高压电动机接地故障的现场修理

某设备厂1台高压电动机因起动跳闸,经检查判断有接地故障.其修理过程如下: 1故障诊断和修理方案 (1)电动机有关参数 名牌数据:型号Y450-46-4,630kw,600v,72.5A. 定子绕组数据:60槽,一路双层叠绕,Y接法,每相线圈10kg,每个线圈9匝,线径1～1.9×7.1,节距1～13.     

关联维数在机械设备故障诊断中的应用研究

研究了混沌与分形的特征参数———关联维数的计算方法和参数的选择。以滚动轴承在正常、外圈故障、滚动体故障、内圈故障4种状态下的信号特征为标准样本,以其运行的实测信号为例,对时域信号进行了频谱分析,并进一步进行了关联维数分析。通过对滚动轴承振动信号的关联维数分析,证明了该轴承在4种不同标准状态下具有明显不同的关联维数特征。因此,按照相关性的大小,就可诊断出实测信号属于外圈故障状态信号。研究结果表明,关联维数分析方法在设备状态监测与故障诊断中,尤其是在非线性系统的故障诊断中显示出其独特的优势,具有较为广阔的应用前景。     

面向复杂设备的分布式故障诊断研究

基于复杂系统的设备故障诊断的要求 ,按故障信息流动的方向将诊断过程分为实时监测层、故障诊断层及综合决策层 ,并建造一种分布式多级黑板诊断结构模型。根据不同诊断层次的特点 ,赋予其不同的诊断方法。在实时监测层中各实时监测单元采用神经网络和知识基模块的混合结构完成该层任务 ;故障诊断层则基于广义知识表达模型 ,建立三库结构 ,即静态实例库、动态实例库和规则库 ,整个推理过程基于三级推理机制 ;综合决策层为一智能型的辅助决策支持系统 ,提供对整个系统生产与设备运行状态的综合诊断与决策。     

集抄系统电表变更识别和故障诊断研究综述

针对由于用户电表及设备档案变更、损坏、通信故障等因素导致集抄系统数据采集成功率和质量出现的问题,对集抄系统路由方法和集抄系统故障诊断方法的新进展进行综述。研究结果表明:(1)利用电力线载波路由算法并构建新的网络结构模型,将复杂的电力线通信网络拓扑转化成简单清晰的网络拓扑,解决集抄系统电表更换识别问题;(2)将数据挖掘技术和专家系统相结合,开发基于数据挖掘的故障诊断专家系统,使集抄系统故障诊断智能化,提高数据采集的质量;是未来需要进一步研究的课题。     

佛山限摩对摩托车出行特征及减排的影响分析

基于佛山市禅桂新限摩区域31个路段的流量和速度采集及COPERTⅣ模型计算得出的佛山市本地摩托车在不同道路类型上的排放因子,采用"自下而上"的机动车源排放清单编制方法,计算得到分道路类型的摩托车源污染物排放清单,并分析了限摩前后摩托车出行特征,同时,采用情景分析法评估了佛山市限摩政策产生的减排效果。结果表明:限摩后,次干道与主干道摩托车出行比例下降最明显,分别达到17.6%、13.9%,支路最小,只有1.9%;主干道各污染物的分担率最高,平均达到50%,其次是次干道,达到25%左右;即便是限摩后,佛山市摩托车出行在各种出行中所占有的比例仍超过20%,远高于国内平均水平的10%,说明佛山市居民摩托车出行比例过高。限摩后各道路类型的各种污染物的平均削减比例可达37.2%,年度变化带来的该值为35.6%,即同年度变化对比,限摩效果较明显。     

机器学习方法在污水处理系统中的应用

由于污水处理系统一般较为复杂且受外界因素影响较多,对其进行精准调控一直是环境领域的难题之一。传统方法无法满足日益复杂的工程项目需求。近年来发展起来的机器学习方法为此类问题提供了一系列有效的解决方案。介绍了人工神经网络、支持向量机、随机森林等机器学习方法的特点,并从水质预测预警、污水处理系统故障诊断和智能控制3个方面阐述了机器学习方法在污水处理领域的应用,分析了机器学习方法相较于传统方法的优势及其应用于污水处理系统中存在的问题,展望了机器学习方法未来在污水处理领域应用的前景和趋势。     

基于人工免疫算法的离散隐马尔科夫故障诊断模型优化

目的解决离散隐马尔科夫模型在行星齿轮箱故障诊断中的自适应性和泛化性问题。方法建立人工免疫优化模型,将包含易被误判样本的多样本集作为抗原,以其正确识别率为适应度函数,不断对初始观测矩阵进行增殖、变异和选择,获得识别率最高时的初始观测矩阵,利用人工免疫算法对隐马尔科夫故障诊断模型的初始观测矩阵进行优化。结果将该方法应用于行星齿轮箱的故障诊断中,通过不同工况下的对比试验、单样本和多样本优化对比试验,验证了优化后的隐马尔科夫故障诊断模型的诊断效果。结论优化后的隐马尔科夫故障诊断模型具有更好的适应性,诊断精度显著提高。     

基于概率神经网络的液氨汽车罐车复合故障诊断

故障诊断在保证危险化学品汽车罐车运输安全方面具有重要意义。从国内交通运输安全的实际要求出发,依据液氨汽车罐车的结构特点及国家法律法规的要求,比较全面、系统地分析了液氨汽车罐车故障特征的相关参数,并将其作为概率神经网络的输入结点。根据实际可能发生的故障分类模式,考虑到故障诊断的容错能力和自适应能力,提出了基于概率神经网络的复合故障诊断模型。利用指标参数作为网络训练样本,对未知故障模式进行诊断,并以广西地区压力容器检验所液氨检测数据为例进行说明。理论分析和实例计算表明,该模型物理概念清晰,计算结果合理,精度较高,在危险化学品汽车罐车故障诊断中有很好的适用性。该项工作可为我国危险化学品汽车罐车故障智能诊断的深入开展提供参考依据。     

自动检测与诊断技术助力安全防范系统效能提升

近年来,我国安全防范行业正处于高速发展时期,随着"3111工程"、"平安城市"等重大项目建设的相继推进,安防系统的基础建设已经初具规模,并取得了显著成效。但面对重大安防工程或项目的监控点数多、监控时间长、监控范围广等状况,给安防系统稳定运行及维护工作都带来了新的挑战。如何保证安全防范系统的数据采集、传输、显示、存储、平台管理等环节的正常、稳定运行,成为安防行业关注的焦点。因此,基于自动化、智能化、     

船-桥避碰监测预警系统研究

为提高桥区船舶航行安全,提出一种基于智能视频处理技术的船-桥避碰监测预警系统。该系统实时采集桥区场景视频,利用视频处理技术自动检测运动船舶目标,基于视觉几何模型进行船舶空间定位,提取船舶运动态势参数,并结合船舶航行操纵知识和相关模型,进行船-桥碰撞风险预测,输出避碰操纵命令。大量仿真及现场试验结果表明,该系统能检测出航行异常船舶并输出避碰操纵命令,达到主动避碰的目的。