大数据技术在设备运行状态趋势预测上的应用

大数据技术通过寻找设备信息间的关联关系,为检测设备异常提供了全新的解决方法和思路.针对石化企业设备运行状态的预测预警问题,提出了一种基于最大互信息系数和马尔科夫链的设备运行状态趋势预测方法.将该方法应用于某石化企业压缩机组运行状态趋势预测中,可以预测机组的运行状态趋势并实现异常预警,相比传统的阈值报警有明显优势,对保证...     

煤化工厂煤炭洗选机械设备运行状态监测方法

提出基于多传感器的煤炭洗选机械设备运行状态监测方法。基于多传感器的组成结构及自身优势,将其安装到洗选机械设备中,通过多传感器获取不同环境下的设备运行信号,再将信号输送到建立的设备信号采集模型中,完成对煤炭洗选机械设备运行状态变化的记录及分析,实现设备运行信号采集;构建特征分析模型提取设备运行状态特征,再通过增量式学习机制对设备运行特征数据集开展动态聚类,以此实现对设备运行状态的自动辨识。实验结果表明：采用笔者所提方法进行设备运行状态监测,其结果假阳率低、真阳率高,可实现准确可靠的煤炭洗选机械设备运行状态监测。     

风力发电机组振动故障诊断与分析

加强对风电机组的状态监测与故障诊断技术,作为保障机组可靠运行和寿命管理的关键技术,越来越受到重视。根据风力机的具体特点,对多台风力发电机组进行了实际监测,获得了大量实测数据,并应用多种振动测试分析技术,重点分析了主轴承、齿轮箱和发电机的振动特征和故障机理。为解决风电机组实际运行状态监测和故障诊断,提供了有效的技术支持和保障。     

基于多证据融合决策的间歇过程测量数据异常检测方法

间歇过程测量数据的高维、非线性、非高斯分布特征直接影响过程测量数据异常检测的准确性，为了融合多源数据异常检测信息，提升间歇过程测量数据异常检测精度，提出了一种基于多证据融合决策的间歇过程测量数据异常检测方法，该方法通过引入证据理论（Dempster-Shafer，D-S），采用主焦元判别伪证据和重新计算证据权重改进冲突证据处理方法，减小了冲突证据对多证据融合决策结果的影响，提高了间歇过程测量数据异常检测的准确率。构建了基于多证据融合的测量数据异常检测模型并将其应用到间歇过程测量数据异常检测决策判决中。实验结果表明，该方法能够融合多证据信息，有效地处理冲突证据，实现了间歇过程测量数据异常检测，降低了误检和漏检率。     

基于多证据融合决策的间歇过程测量数据异常检测方法

间歇过程测量数据的高维、非线性、非高斯分布特征直接影响过程测量数据异常检测的准确性,为了融合多源数据异常检测信息,提升间歇过程测量数据异常检测精度,提出了一种基于多证据融合决策的间歇过程测量数据异常检测方法,该方法通过引入证据理论(Dempster-Shafer,D-S),采用主焦元判别伪证据和重新计算证据权重改进冲突证据处理方法,减小了冲突证据对多证据融合决策结果的影响,提高了间歇过程测量数据异常检测的准确率。构建了基于多证据融合的测量数据异常检测模型并将其应用到间歇过程测量数据异常检测决策判决中。实验结果表明,该方法能够融合多证据信息,有效地处理冲突证据,实现了间歇过程测量数据异常检测,降低了误检和漏检率。     

齿轮箱冷却系统的改造

风能是一种清洁可再生能源,风力发电可以有效地利用风能。随着风力发电技术的不断发展,已从过去的小型风力发电机独立运行发展为大型发电机组并网运行。其中齿轮箱是易损部件,文章根据某风力发电场的运行经验,对齿轮箱冷却系统提出了改造措施,以利于设备的安全稳定运行。     

新型小波分析方法在风力发电机特殊状态下的应用研究

为了提高风力发电机的电能质量,减小风力发电机在发电过程中的桨叶载荷,提高变桨距执行机构的性能,采用小波分析对风力发电机进行了分析、阈值化与重构,同时对桨叶根部载荷和统一变桨控制器执行机构性能进行分析与评估。以FAST模型为基础在标准风速下对统一变桨风力发电机进行的仿真分析结果表明:小波分析方法能够减少风力发电机发出功率的谐波含量,能够对桨叶载荷进行提前预估,且独立变桨控制器的跟踪效果较好。     

简谈双馈异步风力发电技术

现代兆瓦级以上的大型并网型风力发电机组,多采用风力机叶片浆距可以调节的双馈异步发电机及变速恒频运行方式。这种运行方式可以实现优化风力发电机组内部的机械负载及优化电力系统的电网质量;双馈异步发电机的变速恒频运行是建立在发电机交流励磁变速恒频发电技术基础上的。本文对双馈异步发电机的工作原理及在变速恒频风力发电系统中的应用进行综述,以反映变速恒频风力发电中的发展情况。     

兆瓦级风力发电机叶片载荷计算

风力发电机组处于复杂的运行环境中,其部件载荷预测工作极为重要。本文主要介绍兆瓦级风力发电机叶片(以下简称叶片)的载荷来源、分类以及载荷计算方法,并以一款6MW碳纤维叶片为例,基于GH Blade软件计算叶片的极限载荷与等效疲劳载荷。     

一种改进的动态核主元分析故障检测方法

针对复杂工业系统动态非线性故障检测过程精度低和计算量大的问题,提出了一种改进的动态核主元分析故障检测方法,该方法首先利用不可区分度剔除相关程度较小或者不相关变量,减少数据量,然后通过观测值扩展对筛选后的新数据构建增广矩阵,并对矩阵使用核主元分析提取变量数据的非线性空间相关特征,最后通过监测T2和SPE两种统计量诊断出系统发生故障及识别故障变量。仿真实验证明,该方法能对风力发电机故障进行有效监测和诊断,与KPCA方法相比,改进的动态核主元分析方法对微小故障更为敏感。     

关于设备状态监测技术在化工企业中的研究及应用

本文基于设备状态监测技术,并结合中海化学海南基地尿素生产装置关键动设备的生产运行特性,设计了一套设备状态监测系统并加以应用,实现对设备振动和温度等数据的及时采集,以及给予报警提示和检修建议,有效辅助企业降低设备故障率,在解决人工定期巡检局限性的同时也提高了监测质量和检修效果。     

工业大数据技术在石化设备预警预测中的研究与实践

设备的安全稳定运行是石化企业实现安全稳定生产的重要因素。大机组等动设备结构复杂、故障形式多样,传统的以设备或测点为对象的监测技术应用难以满足不断增长的安全保障要求。特别是单一的参数指标不能全面体现设备故障特征,导致设备故障不能提前预警预测,即便出现异常也不能快速定位,亟需研究新的预警预测诊断技术,实现大机组等动设备异常状态的预警预测,异常状态下的快速分析定位。文章结合企业遇到的问题,基于工业大数据分析技术,提出了一种用于大机组等动设备运行状态预警预测的解决方案。通过采用数据驱动的建模方法建立设备运行状态特征模型,并通过历史数据进行学习训练,实现了基于大数据分析技术的运行状态的预警预测,并结合应用案例说明了该方案的实施效果。从应用实践情况看,该技术实施周期短、实用性强,可在一定程度上解决企业大机组等动设备运行管控中存在的难题。     

基于预测的城市供水管网运行评估方法

文中提出了一种基于预测的城市供水管网运行评估方法。基于精细化管理需求，为提高城市供水系统效率，响应节能供水号召，在此背景下，使用机器学习方法以及集成学习思想，首先利用了融合多纠偏机制的混合需水量预测模型对供水区域未来1 d的居民总需水量进行预测，然后提出了基于序列到序列的编解码网络结构对管网各个节点的水压进行分钟级预测。最后基于预测信息、节假日信息等提出了管网测压点的压力动态阈值的优化方法，实现了对城市供水管网整体运行状态的准确评估，为城市供水系统的水量调配提供调度指导，通过压力波动数据可以看出，研究所提供的阈值计算方法提高了调度决策水平。与此同时，文中以上海某区域为背景，通过需水量预测以及管道压力预测的方法，验证了所提出的模型在实际工作中，相较于传统模型具有更高的预测精度。     

FD2.0—150型风力发电机通过鉴定

由内蒙锡林郭勒盟风能利用研究所设计、黑龙江省牡丹江风力发电机厂试验制造的FD2.0—150型风力发电机于1985年7月27日在牡丹江风力发电机厂通过鉴定。会议由哈尔滨工业大学孔昌平教授主持,省科委主任朱典明出席会议并讲了话,来自全国各地的有关专家、教授三十多人,对该机技术文件和图样的完整性与准备性、产品的质量和生产条件讲行了审     

一种改进的动态核主元分析故障检测方法

针对复杂工业系统动态非线性故障检测过程精度低和计算量大的问题,提出了一种改进的动态核主元分析故障检测方法，该方法首先利用不可区分度剔除相关程度较小或者不相关变量,减少数据量，然后通过观测值扩展对筛选后的新数据构建增广矩阵，并对矩阵使用核主元分析提取变量数据的非线性空间相关特征，最后通过监测T ²和SPE 两种统计量诊断出系统发生故障及识别故障变量。仿真实验证明，该方法能对风力发电机故障进行有效监测和诊断，与KPCA方法相比，改进的动态核主元分析方法对微小故障更为敏感。     

管内检测机器人在城镇供水管网评估中的应用

面对供水管网密集度高、体量大、管龄长等特征，同时因地下管网的复杂性使得供水管网的改造和维修带来巨大挑战，越来越多的管道在超龄和受损状态下运行，给城市安全带来隐患。以往的供水管线评估模型多使用单纯的爆管事故统计数据来评价管道事故，而统计量的限制不足以用来对管网进行全面风险评估。近年来，供水管道带压带流内检测技术愈趋成熟，而基于此检测方法的管道运行状态评估方法尚未统一。文章在采用管道内检测机器人对上海市中心城区的老旧、隐患管网进行内窥检测的基础上，借鉴排水管道评估的方法，以管道内实际的可视化检测成果半定量风险评价方法分析管段缺陷，提出了针对城镇供水管网中某一特定管段运行状态评估、量化管道风险的方法，对管道风险进行预判和控制，并对某一管段进行了实例评估。文章提出的供水管道运行状态的半精确评估方法有助于供水企业准确掌握供水管网运行状态，一定条件下可推广应用，未来还可借助其他检测手段对评估结果进行交叉验证和多数据融合分析，同时可建立供水管道动态风险评估模型，以实现安全风险的实时预警。     

DSP技术在风力发电机组状态监测系统中的应用

根据风力发电机组实际情况,设计了基于DSP技术的状态监测系统。完成对现场机组振动、温度、转速及视/音频等信号的采集和处理,并将数据发送到上位机供进一步的分析,根据分析结果确定机组的运行情况,及时发现存在的故障。     

面向高保真再现的多光谱图像融合技术

面向高保真再现(高保真显示和高保真印刷)的多光谱图像融合是多光谱颜色再现的关键技术和核心环节。论文结合人类视觉系统的构成与特性,采用基于多分辨率分析理论的图像融合方法,并嵌入基于图像色貌模型的色彩转换方法,提出了面向高保真再现的多光谱图像融合方法,其核心为基于人类视觉系统的小波图像融合方法,并设计了融合框架、融合算法和融合效果评价指标。最后通过高分辨率图像与多光谱图像的融合试验,并通过融合指标的分析计算验证了此技术方法的有效性,它为颜色视觉的阶段理论学说提供了新的理论解释。     

变桨距风力机分段控制策略

大型风力机在实际运行中受风速、风向的变化影响很大。针对定速变桨型风力机分析其偏航与桨距调节控制策略,提出桨距分段控制新的控制策略,即根据不同的来流风速设计执行相对应的桨距控制策略。并通过LabVIEW软件设计1.5 MW的风力发电机测试与控制系统,实现提出的新控制策略。结果表明:分段控制策略能够快速地对来流风速的变化作出反应,提高了控制精度和系统的稳定性。     

纤维增强复合材料风力发电机叶片性能检测综述

介绍了复合材料风力发电机叶片的特点、检测项目及相关技术标准、检测机构和检测能力.重点论述了复合材料风力发电机叶片材料性能试验和全尺寸试验情况,其中全尺寸试验主要包括静态试验、固有特性试验、疲劳试验、超声波检查试验、红外成像分析试验、声学检查试验、雷击试验等,对试验目的、原理及其研究状态进行了阐述.展望了本领域的技术发展趋势,对于复合材料风力发电机叶片的质量控制和性能可靠性有一定的参考价值.