基于改进直接灰色模型的泵车摆缸泄漏预测

提出一种基于参数和时间响应序列的改进直接灰色模型IDGM(1,1),对泵车摆缸泄漏的趋势进行预测分析,并与传统灰色模型GM(1,1)和直接灰色模型DGM(1,1)的预测结果进行比较。结果表明,该方法可以准确地预测摆缸泄漏故障的劣化趋势,其预测精度明显优于传统灰色模型GM(1,1)和直接灰色模型DGM(1,1)的预测精度,可为摆缸泄漏故障的主动维护提供重要理论依据。     

单相二极管箝位三电平级联整流器的研究

为了解决级联整流器的输出电压均压问题,改进了一种基于比例积分(Proportional Integral,PI)控制器的直流电压均衡方法,并将其应用于单相二极管箝位三电平级联整流器中.以三模块级联整流器为例,利用Matlab/Simulink进行了系统仿真,同时搭建了一套小功率实验平台并且实现了实验验证.仿真和实验结果表明:在采用改进的直流电压均衡控制算法下,可以有效地实现直流侧电压稳定,而且经改进的直流电压均衡控制算法更加简单,方便向更多级联模块扩展.     

煤矿机电设备技术故障及对策的研究

煤矿机电设备的安全运行在整个煤矿安全生产中占有十分重要的地位,由于煤矿作业条件比较特殊,机电设备出现技术故障的可能性比较大,因此,该文集中对煤矿机电设备的技术故障及解决对策进行了分析,希望能够进一步促进煤矿安全生产水平的提高.     

配电网故障定位技术现状与发展

在配电网实际运行的过程中,由于多种因素的共同作用导致配电网出现故障,不仅对配电网会造成一定的损耗,甚至会引发人身生命财产安全,因此,在配电网结构不断完善的情况下,也应对配电网故障定位技术的发展进行分析,全面提高配电网故障定位技术的水平,降低配电网故障带来的损失.     

如何做好新形势下的电力营销工作

随着我国经济的快速发展,对于电力的需求也越来越高。在做好电力生产的基础上还需要做好电力的营销工作。供电企业的电力营销需要遵循“以国电电网为供电的基础,使用技术作为依托,提高供配电的服务质量保证电力供应”的原则。要以市场为指导,建立健全企业的电力营销机制,依托企业优秀的技术为客户提供优质的供电服务。供电企业需要根据其自身特点,通过学习国外电力营销的先进经验,努力制定出符合企业自身特点的营销策略,保证企业的经济效益。该文通过对现今电力营销的现状进行分析,结合现今供电企业所面临的经济形势,提出了一些电力营销方面的策略。     

汽轮机调节系统故障检测及诊断技术应用分析

汽轮机调节系统的运行状态直接关系到机组的安全稳定性,因此其故障检测及诊断技术具有非常重要的科学研究意义和实际工程价值。该文首先对目前的国内外调节系统故障检测及诊断技术的研究现状进行了概述,指出了未来调节系统故障检测及诊断技术研究的研究重点及发展趋势。然后对调节系统的常见故障进行分类,将故障分为软件故障和硬件故障两大类,并从调节系统组成部件的工作机理方面对可能发生的故障机理进行逐一的分析。最后,在此基础上提出了一个分层的诊断策略,这对实时快速检测和诊断调节系统故障、提高汽轮机运行的安全性具有一定的借鉴意义。     

神经网络与弱学习机制算法在单相接地故障判断中的对比分析

为了进一步提高单相接地故障识别准确率,对比研究了基于BP神经网络与弱学习机制的单相接地故障分类算法在判断单相接地故障准确率方面的问题。根据10 kV架空线路中所采集到的监测数据,使用‘相应电场下降百分比与电流上升突变值构建的向量空间’作为训练样本。采用‘基于终端吸引子的改进的全局寻优自适应快速BP学习算法’与‘基于决策树的弱学习机制算法’,对单相接地故障识别问题进行研究,并对比了两种算法之间的性能。结论为:相比于神经网络算法,弱学习机制算法能够更好地弱化向量识别时阈值问题,从而在进行单相接地故障分类时能将准确率提高到99%以上。     

恶劣环境下无人机双旋翼故障的智能监测系统设计

当前无人机双旋翼故障检测系统在恶劣环境下的抗干扰性能差,无法正常运行。设计一种小型、智能的适用于恶劣环境下的无人机双旋翼故障监测系统。首先规划了系统的总体结构,将便携式工控机作为系统运行的核心,用于对故障进行检测、提取故障数据进行存储和分析。然后利用数据采集模块对恶劣环境下无人机双旋翼相关数据进行采集,通过RS485总线完成主机和被监测无人机之间的数据传输。利用信号测试卡模块对数据采集模块接收的数据进行逻辑测试和故障诊断。最后采用无人机双旋翼故障检测算法对故障进行检测。实验表明,所设计系统具有较高的监测效率和精度,诊断效果良好。     

谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法

针对因消弧线圈引起的故障电流信号微弱,造成谐振接地系统发生单相接地故障识别率进一步降低的情况,考虑故障线路与非故障线路间零序电流波形相似度低的特点,提出一种谐振接地系统的配电线路接地故障选线新方法。用HHT(Hilbert-Huang teansform)和时频谱带通滤波法处理零序电流波形,构建各线路零序电流波形的时频能量矩阵,结合图像识别中的相似度识别法与综合相似系数矩阵,实现线路接地故障选线。结果表明,该选线方法对噪声干扰、两点接地故障等情况均有效。     

基于融合模型的单相接地故障类型辨识方法

在中国6~66 kV的中低压配电网中,单相接地故障约占配电网故障总数的80%。由于发生单相接地故障时仅由系统的对地电容引起很小的接地故障电流,故障特征不明显,并且不同类型的单相接地故障之间的特征区分度不高,造成了对其类型辨识的难度增大。对此,提出了一种融合特征分解和深度学习思想的单相接地故障类型辨识方法。首先,基于希尔伯特黄变换（HHT,hilbert-huang transform）对配电网采集到的故障录波数据进行初步处理,使不同故障类型间的区分度更高;其次设计深度学习模型ResNet18学习故障事件的复杂非线性特征,从而辨识出故障类型结果。通过国内某真型试验场采集到的录波数据进行验证,证明了本文提出的综合辨识方法能准确识别出多种单相接地故障类型,可为后续制定有针对性的故障处理措施提供可靠依据。