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关键词： 智能化技术   电气工程   自动化   故障诊断   人工智能算法  

摘要： 随着电力系统自动化程度的提高,将智能技术引入到电力系统的故障诊断中,已成为一个重要的研究课题。本文的目的是探索如何将智能技术用于电力系统的故障诊断,并对其进行改进。浅析已有的故障诊断方法的缺陷,提出了一种基于人工智能算法的改进方案,结合机器学习和大数据技术,在此基础上,对电力设备进行了实时监测,并对其进行了故障预报。研究结果显示,采用智能技术进行故障诊断,可大大提高故障诊断的精度与效率,缩短故障处理时间,降低维护成本。此外,本文还探讨了智能化故障诊断系统在实际应用中的挑战和未来发展方向,为电气工程自动化领域的进一步研究提供了重要参考。

关键词： 人工智能技术   智能配电网   故障诊断与恢复  

摘要： 随着智能电网技术的发展,配电网的稳定性和可靠性至关重要。然而,由于其复杂性和变化性,故障不可避免。本文基于人工智能技术提出了智能配电网故障诊断与恢复系统,实现了自动诊断和快速恢复,从而提高了配电网的运行效率和可靠性。

关键词： 滚动轴承   故障诊断   特征提取   最大二阶循环平稳盲解卷积   频率加权能量相关谱   加权谐波显著性指数  

摘要： 针对最大二阶循环平稳盲解卷积(maximum second-order cyclostationary blind deconvolution,简称CYCBD)特征提取中循环频率和滤波带宽难确定的问题,引入频率加权能量相关谱(frequency weighted energy correlation spectrum,简称FWECS)来改进CYCBD,实现了低信噪比条件下的滚动轴承故障特征提取。首先,通过FWECS获取周期冲击频率,构造循环频率集;其次,利用最大加权谐波显著性指标设计了一种等步长搜索策略,自适应选取滤波器长度;最后,基于优选的循环频率和滤波带宽进行CYCBD解卷积。轴承仿真和实验数据表明:在循环频率等先验信息未知的情况下,FWECS-CYCBD对故障信号中的微弱冲击特征更敏感;与最小熵解卷积、改进最大相关峭度解卷积和自适应最大二阶循环平稳盲解卷积等方法相比,所提方法在低信噪比条件下能较好地提取轴承故障特征频率信息。

关键词： 起重机   ESP32   LabVIEW   在线监测   应变  

摘要： 为了应对大型起重机目前人力应变检测效率不高、不能解决实时在线监测的难题,本文采用ESP32与LabVIEW上位机相结合的方法,设计了一个起重机应变在线监测系统。该系统由数据采集和处理模块、无线传输模块和LabVIEW界面组成,可对起重机的应变进行监测,具有在线显示数据,数据保存,异常报警等功能。该系统界面简洁,操作简单,响应速度快,抗干扰能力强,对于起重机械结构应变的检测有很好的实用价值。

关键词： 奥菲利亚   骆一禾   普罗米修斯   文学意义   自然元素   海子   科学哲学家   巴什拉  

摘要： 古希腊哲学家曾将火、水、气等自然元素视为构成世界的物质本原,以此为启发之一,法国科学哲学家加斯东·巴什拉在他的“物质想象论”中为这些物质本原蒙上了一层诗化外衣。巴什拉根据每种自然元素的特点形象地将其与人的心理情绪及性格气质结合,以神话、文学或现实中的一些人物为例证,总结出了普罗米修斯、霍夫曼、卡翁与奥菲利亚等多种具有文学意义的“情结”类型。引申到诗歌方面,诗人们在使用不同元素时其内在心理也便相应地与之契合,由此形成某种具有对应意味的主客复合体,是为“元素诗学”。

关键词： 盾构施工   渣土改良   无水砂卵石土   泡沫性能   坍落度试验  

摘要： 在盾构施工过程中,渣土改良显得尤为关键,根据土层的差异性,改良剂的种类及其配比各有所异。成都是目前国内大范围存在砂卵石地层的城市之一,依托成都地铁13号线某区间盾构施工工程,采用水和泡沫对砂卵石土体进行改良试验研究,找到合适的泡沫改良剂及其配比,以期加快施工效率、促进盾构项目高质量发展,为后续类似工程项目提供一定的参考。研究结果表明:卵石含量(质量分数)为60%左右的无水砂卵石土体可用水和泡沫进行改良,且水的合适注入率为2%,巴斯夫泡沫注入率在60%左右;在初始相同的泡沫剂浓度下,巴斯夫泡沫性能优于国产泡沫,性能相差30%左右;浓度越高这一差异越小;以砂卵石土体坍落度为参考,泡沫性能相同的情况下,低泡沫注入率的巴斯夫改良效果优于国产泡沫,45%~60%注入率下国产泡沫的改良效果更优;坍落度在150 mm~200 mm时,砂卵石土体具有良好流塑性,国产泡沫能以更少的注入率(低5%左右)达到巴斯夫泡沫相同的改良效果。

关键词： 线控底盘调试工具   露天矿   无人驾驶电动矿卡   CAN通讯   前后端分离  

摘要： 随着国家对矿山智能建设的深入推进,无人驾驶技术的需求和应用日益迫切,线控底盘的性能调试与优化越来越重要。为此,研发了一款基于B/S架构的线控底盘远程调试工具,集成远程实时车机数据查看及复杂的控车指令,实现了对驱动、转向、制动等反馈数据的实时分析及故障诊断。该设计模块化通用性强,能够适配不同版本的VCU通信矩阵;支持车辆无人驾驶功能测试,并提供可视化地图及高精度定位,为线控底盘提供了更准确、安全的自动驾驶控制策略,推动了智慧矿山无人驾驶项目落地。

关键词： 人工智能   电力设备   运维检修   故障诊断   预测维护  

摘要： 随着电力系统复杂性的急剧增长,运维与检修任务愈发艰巨。在此背景下,人工智能技术的迅猛发展如同破晓之光,为应对挑战带来了前所未有的创新策略。本研究不仅深入剖析了AI在电力设备维护检修中的丰富应用案例,还全面展示了从构建智能监控网络、实现故障精准即时识别与预见性维护,到优化检修策略部署的全过程,揭示了AI如何革命性地重塑电力运维流程,显著提升运维效率与电网整体安全性。

关键词： 大底盘框支-剪力墙结构   隔振结构   实测振源   振动控制分析  

摘要： 地铁下穿运行引起的振动会通过结构体系传导致上部结构,影响上部结构的正常使用。以某12层地铁上盖建筑住宅作为研究背景,采用该地铁线路实测振源,建立整体有限元模型,进行柱底激励,并根据相似工程进行振动影响修正,得到各层的振动分析结果,在未设置减振措施下,住宅楼层板Z振级超过限值要求。钢弹簧作为目前最为可靠、有效的减振手段被大量的应用于有减隔振控制要求的建筑中。采用在裙房顶、住宅底设置整体钢弹簧隔振措施,得到采取该措施后各建筑层的减隔振效果,结果表明钢弹簧有很好的减振效果。

关键词： 发电机组   故障分析   智能诊断  

摘要： 针对水轮发电机组运行中常见的叶片损坏、轴承故障、漏水、转速异常、发电机及振动故障问题,提出了智能故障诊断技术的解决方案。结合工程实例对故障原因进行深入分析,重点探讨了专家系统与人工神经网络在水轮发电机组故障诊断中的应用,并构建了智能故障诊断系统结构。该系统利用专家系统的经验规则与神经网络的自主学习能力,单独或结合使用,有效提升了故障诊断的准确性和效率,为水轮发电机组的稳定、高效、安全运行提供了坚实的技术支持。