变电设备全寿命周期成本-效能综合评估方法

在现有电网资产精益化管理需求的推动下,电网资产设备的全寿命周期成本理论被大量应用于设备管理决策之中,取得了一定成效,同时也使得部分设备管理决策方案存在“重成本,轻效能”的问题,决策方案仅从设备全寿命周期成本的角度评估设备,忽视了设备可靠性和可用性等效能指标,可能造成设备可靠性指标低下,甚至影响电网安全稳定运行。为此,提出一种综合考虑变电设备全寿命周期成本和效能指标的综合评估方法,用以辅助电网设备精益化管理决策。考虑设备数据的可获取性,建立变电设备全寿命周期成本(Life Cycle Cost,LCC)精确量化分析模型,引入威布尔比例失效模型,通过设备失效率关联设备LCC与设备效能,研究设备LCC投入与效能产出之间的关系,最终形成变电设备全寿命周期成本-效能综合评估方法。     

智能移动终端在变电试验现场中的应用研究

电网规模不断扩大,变电设备的数量也随之大大增加,需要的试验量也相应加大。但是,由于试验人员的匮乏,导致现有试验人员现场试验任务繁重,试验完成后数据不能及时、准确地录入系统,不能满足现场试验完成后即对设备进行状态评价。为解决这一问题,设计了一种用于现场试验的移动终端,结合现有设备状态评价系统,提出了一种试验数据处理方法,开发了基于移动终端的试验数据处理系统,提高了现场试验的效率。     

一种基于透视变换数据增广的斜视目标鲁棒检测方法

目标检测通过运用卷积神经网络技术,使得在识别的精度上取得非常大的进步。通用的目标检测已经取得较好的检测效果,但是针对工业生产中存在样本量较少的斜视目标问题,算法检测效果较差。主要的原因是训练样本非常稀少,造成基于深度神经网络的检测模型训练发生偏移,对整体的检测精度造成影响。本文提出一种基于透视变换数据增广的斜视目标鲁棒检测方法,通过透视变换模拟斜视目标出现的场景,解决斜视目标样本量较少的问题,同时能够显著增加用于训练的斜视目标样本量,提高斜视目标的识别精度。实验结果表明本文提出的方法对检测精度的提高效果明显。     

基于深度可分离卷积及SVD输电线路缺陷检测

针对输电线路实时巡检中无人机嵌入式移动端的存储和计算受限问题,在Faster R-CNN目标检测框架及VGG特征提取网络基础上,融合深度可分离卷积及SVD分解,构建了一种轻量级的输电线路缺陷检测方法。在公共的PASCAL VOC 2007与COCO数据集上的实验结果验证了所提方法的优越性。在输电线路缺陷数据集上实验,在保证检测精度不下降的同时降低了模型存储空间,提升了模型的检测速度,实现了检测的实时性。     

基于Java的模块化远程监测分析系统设计与实现

针对某化工厂旋转机械机组的需求,设计基于B/S结构的系统拓扑结构,提出基于Java的模块化远程监测分析系统的解决方案,利用Java Applet远程客户端、MySQL数据库服务器、JDBC数据库连接等技术,完成了远程监测分析系统的开发。     

基于ANSYS的机床电主轴温度场计算仿真分析

针对高档数控机床热变形严重影响加工精度和加工产品质量的问题,首先介绍了高速电主轴的特点.其次,选取了某一种型号的电主轴和支撑结构,计算出热参数.再次,运用ANSYS有限元软件对电主轴单元的温度场进行了稳态和瞬态仿真.最后,根据仿真结果,提出了改善电主轴温度场分布不均匀的措施以及减小电主轴热变形的方案,为机床和加工中心等装备实现高速、高精密加工提供了一定的技术依据.