基于数据驱动模型的智能风机失速故障辨识方法

智能风机失速状态变化难以捕捉,导致故障辨识结果不精准,提出了基于数据驱动模型的智能风机失速故障辨识方法。分析智能风机压力-流量特征,计算固定流量系数和压力系数,通过不同故障模式空间映射分析风机失速状态变化。引入小波阈值除噪方法对重构信号进行小波包分解,结合小波包能量分析方法实现故障特征提取。将具有映射关系的融合单元应用到智能风机失速故障辨识过程中,构建基于数据驱动的故障辨识模型,结合故障特征提取结果实现智能风机失速故障辨识。分析实验结果可知,该方法应用下的低压、高压风机失速频谱波动范围分别是0～1 100 Hz、0～4 200 Hz,与实际结果一致,说明该方法的故障辨识结果更为精准。     

基于时序差分法的输电线路故障智能诊断系统研究与应用

输电线路故障快速精确定位技术与故障类型辨识技术是有效提升输电线路运行可靠性的重要方法,但传统的站内故障测距装置存在定位精度较差、无法辨识故障类型等问题。文章提出基于分布式监测架构和时序差分法,建立输电系统智能诊断系统,有效实现了输电线路快速精确定位与故障类型辨识。系统包括挂载运行于线路上的分布式故障监测终端和中心主站,终端可采集故障时刻线路行波电流并将数据远传,中心主站根据全线故障录波数据综合分析计算并给出诊断结果。系统在全国多条输电线路上挂网运行,结果表明系统运行情况良好,能够准确辨识故障类型,故障定位精度小于200米。     

基于数字信号处理技术的光纤传感器故障辨识

光纤传感器的应用价值与故障识别的精准性有直接关系,采用数字信号处理技术研究光纤传感器故障辨识过程,对光纤传感器故障辨识性能进行改善。通过基于合成外差算法的数字信号处理方法,解调光纤传感器的被测数字信号;采用基于信号解调的光纤传感器的故障辨识方法,对解调后的数字信号进行线性向量分析,获取新调制后的数字信号以及数字信号方差,当最小方差值大于光纤传感器预定阈值,说明光纤传感器存在故障。通过测试结果看出,该方法解调输出光纤传感器数字信号最小信噪比为10 dB,且解调后的数字信号输出失真较小、相位延时小,解调效果佳;故障辨识正确率高、时间低。     

基于故障状态演化的高速公路机电设备智能维护系统设计

以往高速公路机电设备智能维护大多采用人工检测的形式,未能详细计算机电设备中的故障数据、准确判断故障类型。为此,针对当前高速公路机电设备智能维护的需求,设计基于故障状态演化的高速公路机电设备智能维护系统。在高速公路机电设备智能维护中,故障监测模块融合物联网传感器技术、电子设备控制技术和数据分析处理技术,实现智能感知、网络传输、信息整合以及应用服务功能,并采用基于故障状态演化的故障预测诊断混合模型实现高速公路机电设备故障检测,将检测结果传输至机电设备智能维护模块,按照相应类型选择维护程序,完成高速公路机电设备智能维护。经验证,该系统修复率大于99.98%,且维护效率和鲁棒性高,可应用于高速公路机电设备智能维护工作中。     

基于改进决策树的电网配电线路故障自动辨识研究

为精准识别电网配电线路故障,文中设计了一种基于改进决策树的电网配电线路故障自动辨识方法。该方法引进了HHT技术,根据电网运行需求,处理电网配电线路故障数据,提取线路故障数据中的特征量数据;利用粗糙集进行电网配电线路故障数据的属性约简处理,消除冗余的特征数据,将其他具有代表性的特征数据录入终端,生成故障决策树,并根据决策树上的属性条件,提取决策规则;提取电网配电故障线路报警信号中的数据属性条件,按照决策表提取的决策规格对属性条件进行熵值排序,并以此为依据,完成电网配电故障线路的搜索与诊断。实验结果证明,该方法可以精准辨识电网中的故障线路,精准排查配电线路中的异常线路。     

振动载荷下面向电子设备PHM的板级封装潜在故障分析方法

面向电子设备故障预测与健康管理（Prognostics and Health Management,PHM）,基于自适应谱峭度与核概率距离聚类提出一种振动载荷下板级封装潜在故障特征提取与模式辨识方法。首先,基于最大谱峭度原则利用经验模态分解的方法对电子组件的应变响应数据进行滤波,计算并重构包含潜在故障信息的包络谱形成故障征兆向量;其次,应用高斯径向基核函数概率距离方法,将非线性故障征兆数据映射到高维Hilbert空间,对其进行聚类分析形成表征板级封装健康状态与各故障模式的类中心;最后,根据实时监测的板级封装的包络谱数据计算与各中心的概率距离,判断其所属的状态从而实现对封装故障模式的早期辨识。通过试验分析,该方法可以有效辨识与预测板级封装即将发生的故障模式,为实现电子设备PHM提供了一种新式的思路与手段。     

基于拓扑辨识的光伏暂态故障定位方法

光伏电网暂态故障结构复杂,传统故障定位方法对故障数据之间存在的隐含关联规则辨识能力较弱,导致最终的定位存在偏差。为此,提出基于拓扑辨识的光伏电网暂态故障自动定位方法。以电压相位拓扑结构为依据,利用光伏列阵寻找到功率与电压之间的联系,并对电网暂态进行实时跟踪。当电网中的电压、电流发生畸变时,利用贝叶斯模型分析故障数据之间的依赖关系,实现故障位置的定位。实验结果表明:与传统方法相比,该方法能够准确辨识隐含的关联规则、精准界定故障数据边界、确定电网故障的具体位置,为保障光伏电网的正常运行提供技术支持。     

电力数据信息网络阻塞故障节点快速辨识研究

由于电力数据信息网络阻塞,导致脆弱性故障节点快速扩散,造成故障节点辨识效果差且耗时较长。为此,提出了电力数据信息网络阻塞故障节点快速辨识研究。构建网络阻塞故障节点跟踪模型,获取故障节点跟踪集合。使用层次分析法构造比较矩阵,计算辨识指标权重向量。定量分析故障数据特征,获取故障节点信息特征矢量。结合神经网络模型构建分析矩阵,在短时间内得到最终故障节点分布结果。通过量化指标,获取故障节点辨识结果。计算节点继电保护脆弱贡献度,辨识脆弱故障节点。由实验结果可知,该方法统计的故障节点信息特征与理想特征一致,具有较好的辨识效果,辨识时间仅为10 s,加快了故障节点的辨识速率。     

电子设备间歇故障诊断技术综述

首先，介绍了间歇故障的基本概念，对导致电子设备出现间歇故障的原因及机理进行了总结；其次，对不同领域电子设备间歇故障诱因和影响进行了分析与归纳，分析了不同原因所导致电子设备间歇故障时的故障特征表现形式及其影响；然后，分别对基于模型、环境应力、专用测试和数据驱动的4类不同的间歇故障诊断方法及其技术研究现状进行了归纳论述；最后，对间歇故障诊断未来的研究方向进行了展望，以期为相关人员更好地了解和掌握电子设备间歇故障诊断技术提供一定的参考。     

平稳过程突变的在线检测与辨识

将稳健－容错辨识与突变检测技术相结合,在合理给出模型参数容错辨识算法的基础上,构造了一组实用、可靠的平稳过程脉冲型故障在线检测与幅度辨识算法;通过过程输出信息差分处理,合理地建立了阶跃型与脉冲型突变之间的转换关系,架起了利用脉冲型的故障检测与辨识方法处理阶跃型突变问题的桥梁;通过仿真计算,证实了检测与辨识算法的有效性。