补偿线路分布电容电流的柔性直流配电网电流差动保护方法

针对系统接线方式和线路分布电容影响导致柔性直流配电网故障辨识困难的问题,在对传统电流差动保护在柔性直流配电网中的适用性分析基础上,利用线路贝瑞隆模型推得故障点电流与直流线路两端差电流之间的关系.进一步地,提出具有线路分布电容电流补偿的新型电流差动保护方案,解决对称单极接线方式下故障特征微弱、分布电容电流影响大带来的故障辨识难题.最后,基于PSCAD/EMTDC仿真平台,建立柔性直流配电网模型,通过仿真分析验证所提出的电流差动保护方案的可行性和适用性.     

不确定车辆电子稳定控制系统传感器故障估计

针对车辆横摆角速度传感器故障问题,提出一种基于观测器的故障估计策略.首先,考虑由于轮胎侧偏刚度特性造成的不确定性以及系统中存在非线性干扰等因素,建立车辆四轮转向系统数学模型.然后,设计基于观测器的传感器故障估计策略,利用李雅普诺夫函数和线性矩阵不等式方法求解观测器增益.最后,通过Carsim与Simulink联合仿真验证所设计的传感器故障诊断策略的有效性.结果表明：在传感器发生故障时,该诊断策略能够对系统状态以及传感器故障具有良好的估计效果,能够为车辆安全稳定系统提供关键信息,并且对于下一步的传感器故障容错控制提供技术支持.     

基于深度学习的风力发电机组故障预警方法研究综述

风能作为重要的可再生能源,近几十年来,全球风能使用规模迅速增长,陆上和海上风力发电机组发电容量不断增加。由于风力发电机组故障维修成本巨大,因此必须开发有效且可靠的风力发电机组故障预警方法,在风电机组发生故障前进行提前预警,以便降低风电场的运营和维护成本。目前风电机组数据采集与监视控制系统(supervisory control and data acquisition, SCADA)已经在风电场有了广泛的应用,其中蕴含着大量的潜在数据信息,同时深度学习方法在海量数据挖掘方面有比较明显的优势,因此深度学习方法在风力发电机组故障预警领域的应用潜力巨大。综述了近年来相关深度学习方法在风力发电机组故障预警的研究进展,总结了风电机组故障预警的大体步骤,分析了各个步骤的具体处理方法,对每种技术方法的特点进行整理分析。最后阐述了深度学习在风电机组故障预警领域所面临的挑战,并对今后的研究重点进行了展望。     

考虑时变位移激励的轴承圆形故障动力学

建立轴承剥落故障的动力学模型是研究轴承故障机理的常用手段,由于滚动体在经过故障区时的接触情况较为复杂,所以准确地建立轴承剥落故障时变激励函数对轴承故障动力学模型的正确性具有很大影响。但是在解决轴承圆形故障时现有的单一化激励函数难以准确表达滚动体与故障的实际接触情况。因此,主要以深沟球轴承外圈剥落故障为研究对象,构建了考虑圆形剥落故障引起的弹性形变和滚动体经过故障区域瞬时位置的时变位移激励模型。研究了滚动体经过外圈圆形故障区域时的接触间隙变化规律,分析了不同故障尺寸的双冲击信号之间的时间间隔特征并通过仿真和实验进行对比的方法验证建立模型的有效性,为研究轴承剥落故障提供了理论支撑。     

变压器绕组短路故障多特征融合诊断

绕组匝间短路是变压器最常见的初期故障类型之一.为了提高轻度故障的诊断准确率,考虑绕组短路电流、绕组温度、电流密度和磁通偏移特征,提出了变压器绕组短路故障的多特征融合诊断方法.首先建立了变压器绕组短路的COMSOL空间模型,将仿真结果和理论计算结果进行对比,证明空间模型的正确性.然后,对变压器轻度故障时进行了故障模拟和故障特征分析,提取其电流特征参量、温度特征参量、电流密度偏移率和磁通偏移率作为故障特征.采用BP网络进行故障识别.变压器的工程诊断实例验证了本文方法的有效性.     

柴油机磨损故障诊断系统的研究

以摩擦学的系统工程思想为指导,以油液中磨损颗粒为主要分析对象,探讨了柴油机摩擦学系统的研究方法,给出了磨损故障诊断系统设计原则,介绍了磨损故障诊断系统的结构,给出了结论。     

AlGaAs／GaAs HBT基区电流的研究

在ALGaAs/GaAs HBT E-M模型直流参数的研究基础上,对HBT的基区电流进行了研究,特别是针对BE结空间电荷区的复合电流和基区表面复合电流,因为在HBT的小偏置情况下,HBT的BE结空间电荷区的复合电流和基区表面复合电流在整个基区电流中占有主导地位。当BE结间外加电压为0.5-1.2V时,ALGaAs HBT的基区电流的计算机模拟值和测试值比较接近,这一研究结果有助于进一步了解HBT的直流特性和1/?噪声特性。     

高速响应电磁阀可靠性试验研究

分析高速响应电磁阀常见故障模式,三其工作寿命,方法采用寿命试验,故障模式,影响及工分析和生存分析法。     

一种新的配电网故障恢复算法及其改进

当配电网中某运行设备发生故障并切除后,会引起一些负荷失去供电,此时需要快速有效地寻找恢复供电路径。文中介绍的算法根据配电网的辐射状结构特征,把电源点和失去供电的负荷点看作“兴趣点”,把寻找供电路径转化为求解给定图的“兴趣树”,从而简化了问题。计算结果表明,经多方面的改进后,算法更加快速有效,在配电系统自动化高层软件开发中,有在线应用前景,本算法适用于负荷集中的１０ｋＶ以上配电网。     

一种智能容错控制方法

讨论了当控制系统出现执行器故障时的一种容错控制方法。该方法中的故障检测器由神经网络构成,而容错控制器则采用控制器重构方式设计,以使故障系统的性能尽可能与正常系统的性能相同。此外,对于具有某类非线性干扰的线性系统,采用了由神经网络构成的非线性控制器,以消除其非线性干扰,仿真结果表明该方法是有效的。