基于FTA的某型发动机拉缸故障原因分析与改进研究

发动机拉缸是柴油发动机的典型故障之一,本次研究尝试利用故障树分析法(FTA)解决在江淮汽车集团生产的某型柴油机中出现的拉缸故障。通过对柴油机拉缸故障的原因进行排查和总结,再对所涉及的因素按优先级顺序逐一进行研究和验证。验证结果表明,通过FTA对故障原因进行排查,实施相关针对性的改进措施,有效解决了该柴油机拉缸故障。     

基于FMECA模糊综合评价法的甲醇燃料风险分析

针对各种船用替代燃料实船应用的风险,提出失效模式、后果和严重度分析（failure modes, effect and criticality analysis,FMECA）模糊综合评价法,即将传统的FMECA半定量风险评估法转化为定量风险评估,同时综合考虑各风险因素间的相互影响。将该方法运用于63 000 t液货船的甲醇燃料风险评估中,结果表明甲醇燃料的风险等级为中等,与实船应用结果相符,证明该方法可用于船用替代燃料的风险分析。     

基于模糊FMECA的换流站防外破监测系统可靠性分析

为了有效防范由于城市建设施工、复杂天气变化及恶意偷盗行径导致的换流站外力破坏事件,可靠预先评估外力破坏风险,亟需建设高可靠性的换流站防外破监测系统。鉴于此,本文从防外破监测系统构成要素出发,利用模糊理论和FMECA方法综合考虑故障等级、危害度、检测难度、维修难度等因素,确定换流站防外破系统各种故障模式综合危害程度排序,为提高防外破系统建设可靠性和维护高效性提高数据支撑。     

摩托车蓄电池故障的排除实例分析

1　故障现象一辆某品牌 100型三轮摩托车,蓄电池亏电,维修人员进行了检查,更换了蓄电池,故障仍未能排除。2　故障分析与排除开启点火开关,按下起动电钮进行发动机起动检验,起动电机投入工作,但工作无力,只拖动发动机缓慢地转了几圈,就不再动了。检验结果说明蓄电池严重亏电。对     

以节能为重点加强设备综合维修管理

针对基础施工设备维修管理的特点及存在的问题,阐述以节能为重点,加强设备综合管理和主动维修的措施。     

基于SCADA系统和神经网络的海上风电场故障预警方法研究

针对海上风电场的快速发展,风电场故障预警得到了广泛的关注,精准、及时的对海上风电场的风电机组运行进行监测,实现故障精确预警是目前研究的热点问题。本研究将SCADA系统和GA-BP神经网络相结合建立了发电机绕组温度预测模型,并耦合灰色关联度分析法来筛选神经网络模型的输入层数据,确定模型的敏感性指标,基于统计学原理结合风电场评价指标和滑动窗口,计算海上风电场运行预警阈值,根据预警阈值与机组的评价指标确定风电场机组的运行状态,提出一种海上风电场故障预警方法,研究结果表明该模型能有效实现海上风电场故障预警,为海上风电场故障预警方法提供理论依据和技术支撑。     

基于阻抗分析和行波分析的配电网故障定位方法

针对配电网中故障定位问题,提出了一种结合阻抗分析和行波分析的配电网故障定位方法。在考虑配电网不平衡性、中间负载、多分支和时变载荷的情况下,利用阻抗分析技术来估计故障点与测量点间的距离,根据故障发生前的电压和电流值来对负载变化进行补偿。然后,利用行波的时域和频域分析,根据行波特征频率和理论频率的相关性,在得知故障距离的基础上进一步确定故障位置。在一个大型且具有多分支的配电网模型上进行实验,结果表明,该方法的故障距离估计平均误差仅为0.018%,行波分析的故障判断平均准确率可高达68.9%。     

考虑故障相关性的风电机组维修策略

由于一般的风电机组可靠性建模忽略了各子系统间的故障相关性,必然造成可靠性评估的误差。针对这一问题,文章提出了一种考虑故障相关性的风电机组维修策略。首先,运用全概率公式和故障有向图理论,推演出子系统的综合可靠度模型,再将综合可靠度模型应用到风电机组的维修策略中。然后,建立了考虑故障相关性的风电机组状态机会维修模型和定期维修模型,状态机会维修分别采用故障后大修和小修的方法来求解状态维修阈值函数和机会维修阈值函数,定期维修以考虑降低维修费用确定定期维修周期。最后,通过实例仿真验证了考虑故障相关的风电机组维略策略在节约维修成本方面的有效性。     

基于TOPSIS重要度分析的风电场设备维修方式逻辑决策

以风电场设备重要功能单元(Functionally Significant Item,FSI)为研究对象,利用TOPSIS分析法对风电场FSI进行重要度评价。以风电场FSI重要度计算结果为依据建立不同等级的维修方式逻辑决策模型,利用TOPSIS重要度评价方法和设备维修方式逻辑决策模型,从安全性、可靠性、经济性等方面优化现行风电场设备维修方式,在保证风电场设备高效运行的同时,降低风电场设备的运营维修成本,提高风电场的运营效益。     

一起35kV电缆头故障引发风电场脱网事故分析

针对一起风电场由于35kV电缆头故障造成全场风力发电机脱网事故原因进行了详细的分析,介绍了事故发生的经过及其排查方法,找出了事故的根本原因,提出了整改措施和要求。     

某风电场风力发电机组故障诊断

为了准确判断风电机组的运行状态及故障,提出了基于常规分析—振动幅值分析—波形频谱分析的故障诊断流程,阐述了针对风电机组的幅值分析方法和波形频谱分析方法,并通过对某机组异响的根源探究实例,准确地诊断出机组异响来源于齿轮箱太阳轮,可为风电机组故障诊断技术提供依据。     

基于特征选择和XGBoost的风电机组故障诊断

随着风电规模的不断增加,风电机组的运行维护成为研究的热点.针对风电机组的故障诊断问题,文章提出了一种基于特征选择和XGBoost算法的故障诊断方法.该方法采用随机森林的袋外估计进行特征选择,降低了特征选择过程的主观性;以XGBoost算法为基础搭建诊断模型,采用网格搜索和交叉验证对算法进行参数优化.以风电场SCADA实...     

Probabilistic capacity of a grid connected wind farm based on optimization method

This paper proposes a new method to find the capacity of a future wind farm regarding several limits of the grid system: voltage stability limits, thermal limits, voltage limits, load tap changing limitation and generator power output limitation. The method combines the optimization method and a probabilistic analysis to maximize the number of the wind turbines subject to those limits. Two types of wind farms are modeled in this paper: fixed speed wind farms and variable speed wind farms. It is concluded that the proposed method is a fast and accurate method to deal with the uncertainty of wind energy in the planning of wind farm capacity.     

基于粒子群混合算法的风力发电机齿轮箱故障诊断

针对传统方法在风力发电机齿轮箱故障诊断中存在精度不高的问题,引入了一种改进粒子群算法优化神经网络的方法。该算法的惯性权重可进行自适应调整,以平衡全局和局部搜索能力。同时,收缩因子可加快算法的收敛速度,以更快收敛到全局最优。仿真结果表明,该方法能较好地识别故障模式,具有一定的实用性。     

基于CFD方法对某风电场机组布局经验的数值分析

文章针对量化风电场布局模式下风力机的运行状态进行流动数值模拟,验证了传统定量化风电场布局模式的合理性,并给出了实施进一步优化的方向。流动数值模拟采用Navier-Stocks控制方程求解器,粘性计算采用RNG k-ε湍流模型。数值模拟结果显示,传统风电场布局下各风力机尾迹区间隔较远,功率输出与单机状态差异微弱。在验证了经典风电场布局模式正确性的同时,说明该布局形式中各风力机间隔较远、总体占地面积偏大,仍有进一步优化的空间。与经典的WAsP量化风电场布局方法相比,采用流动数值模拟方法,能够更好地获得整个风场的流场特征及各风力机间的互相干扰情况,为风电场布局的优化设计提供理论依据,并进一步提升风电场的运行效益。     

饭店工程设备的电脑化管理和能耗分析系统的信息化

饭店工程设备占饭店总投资的比例很大，其管理的好坏直接影响到服务形象和经济效益，靠手工管理已经跟不上现代饭店经营对设备管理的要求。文章对饭店工程设备的电脑化管理和能耗分析系统的信息化进行了论述和分析，希望通过信息化的管理能提高饭店设备管理的精度，同时提高饭店经营的经济效益。     

Optimization‐based power management of a wind farm with battery storage

This paper presents an optimization‐based control strategy for the power management of a wind farm with battery storage. The strategy seeks to minimize the error between the power delivered by the wind farm with battery storage and the power demand from an operator. In addition, the strategy attempts to maximize battery life. The control strategy has two main stages. The first stage produces a family of control solutions that minimize the power error subject to the battery constraints over an optimization horizon. These solutions are parameterized by a given value for the state of charge at the end of the optimization horizon. The second stage screens the family of control solutions to select one attaining an optimal balance between power error and battery life. The battery life model used in this stage is a weighted Amp‐hour throughput model. The control strategy is modular, allowing for more sophisticated optimization models in the first stage or more elaborate battery life models in the second stage. The strategy is implemented in real time in the framework of model predictive control. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于动态加权差分主成分分析的工业锅炉故障诊断

针对工业锅炉的动态特性与多模态特性带来的故障检测问题,提出一种动态加权差分主成分分析法(DWDPCA)。首先,建立合理的时间窗描述系统的时序特性;然后,对时间窗中的样本寻找其空间上的第一近邻和第一近邻的近邻集,使用加权差分方法将数据转化为单模态结构;最后,利用处理后的数据建立PCA模型进行故障检测。通过在某实际工业锅炉中的应用表明,DWDPCA方法可解决动态时序问题和多模态数据中心漂移问题,显著提高故障检测的精度。     

Visibility analysis and visibility software for the optimisation of wind farm design

Some advances in our methodological approach for visibility analysis (VA) and some relevant improvements of the software tool (MOYSES v4.0) are presented. Usually visibility studies and Visual Impact Assessments (VIA) are expressed as reports that are carried out only when design of projected structures is already completed. The proposal presented here provides methods and tools that can help to measure and incorporate visibility as a part of the engineering design process. Different queries can be formulated and alternative solutions can be compared during the design stage. The tools are interactive and designers can use them to visually optimise their final solutions.