焦化厂电气设备常见故障及诊断

焦化厂电气设备更新迅速、功能多样,设备结构和功能趋于复杂化,对故障诊断的精准性提出了更高要求。为保障焦化厂电气设备的正常运行,对电气设备常见故障及影响因素展开分析,探讨了电气设备故障诊断的作用和方法,并对设备维护的要点进行了论述。分析认为,电气设备运行时受诸多因素影响,为保证设备正常使用、延长使用年限,需要以理论为指导,科学制定检修计划,结合设备实际情况合理应用诊断技术。     

电力设备故障诊断问题及措施

伴随我国经济快速的发展,对于电的需求量不断在增多,各类电力设备故障问题也随之而来,同时故障诊断问题也不断发生。为了确保电力体系的正常稳定运行,降低经济损失,电力工作人员需不断对电力设备工作过程与工作原理进行深入了解,且可以对于电力设备发生的各类故障诊断问题采取有效的解决对策,以对电力体系运行的稳定性和安全性进行充分提高。本文首先对电力设备的故障诊断常见问题进行了研究,并对其相应解决措施进行了探讨。     

从信号传输角度浅析局部放电监测信号的选择

局部放电法作为当前较为成熟的一种电缆绝缘在线诊断方法,在实际中已有较为广泛的应用,但是局部放电信号频谱范围宽,从数百Hz到数百MHz,这对实际监测中信号的选择及滤波器的设计造成困难。以不同电压等级电缆为例,通过建立电缆的等效电路模型,计算各电压等级电缆物理参数,进而获得高频信号在电缆中传输的频谱特性,并以其为基础,结合集肤效应及实际监测特性的影响进行分析,分析结果表明以40~90 MHz频率段的局部放电信号为监测目标,能够达到很好的监测效果,从而更好地对电缆绝缘状态进行诊断评估。     

基于双边型直线电机的故障信息融合诊断方法的研究

针对双边型直线电机的气隙偏心故障、绕组匝间短路故障,提出了一种基于双边型直线电机的故障信息融合诊断方法,该法通过数据层融合、特征层融合、决策层融合以及两级诊断的方式来实现,其中数据层采用了Park矢量融合方法以及改进的基8FFT算法,特征层采用了模糊人工神经网络法。将改进的基8FFT算法、模糊人工神经网络法结合在一起,提高了双边型直线电机各种故障的诊断能力。     

空气预热器实时监控系统堵塞可视化性能研究

针对电站锅炉回转式空气预热器运行时上下表面不可见的问题，本文提出了一种视频监控与故障分析系统，可直接监测转子表面情况。该系统通过视频监控获取图像，结合改进的Retinex算法对其进行处理，实现了以下2个功能:1）能分析积灰程度以判断转子堵塞 情况；2）与温度场融合实时显示转子表面热点分布以预防二次燃烧。该系统已应用于某600 MW机组，实现了在热态环境下对空气预热器转子积灰程度、热点分布、堵塞程度的估算与可视化，大大提高了空气预热器运行的可靠性。     

深度学习在肺炎检测中的研究综述

针对专业影像医生每天因阅览大量胸片所导致的视觉疲劳,会在一定程度上影响医生的诊断,从而出现假阳率过高、 误诊漏诊等问题。 为了减少这类情况的出现, 近年来大量研究将深度学习技术应用于医学影像辅助诊断方面以减轻医生负担、 提高医院检测工作效率。本文对比了深度学习中几种常用的卷积神经网络模型, 并且总结了几个比较大型的肺炎公开数据集, 然后以肺炎检测为综述对象, 从传统方法和深度学习方法两个方面和分类、 目标检测两个角度, 详细分析了近年来国内外的研究现状、 取得成果以及所面临的问题,并给出相关建议。     

诊改视域下师生课堂互动行为研究

提升教学质量是高职院校人才培养工作的永恒主题。在信息化时代的今天,信息技术的融合为课堂教学的诊断与评估提供了新的视角。本文在弗兰德斯互动分析理论(FIAS)基础上,基于应用软件,对高校师生课堂互动行为进行研究。自动生成合理的分析报告,可为教师提升教学能力提供反思和改进的依据,帮助教师在教学过程中发现问题并及时诊改。     

基于压缩机-支架系统的异常噪声研究

针对某乘用车发动机转速在1 573 r/min，压缩机开启时车内噪声异常的问题，对样车进行试验分析与诊断，对压缩机-支架系统进行仿真分析，提出改进方案并验证改进效果。利用LMS声振信号采集系统采集振动噪声数据，采用频谱分析、阶次追踪等方法，并结合压缩机-支架系统模态仿真结果，确定车内异常噪声是压缩机轴频21阶与压缩机-支架系统3阶模态频率接近发生共振造成的。通过优化支架结构来提高压缩机-支架系统3阶模态频率以此来避免共振，并换装橡胶驱动盘缓和压缩机输入扭矩波动。将改进结构进行整车试验，结果表明：匀速工况空调开启时问题转速下，车内噪声降低了2.5 dB(A)；匀加速工况空调开启时发动机转速1 500~1 650 r/min区间，车内噪声无峰值，其余转速空调开启时改进前/后车内噪声基本不变，噪声波动趋势平缓。