数据驱动的动车组滚动轴承故障预测

为了有效提高动车组滚动轴承故障的发现率,减少故障监控系统的误报现象,基于Apache Hadoop大数据平台对经典Apriori算法进行改进,并将其应用于动车组滚动轴承故障的预测研究工作中。首先,针对经典Apriori算法的不足,在MapReduce框架下提出以业务经验为约束的改进的Apriori算法。其次,基于文中提出的改进的Apriori算法对某铁路局的动车组状态、故障预警、维修历史等信息进行深度数据挖掘,并通过得出的关联规则进行动车组滚动轴承故障的预测。实验结果表明,文中提出的算法准确率达72%,减少了80%以上的误报报警信息,在实验环境中运算效率较传统的Apriori算法提高了50%。     

浅析生产综合监控及调度指挥系统在煤炭企业中的应用

生产综合监控及调度指挥系统是一款基于综合监控,集生产运行、设备状态、安全环境、人员、视频、通讯、图文、调度指挥等功能于一体,集成了设备运行数据查询和故障预警功能的生产调度指挥平台软件。该文主要介绍了平台的设计原则、特点,重点论述了系统总体结构和功能结构。     

基于XGBoost的列控车载设备故障预测方法

列控车载设备的健康管理和故障预测是实现高速铁路关键装备智能化视情维护的重要途径.为了克服列控车载设备故障建模的复杂性和健康监测手段受限等问题,充分运用现场收集的设备运行记录数据,提出一种基于数据驱动的列控车载设备故障预测体系框架.建立了高速列车列控车载设备运行数据管理平台,基于大量历史现场数据构建训练及测试样本集,运用极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法实施特定故障类型的模型训练与学习,并将所得故障模型用于故障概率的预测分析.以CTCS2-200H型列控车载设备为对象,运用实际数据对所提出的故障建模方法进行了验证,对不同建模样本规模、故障类型维度下的模型性能以及不同建模算法性能进行了对比.结果表明:基于XGBoost算法的建模方法能够有效揭示各特征量与故障之间的关联,所采用树的深度值越高,迭代收敛速度越快;相较于GBDT、RF算法,基于XGBoost的建模方法能够实现更高的预测正确率,在给定样本条件下达到稳定正确率所需训练时间分别减少了78.55％、12.47％,验证了该方法在大规模数据条件下的适用性和性能优势.     

基于图论与灰色关联理论的挤出机故障诊断方法

针对现有故障诊断方法在面对复杂结构设备时的故障定位困难问题,以挤出机为例,将图论算法与灰色关联理论相结合,建立了故障传播网络模型.该模型通过对故障传播有向图进行矩阵化、层次化处理,结合故障定位算法确定故障的位置.最后,以虚拟仪器为开发平台,结合工业以太网等技术开发挤出机故障诊断系统,实现了对挤出机运行状态的实时监控和对故障信息及相关知识库的管理.运行结果表明:系统能够快速有效的判断挤出机的故障位置与起因,缩短维修时间,提高生产效率.     

一种针对火电厂流量计数据特点的数据处理算法

火电厂生产流程中使用了大量流量计。由于工况的复杂性,工质流量数据特征呈现高度的非线性和时变性,给生产系统的监测与控制造成了不可忽视的影响,而现行的常规数据处理方法难以满足系统的要求。基于误差分布的数理统计规律,结合生产实际中的需求,构造了一种针对火电厂流量计数据特性的有效数据处理模型,可以实时提取数据特征,并自动根据当前数据情况对模型即时调整。实验结果表明:该数据处理算法对于电厂的流量数据处理比其他算法更加有效。     

生产调度问题研究平台的设计与开发

生产调度是生产管理系统关键的核心技术,对生产调度问题建模和算法的研究,已成为现代生产企业提高生产效率和经济效益的重要研究课题.本文基于开放式、集成式的思想,设计与开发了生产调度问题仿真实验软件平台,该平台集问题参数设置、数据生成与管理、算法函数调用与监控、计算结果输出与显示等功能于一体,并结合人机交互技术,使用方便、快捷,具有可扩展性和易维护性,可为多种生产调度问题的模型与算法研究提供可靠依据.     

接触电阻计算新方法

运用模糊系统对接触电阻进行建模.首先通过全因子法进行试验,得到足量试验数据,从试验数据中选出一部分能代表整个样本空间特征的数据作为训练数据训练模糊系统,剩下的作为测试数据对模糊系统进行测试,检测系统可靠性.然后在分析基本遗传算法与递推最小二乘算法特点的基础上,将二者结合形成混合算法,混合算法是在基本遗传算法之后进行递推最小二乘算法的运算.通过训练数据分别利用递推最小二乘算法、基本遗传算法、混合算法训练模糊系统,混合算法的收敛效果优于其他2种方法.通过训练数据建立基于回归分析的接触电阻模型.利用测试数据对各模型进行测试,并比较测试结果,混合算法训练模糊系统所得模型的测试效果是各模型中最好的.测试和比较结果说明若能得到足量训练数据,用混合算法训练模糊系统的方法对接触电阻进行建模是可行的.     

BDAP——一个基于Spark的数据挖掘工具平台

大数据处理系统是大数据领域的一个热点,为此首先研究大数据分析平台的架构与功能,将大数据分析平台分为数据源、数据吸收层、数据存储层、平台层、安全与监控层、设备层和应用层.平台包含多个数据预处理和算法模块,平台架构为大数据分析了奠定基础.在功能上,该平台功能全面,可以自由组合各种操作,模块之间耦合度低,便于维护和拓展.在用户体验上,调参、建立流程、监控、数据挖掘过程都是可视的,融合工作流和调度流技术.在性能上,该平台相应算法的性能优于Hive和MLlib.最后,举例说明大数据挖掘平台的应用场景.可以对电网线路故障和气象数据进行预处理,从而对故障进行预测和分类,可以通过视频挖掘组件,对数据分类.     

基于GIS的粮食管理预警决策支持系统

为了解决粮食管理中由于未及时预警而导致各种事故的难题,在粮食信息化管理基础上,结合G IS(Geograph ic Inform ation System)技术构建了粮食管理预警决策支持系统,利用监控预警模型、预测预警模型和知识发现预警模型对粮食信息进行监控与分析,发现威胁粮食安全的因素并及时进行预警。系统的有效预警率达到85%以上。系统已试运行,并取得满意的效果。     

基于神经网络的输电线路故障识别方法

针对长期暴露在露天环境下输电线路容易发生开股、断股情况,提出了一种基于神经网络的输电线路故障识别方法,选择轻量级网络MobileNet训练模型与单发多盒探测器(single multibox detector,SSD)目标检测算法。建立导线故障样本缺陷库,对导线故障图片进行处理,在已有模型上对故障特征进行训练,调整超参数优化模型,对模型进行测试,最终将模型在嵌入式设备上进行部署。结果表明,与传统的Faster-RCNN结合VGG16网络模型相比较,大小为传统模型的1/23. 78,测试速度快了28倍,精确度为92. 60%。该系统不仅有较好的识别效果,而且满足实时性。     

滑坡地质灾害无人监测预警平台设计

为远程实时监测边坡稳定状态并及时进行滑坡地质灾害预警,减少人员财产损失,设计了一种滑坡地质灾害无人监测预警平台。提出了短距离自组织无线传感网络和北斗短报文/GPRS远程通信技术相结合的无线数据传输方案,以及边坡地表变形、地下变形、内力、水文、环境等参数的低功耗传感检测方案,进而实现了免线缆的滑坡地质灾害无人监测硬件平台;建立了滑坡地质灾害预测预警系统软件平台,实现边坡监测数据的阀值预警、边坡稳定性辅助分析和远程支援专家数据访问与会商等功能。该系统平台具有部署维护成本较低、功能全面实用的特点,在边坡稳定性参数监测和滑坡地质灾害的预测预警方面具有一定的推广价值。     

电池充电状态和电压/温度异常联合故障诊断

电池安全问题是阻碍新能源汽车退役电池梯次再利用的关键因素,而电荷状态、电压和温度是判断电池安全状态的重要参数。基于此,提出基于实车数据的电池联合故障诊断。首先从实车数据平台获取数据,经过数据的预处理和螳螂算法优化K近邻(dung beetle optimizes K-nearest neighbor, DBO-KNN)算法进行特征提取,然后将提取的特征输入到建立的差分整合移动平均自回归(autoregressive integrated moving average model, ARIMA)故障诊断模型中,实现对电池单体的低压和过压的实时诊断和精准定位,最后通过电压、电池荷电状态(state of charge, SOC)和温度进行联合判断是否有触发热失控的风险,根据危险程度发出不同的报警等级。算例分析了故障特征提取准确率高达98.97%,不仅能精准定位单体发生异常的位置,还能提前9 s发生报警,有效预防了电池发生热失控的风险,验证了本文方法的有效性。实现了工程实际应用方面的较好效果,为未来动力电池梯次循环利用以及安全预警平台的研发奠定了基础。     

基于远距离无线电和窄带物联网的杆塔姿态监测系统

针对现有高压输电杆塔姿态监测系统存在监测方式单一、监测精度低、无法实时监测和提前预警等缺点的问题,提出了一种基于远距离无线电和窄带物联网的杆塔姿态监测系统。系统采用STM32F103C8T6嵌入式单片机搭配微机电系统(micro-electro-mechanical system, MEMS)陀螺仪倾角传感器实时采集杆塔姿态数据,使用远距离无线电(long range radio, LoRa)局域网通信技术完成杆塔监测区域内多节点的数据交互与汇总,并通过窄带物联网专网将汇总后的数据上报至OneNET云平台以实现在线监测杆塔倾斜状态。同时为提高倾角传感器的测量精度及稳定性,针对零偏不稳定性、速率斜坡和角度随机游走白噪声建立随机漂移误差模型,通过引入Softmax函数完成自适应调节反馈功能,动态调整测量噪声协方差矩阵和过程噪声协方差矩阵来优化卡尔曼滤波算法,以提升在角速率变化较快的情况下卡尔曼滤波器的跟踪性能。杆塔姿态监测系统经过测试,具有输出数据精度高、功耗低的优点,工作稳定可靠,能够实时监测高压输电杆塔的姿态和完成预警等功能,对预防高压输电杆塔倾斜、倒塌,维持电力系统的安全运行有一定的...     

基于云-边协同技术的突发性滑坡灾害监测预警体系研究

滑坡预警体系的建立和完善对于中国防灾减灾具有重要意义。目前成熟的滑坡预警体系以云端服务器为中心,完成数据集成、预警计算及信息发布等任务。然而,由于网络传输延迟、服务器运算时延的影响,从数据采集到客户端信息接收的过程中,存在较长的时耗过程,使预警体系存在一定程度的预警时延。同时,目前预警体系受制于数据传输条件,在灾后断电断网的场景下,现场监测网络无法与云端服务器建立连接,监测预警工作难以有效进行。为此,基于云-边协同技术,对滑坡灾害监测预警体系进行了深入研究,并开发了云端监测预警平台和边缘预警计算终端。通过真实滑坡监测数据模拟验证了云端与边缘预警计算终端协同工作时滑坡监测预警体系的有效性。研究成果对提高滑坡预警体系稳定性,尤其是极端网络条件下实现滑坡灾害有效预警具有积极作用。     

机器人产品质量安全监测预警平台研究及应用

机器人产品安全性随机器人数量增长和应用范围扩大而越受重视。为解决机器人安全数据缺乏导致机器人产品质量监管形式及方法受制约问题,设计了以数据为核心、应用为导向的预警系统架构,构建了机器人安全指标库、产品类型库、安全风险库等机器人产品属性和安全属性数据库,研究了基于抽样检测数据、网络舆情数据、消费投诉数据的多源数据处理流程和方法,开发了机器人产品质量安全监测预警平台,实现了机器人质量安全事件和信息的实时采集、智能评估、系统监测和及时预警,为其他工业产品基于大数据的质量监督提供方法参考。     

大型电站分布式智能诊断系统的结构与协调方法

把分布式人工智能应用到大型电站设备故障诊断问题之中，提出了大型电站分布式智能监测与诊断系统的基本结构，它可以把不同的故障诊断推理方法有机地结合起来运用，并介绍了采用多层黑板结构模型的协调与通讯方法，最后给出了大型电站热力系统状态监测和汽轮发电机组振动故障诊断的应用实例     

电站热力系统远程在线监测与诊断网络系统

为保证大型电站设备安全可靠经济运行、提高现代科学化管理水平、实现预测维修和操作指导,开发了一套电站热力系统远程在线监测与诊断网络系统,介绍了该网络系统的基本构成、主要功能、实现方法和应用实例。该网络系统是集现场振动数据采集、网络通讯、状态监测、故障诊断、计算机、人工智能和INTERNET等先进技术于一体的综合信息管理网络系统。并已经在多个电厂多台汽轮机组中实际应用,结果表明可保证机组的安全与经济运行。     

汽车稳定性控制系统关键传感器故障诊断

设计了基于解析模型的故障诊断算法实现传感器信号的自诊断功能,首先建立关键传感器的故障诊断算法基本框架,然后利用不同的故障诊断模型分别设计了基于等价方程与基于观测器两种故障诊断算法.等价方程算法利用车辆线性单轨模型及车辆运动学方程,将车辆操纵稳定性控制需求的传感器联系起来,并用于彼此的相互诊断.观测器方法利用车辆非线性单轨模型,通过建立龙贝格观测器提取传感器故障信息.从灵敏度与误报率两方面出发,提出了将两种算法有效融合的算法改进措施,重新制定诊断规则.实车试验的结果表明融合算法能够准确快速地诊断出微小故障,并给出故障等级.     

广播电视安全播出监测调度指挥系统的设计与实现

采用B/S与C/S系统混合式结构，应用巡检通道电视图像静止检测技术、监测和调度指挥合二为一的系统平台技术等多种广播电视监测核心先进技术，设计实现广播电视安全播出监测调度指挥系统。该系统硬件包括28个监测站点，一个数据处理中心和一个预警信息发布平台；软件系统由广播监测数据采集记录、广播数据处理回放、电视监测数据采集记录、电视数据处理回放、预警信息发布和手机用户6个子系统和46个功能模块组成。系统将监测网与调度指挥网合二为一整合成一个平台，在国内率先建立能把监测信息与调度指挥系统自动链接，将异态信息和预警信息自动发布的多功能监测调度指挥系统。     

风电机组传动系统网络化状态监测与故障诊断系统设计

针对现有风电机组监测系统无法对其传动系统早期故障进行有效诊断的问题,研发了一套基于B/S和C/S混合架构的风电机组传动系统网络化状态监测与故障诊断系统。根据应用需求设计了风电机组传动系统状态监测和故障诊断系统、整体框架和功能模块;结合数据采集设备,基于.ENT和SQL Server平台研发了风电机组传动系统状态监测和故障诊断系统,包括网络化数据采集、远程状态监测、信号分析、故障诊断和数据库服务器等模块。该系统成功应用于某风场风电机组传动系统状态监测和故障诊断。