通向卓越之路

<正>从2010年年初到2014年年底,五年时间,公司进行了一场规模巨大、前所未有的管理变革。这场变革给公司带来了巨大的影响,同时也为正处于转型中的其他国有企业提供了实践经验。世界著名管理大师彼得德鲁克提出,"我们无法左右变革,我们只能走在变革的前面"。当我国的用电增速从两位数降至一位数,经济常态不再以高速增长的姿态出现在人们面前时,"三集五大"体系建设这样的变革就显得非常富有先见之明。在面     

海上平台电潜泵专用变频器网侧谐波治理方式分析

海上平台独立电网存在容量小、调节能力差、整体电能质量差、电网不稳定等问题,而变频器会产生严重的电网谐波污染,使电能的生产、传输和利用效率降低,导致电气设备过热、产生振动和噪声,并使绝缘老化,使用寿命缩短,甚至发生故障或烧毁。为了降低谐波对设备和系统的影响,提出了主动治理谐波的主要措施。     

基于FOA的变分模态分解在轴承故障诊断中的应用

变分模态分解(VMD)广泛应用于故障诊断中,从振动信号中提取故障特征是故障诊断过程中的关键部分。针对强背景噪声和脉冲干扰下滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出了一种新的基于果蝇优化算法(FOA)的变分模态分解的轴承故障诊断方法。首先,利用果蝇优化算法自适应优化VMD的惩罚参数α和分解数K,获取最优参数组合;然后,对信号进行VMD分解,得到K个模态分量;最后,基于峭度最大化准则选取最优模态分量进行包络解调分析,提取出故障特征频率。通过仿真信号分析、实际故障轴承信号验证以及与基于果蝇优化算法的多分辨奇异值分解(MRSVD)方法进行对比,证明了所提方法的有效性。     

煤矿掘进机电设备故障诊断与质量维护分析

很多先进的煤矿掘进设备被应用到煤炭开采中,这就对掘进机电设备的故障诊断和维护提出了更高的要求,本文对煤矿掘进机电设备故障进行分析,并提出了故障诊断和维护措施。     

电网施工项目安全管理

我国现代企业现逐步进入"以人为本"的管理时代,这种管理是一种融入了对员工以及事业的献身精神方面的独特管理。如何围绕着建立"以人为本"的电网施工项目的安全管理,实现电力企业安全的长治久安,是一个值得深思且永远不会过时的话题。     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题，提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network，简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先，对振动信号进行共振稀疏分解，得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量；其次，构建多共振分量融合卷积神经网络，将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合，通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明，该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障，成功对行星齿轮箱故障进行诊断，同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。