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关键词： 数据挖掘   发电设备   非线性   故障诊断   数据驱动建模  

摘要： 由于发电设备存在高维度、强非线性和多工况等建模难题,常规监测系统难以有效拟合并监测其运行过程中的复杂工况和故障。文章基于高精度数据挖掘技术,开展发电设备数据驱动建模和故障预警方法研究,并利用计算机技术,实现模型在线实例化运行,最终形成一套适配于发电设备的数据驱动故障预警系统,有效保障发电设备的安全稳定运行。

关键词： 迁移学习   滚动轴承故障诊断   局部最大均值差异   样本级权重  

摘要： 在大型旋转机械滚动轴承故障诊断的建模中,由于设备运行负载不同,若训练数据与测试数据具有分布差异,则会使训练得到的深度神经网络诊断模型的准确率下降。针对此问题,基于迁移学习理论,提出了基于一维卷积子域适应对抗网络的故障诊断方法。该方法嵌入了融合样本级权重的局部最大均值差异来促进子域对齐,并引入域判别器与特征提取器进行对抗训练,辅助提取域共性特征。建立了一种有效的跨负载轴承故障诊断模型,实现了目标域的无监督故障诊断,提高了滚动轴承故障诊断的准确性。最后,在凯斯西储大学发布的轴承故障数据集上进行实验,实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词： 复合故障诊断   稀疏成分分析   凸优化   非凸正则化  

摘要： 用于解决多故障问题的复合故障诊断技术是企业设备状态监测与故障诊断的关键环节之一。大型机械和设备群组在经过较长时间的服役期后,由于经常在高温、大载荷等工况条件比较复杂的环境下运行,核心部件难免发生由不同损伤组成的复合故障从而使得设备故障的诊断困难。为解决上述问题,提出一种新型的基于非凸正则化与稀疏成分分析的复合故障诊断方法,通过构造非凸惩罚函数以提高信号的稀疏性,并确保目标函数的全局凸性,从而尽可能地提高稀疏成分分析方法的准确度。该方法可以在预先不知道故障源数量的情况下,通过构建一个稀疏优化框架以确保诊断结果的准确性,从而解决滚动轴承的多故障诊断问题。通过仿真实验对所提方法进行验证,基于非凸正则化的均方根误差(RMSE)最优值小于0.5,故障特征更为明显,优于传统方法。以900 r/min和1 300 r/min的轴承故障实验为例,外圈、内圈、滚动体特征频率均可准确识别,表明所提方法可以有效进行复合故障的诊断。

关键词： TBM机电设备   维修保养   管理系统   关键技术  

摘要： 随着城市化进程的加速与隧道长度的不断延伸,对TBM机电设备的可靠性与安全性要求日益提高,同时,设备维修保养对于延长设备寿命、提高施工效率及保障工人安全也具有至关重要的作用。传统的手工维护方式效率低、成本高,难以及时的发现潜在故障等,TBM机电设备工作环境复杂,设备故障率较高,实时的监测与诊断、故障预警与预防、维修保养计划的智能优化等,将提高设备的可靠性与安全性,提升施工效率。总之,基于对隧道施工行业中TBM机电设备管理现状的深刻认识,通过技术创新与系统的优化,将解决现有管理模式存在的问题,推动隧道施工行业的健康发展。

关键词： 变压器   DGA   模糊学习   决策树J48   故障诊断  

摘要： 目前电力变压器故障诊断方法普遍存在精度低、可识别故障类型少的问题。提出一种基于模糊强化学习和决策树算法的自适应变压器故障诊断模型。通过对真实变压器进行油中溶解气体分析(DGA),提取一系列能够反映变压器状态的变量。采用决策树J48算法对这些变量进行筛选,优选出8个最具代表性的变量,旨在以最少的输入变量实现高分类精度。将筛选出的变量输入至模糊强化学习分类器中进行故障诊断。试验结果表明:所构建的故障诊断模型更加精确,其精度高达99.7%。相较于传统DGA故障识别算法,所提出的基于模糊强化学习的诊断算法对于电力变压器故障诊断准确性更高。

关键词： 人工智能   配网自动化   终端维护   故障诊断   系统优化  

摘要： 随着人工智能技术的迅速发展,其在电力系统中的应用变得日益重要和广泛,致力于探索人工智能技术在配网自动化终端维护中的应用,并提出一套高效的维护策略,详细分析人工智能技术在故障诊断、预测维护和系统优化方面的具体应用旨在提高配网的操作效率和系统安全性,研究重点包括采用先进的机器学习算法来识别和预测设备潜在的故障点,以及开发智能决策支持系统以优化维护响应时间和资源分配,凭借这些技术的融合与实施期望能够显著提升配电网络的可靠性和性能同时降低运营成本。

关键词： 并网逆变器   开路故障   频域特征   快速独立成分分析   线性判别分析  

摘要： 为了实现逆变器开路故障诊断,提出了一种新的诊断方法。该方法采用快速独立成分分析算法判定逆变器是否发生单管开路故障,如果发生单管开路故障,计算旋转电流Id频域下的特征值,将这些特征值作为线性判别分析模型的输入值,最后由LDA模型输出逆变器工作状态编号,从而实现单管开路定位。经过MATLAB仿真验证表明,所提方法对光伏并网逆变器故障的诊断效果较好。

关键词： 风机   故障诊断   多变量   图卷积   自适应学习  

摘要： 风力发电系统具有复杂、多变量的特点,现有方法无法有效利用变量间的关系,存在故障诊断性能不足的问题。为此,提出了一种基于自适应图卷积的风力发电机故障诊断方法。首先,分别使用一维卷积从每个变量的历史序列中提取时序特征;然后使用自适应图卷积进一步提取时空故障特征,输出风机的故障类型;最后利用建立的风机模型,对所提方法进行验证。试验结果表明:相比现有方法,所提故障诊断方法具有更强大的特征提取能力,实现了更高的故障诊断性能。

关键词： 故障诊断   电机   改进多尺度散布熵   鲁棒性  

摘要： 为了提高电机故障信号的特征提取能力,设计了一种基于改进多尺度散布熵(IMDE)与粒子群算法-支持向量机(PSO-SVM)组合算法的振动信号特征来实现电机故障诊断的方法。研究结果表明:熵值曲线达到了更平滑程度并且可以满足收敛要求,此外对于混叠区而言也比MDE达到了更优的区分度,实现了鲁棒性的显著提升。采用未降噪初始信号进行分类时准确率只达到86.81%,说明EEMD分解性能比EMD更优。本设计方法满足可靠性与优越性要求,可适用于其它机械传动设备故障诊断领域。

关键词： 柴油机故障诊断   麻雀搜索算法   变分模态分解   灰狼优化算法   极限学习机  

摘要： 结合变分模态分解(VMD)和极限学习机(ELM)的柴油机故障诊断方法对柴油机的故障进行诊断分类。针对柴油机振动信号非线性、非平稳性的特点,给出了基于麻雀搜索算法(SSA)优化VMD分解方法,以此达到较好的分解性能。针对柴油机故障信号故障种类多样等问题,给出了基于灰狼优化算法(GWO)优化ELM的分类模型,使分类性能更加稳定。最后将所提出的方法用于五十铃6BB1型柴油机的故障检测与识别中,其故障识别准确率达98.04%。诊断结果验证了GWO-ELM具有较高的精准度,证明该方法是可行有效的。