破碎带脱困   地下工程建设   加固和密封性能   掘进效率  

摘要： 随着地下建筑工程的持续发展,隧道掘进机(TBM)在如破碎带这样的复杂地质环境中面临的施工难题变得越来越明显。由于化学灌浆技术具备独到的加固和密封特性,它已经变成了TBM破碎带脱困施工过程中的核心技术。文章对化学灌浆技术用于TBM破碎带脱泥施工进行了深入探讨,主要从技术原理,施工工艺,效果评估以及可能面临的挑战等方面展开。研究结果表明:该项技术能够有效地提高TBM掘进效率和围岩稳定性,可为地下工程安全高效建设提供强有力的支撑。同时文章还指出实际施工中要考虑材料选择,施工工艺,效果监测等诸多因素才能保证施工质量及环境安全。随着地下工程建设的不断发展,化学灌浆技术将在TBM破碎带脱困施工中发挥更加重要的作用,为地下空间开发贡献更大的力量。

关键词： 新能源汽车   电控系统   故障诊断   容错控制  

摘要： 新能源汽车电控系统的可靠性与故障诊断能力对车辆安全运行至关重要。本研究聚焦于新能源汽车电控系统故障诊断及容错控制技术,介绍基于模型和基于信号的故障诊断策略,提出融合二者的故障诊断系统设计,阐述容错控制的概念及其分类,着重介绍主动容错控制与被动容错控制在新能源汽车电控系统中的应用。

关键词： 公路工程   机械化施工   机械选择  

摘要： 公路工程机械化发展中,路基开挖、填筑、路面铺装等环节可用的机械设备增加,机械化施工技术成为公路建设核心工艺。但是为有效应用机械化施工技术,保障公路工程建设质量,还应结合实际施工作业,科学选择施工机械。因此,结合某公路工程案例,对施工机械选择原则、机械化施工技术展开研究,以明确公路机械化施工管理要点,提升公路工程机械化水平。

关键词： 小波神经网络   燃气轮机   后备电源  

摘要： 为提升燃气轮机后备电源运行故障诊断的准确性,提出基于小波神经网络的燃气轮机后备电源运行故障诊断方法研究。首先通过传感器与数据采集卡采集电源运行参数;其次利用小波变换方法提取故障特征;最后构建小波神经网络模型,实现对燃气轮机后备电源运行故障的全方位诊断。实验结果表明,提出方法应用后,表现出了较高的故障诊断准确率和较低的识别误差,有效提高了诊断的精确度。

关键词： 红外检测技术   电气设备   故障诊断   图像识别   人工智能  

摘要： 本文指出随着现代化社会的发展,人工智能技术不断应用于电网设备的运行维护当中。以往在输电线路红外图像中发现持续管过热的主要方法是人工诊断,效率低,主观性强,效果达不到预期。本文采用人工智能图像分析技术对红外图像中输电线路持续管过热故障进行自动检测。首先检测输电线路红外图像中的颜色条,自动建立颜色与温度间的映射关系;然后采用Yolov5算法自动检测图像中的持续管,再根据前述温度映射算法得到持续管每个像素的温度,当发现温度异常时,自动报警;最后在包含了100个点的数据集上对算法进行了测试。实验表明该方法能较为准确地检测图像中持续管的温度异常情况并主动报警,具有较强的实用价值。

关键词： 刀具磨损   振动信号   小波包分解   卷积神经网络  

摘要： 为监测机床切削加工过程中刀具的非线性磨损变化,提出了一种基于小波包分解和一维卷积神经网络(1D CNN)的刀具磨损状态识别方法。采集机床主轴振动数据作为监测信号,采用经信噪比定量分析后的小波包进行预处理,然后选取小波包分解后各频带的能量特征作为1D CNN的输入,实现了对刀具磨损状态的有效识别。实验表明,该模型能够实现刀具磨损状态的准确预测,相比于BP网络、能量频谱图-Alexnet和Lstm网络模型,刀具磨损状态识别率最优,平均准确率达到98.262%。

关键词： 图神经网络   联邦学习   故障诊断   遗传进化构图   隐私保护  

摘要： 转子系统运行环境恶劣、多源监测数据融合困难且易产生数据孤岛现象,对转子系统健康监测带来巨大挑战。本文提出了基于遗传进化构图的联邦图卷积神经网络(FGCN)转子系统故障诊断方法。首先,利用联邦学习和图神经网络,构建联邦图网络框架,通过在每个本地客户端上进行局部模型训练,并通过联邦加权平均算法聚合这些局部模型得到全局模型,这种数据不动、模型动的方式,不仅实现了数据的本地化处理,还确保了模型参数的安全与隐私;此外,为了解决多源传感器数据融合自适应差的问题,提出了遗传进化构图方法,该方法通过模拟生物进化过程中的自然选择和遗传变异机制,在训练过程中自动调整图结构节点之间的连接关系和权重;极大地提高了多源传感器构图的自适应性和灵活性,进而提升故障诊断的准确性。最后,通过在转子故障实验台数据集上进行验证,实验结果表明,所提出的方法能够更充分利用多传感器监测数据,在客户端包含故障种类数量不同的诊断场景中达到了95%以上的故障诊断准确率。