智能变电站设备状态检修与预测分析系统构建

通过数据挖掘技术,研究和分析智能变电站设备基本信息、运行信息、试验信息和故障、缺陷信息之间的数据关系和规则,构建智能变电站设备状态检修与预测分析系统。主要论述系统的构建过程,并展望智能变电站设备状态检修的发展趋势。     

基于MES的毛边板自动识别和称量技术的开发与应用

毛边板自动识别和称量技术结合信息化和自动化技术，通过介绍系统的网络结构和原理、设备组成及功能，描述了数据传输方式和内容，阐述了系统所实现的功能和达到的良好效果。     

基于数字孪生的复杂矿用设备预测性维护系统

针对恶劣工况环境下复杂矿用设备状态监测与预测性维护困难等问题,结合状态监测、故障预警和预测维护等多种综合建模与分析预测技术,提出了一种基于数字孪生的预测性维护系统。首先,介绍了复杂矿用设备数字孪生体的设计流程与构建原理,并在搭建数字孪生体的过程中实现了预测性维护系统的功能;然后,研究了基于LabVIEW、MySQL和Unity3D的状态数据获取方法,利用Unity3D开发引擎搭建了三维可视化复杂矿用设备状态监测平台,并通过虚拟空间可视化展示设备当前状态;最后,分析了优化BP（back propagation,反向传播）神经网络在复杂矿用设备故障预警中的适用性,同时利用MATLAB软件建立了复杂矿用设备关键零部件的预测性维护模型,并将预警结果通过MySQL数据库传输至Unity3D开发引擎,以驱动和部署预设维护流程,实现设备状态实时监测下的关键零部件故障预警。根据采煤机液压系统的实际维修流程,制定了混合现实（mixed reality, MR）预测性维护策略,并以采煤机摇臂部液压柱塞泵为实验对象开展有效性验证。结果表明,所构建的预测性维护系统的故障预测准确率高于90%,且故障预警结果可驱动HoloLens眼镜实现虚拟指导的维修交互,验证了该系统预测性维护功能的有效性。研究结果可为复杂矿用设备的预测性维护提供新思路。     

面向机电系统状态监测与故障诊断的现代技术

通过现代技术为主线综合论述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断技术的提升,讲述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断系统和方法的逐步进展,从技术流程的角度概括了信号的采集技术和处理方法与分析、诊断故障的方法和机电系统运行状态发展动向预测的先进技术。宏观的展望了位于异地设备运行状态在网络中进行的远程监测和诊断的技术,并基于通过虚拟仪器对机电系统状态进行监测和诊断仪器的技术发展前景。     

孤东采油厂技监站破解低效设备难题

胜利油田孤东采油厂技术质量监督站在节能管理工作中，加强用能设备运行状态计量测试分析，利用节点控制分析法，找出用能设备工作薄弱点，制定改进措施，提高生产运行质量和系统效率，实现系统节能降耗。     

几种防雷器状态的指示分析

防雷器安装在低压配电系统或通讯系统设备上以后，在没有受雷电和浪涌冲击时无法验证其防雷特性，只能通过观察防雷器上状态指示标识的变化，来确定工作状态的正常与否。日前看到的各种防雷器上已有一些工作指示标记，给使用者带来不少方便。本文分析了儿种防雷标识指示的原理，提出了现有防雷器标识指示的不足和改进设想。     

谈大型设备状态监测与故障诊断技术

大型设备状态监测与故障诊断技术在近十年内得到了前所未有的发展，它对工业部门重要设备的管理维护、提高企业生产能力、保证安全生产、改进产品质量都具有重要意义。我国从用年代开始研究，1986年成立了中国振动工程学会故障诊断学会，国家将该技术列入“七五”和“八五”攻关项目。设备状态监测和故障诊断是从医学检验和诊断受到启发。有经验的人员利用耳听机器运转发出的声音，就可能知道设备运行是否正常；而现代状态监测与故障诊断技术，则是随着系统工程、信息论、控制论、电子技术、计算机技术、通讯技术等的发展而发展起来的，是多…     

浅析状态监测与故障诊断的应用

本文简要介绍了设备状态监测与故障诊断技术的原理和分类,如何利用检测到的数据作出正确的分析和诊断,以便及时预测设备可能发生的故障,从而有效预防和消除故障及事故的发生。说明以设备状态监测与故障诊断技术为手段的预知维修,能主动发现问题和解决问题,把事故消灭在萌芽状态,具有很高的投资收益比。     

论述综采工作面无功补偿的作用

本文作者分析了综采工作面设备运行状态及电能质量现状。从无功补偿的原理出发,阐述无功补偿在综采工作面中提高企业内部用电设备的效率节能降损的作用,提出无功补偿的方法,最后指出在当前完善煤矿供配电系统中应大力应用无功补偿技术。     

变电设备状态检修策略及应用研究

随着社会的进步和人民对生活质量提高的要求不断上升，变电设备系统正向高稳定性和高效率发展。在全国电网实现互联后，设备数量剧增，定期检修模式已不能满足系统需求，加之设备的维修工作也大幅增加，亟需全面引入变电设备状态检修策略。状态检修是根据各设备的性能和参数的检测结果安排检测时间和项目，进行状态检修和预防维修。因为电力设备一旦维护不当，在全网互联的状态下将比之前对电网系统造成更大的威胁。     

弯曲成形中材料性能参数的在线识别

针对V型自由弯曲变形过程，通过实时测量的弯曲变形初始阶段的力-位移信息，利用神经网络技术，实现了材料性能参数的在线识别，将在线识别得到的材料性能参数与实验值进行了对比，证明了该在线识别方法的可靠和结构的正确，为弯曲加工智能化控制系统的研制奠定了基础。     

环境激励下桥梁结构模态参数识别的改进随机子空间算法

为了剔除稳定图中的虚假模态和避免模态遗漏现象,提高模态参数识别的精确度,提出了一种基于滑动窗口和相似度的桥梁结构模态参数智能化识别算法。基于余弦相似原理提出了频率相似度和振型相似度,并依此构建置信度,以实现对系统真实阶次的自动化确定;引入改进集成经验模式分解算法,以消除响应信号内部的噪声信号,达到消除部分虚假模态的目的;接着引入滑动窗口以实现对响应信号的划分,并通过构建频率相似度、振型相似度以及阻尼比相似度实现多个窗口对应参数结果中同类模态的聚类处理,达到剔除虚假模态和避免模态遗漏的目的。最后将所提算法运用于实际斜拉桥结构的模态参数识别,并将识别结果与现场试验值以及有限元结果进行对比,结果表明,所提算法不仅能有效识别出频率结果还能识别出准确的模态振型图,能够实现桥梁结构模态参数的在线智能化识别。     

同步电机参数在线小扰动辨识技术研究

针对目前同步电机参数辨识方法存在的对输入扰动信号要求严、不能计及非线性因素等缺陷，对同步电机参数在线小扰动辨识技术进行了研究．构建了同步电机参数在线采集系统，建立了同步电机的恰当电路模型和状态方程，采用最大似然估计法在轻载和低励磁状态下辨识电机的线性参数，然后在磁路饱和状态下对饱和参数进行辨识修正，最后在大扰动的情况下，对参数和模型进行检验、修正．仿真计算结果与实测数据吻合较好，证明了文中所提出的同步电机参数辨识技术的有效性．     

逆灵敏度法在桥梁状态监测中的应用

本文提出用逆灵敏度法实施桥梁结构的参数识别，借以评定其工作状态及损伤程度，并编制相应的软件系统。     

On-line monitoring of the density of linear low-density polyethylene in a real plant by near-infrared spectroscopy and chemometrics

This paper reports on-line monitoring of the density of linear low-density polyethylene (LLDPE) by near-infrared (NIR) spectroscopy and chemometrics. The on-line monitoring was carried out not only in a laboratory but also in a real plant. We composed an on-line monitoring system for molten polymers consisting of a Fourier transform near-infrared (FT-NIR) spectrometer, input/output (I/O) module, a personal computer, and a sampling cell that we developed. We first compared NIR spectra of LLDPE in the solid and melt states and then developed calibration models that predict the density using partial least squares regression (PLS). The sample sets for developing prediction models were collected for three months at the plant, and the density of LLDPE was continuously monitored on-line for another three months using the model. The standard error of prediction (SEP) for the on-line monitoring of the density of LLDPE at the plant was +/-2.1 mg/cm(3) (range: 0.91-0.95 g/cm(3)).     

MATLAB在动态称量中的应用

利用MATLAB语言编程来识别定量称量系统的参数,显示了递推最小二乘算法易于在线识别的特点和MATALAB在系统识别应用中的广阔前景。     

FBOLES—outline of a frequency-based on-line expert system approach for fault diagnoses in nuclear power plants

The basic concept of a novel frequency-based on-line expert system (FBOLES) approach for on-line fault diagnoses in nuclear power plants has been presented previously. This paper reports further progress, and includes how to express the uncertainties of expert opinion in knowledge-bases and propagate then in inferences, and how to deal with imperfect knowledge-bases. It also describes the main elements of FBOLES and outlines how the system works under complex conditions including the dynamic behavior of signals during accidents, multiple failures, and on-line changes of plant operation mode. Its ability to diagnose root causes of accidents has been tested using the main steam and feedwater condensate systems of a full-scale, three-loop, 950 MW nuclear power plant simulated by the Tsinghua simulator. So far the results seem good.     

大型玻璃钢制品壁厚在线检测技术的研究

本文论述了利用超声波对大型玻璃钢制品壁厚进行在线检测的基本原理、系统的组成、探头的结构及软件的设计.结果表明,该方法检测精度高、速度快、使用简便、技术先进,适用于一切大型玻璃钢制品壁厚的在线自动化检测.     

时变参数识别方法研究

本文重点研究了现有各种时变参数识别方法的内在联系及各自特点。在引起统一的模型结构以后，利用随机逼近原理，提出了各种在线识别算法的一般递推形式。然后基于变物理参数微分方程模型，推导出了不同辨识算法各自的递推形式。用六种方法对参数缓变，快变及突变三种系统作了计算机仿真识别，以比较各种的特点。研究结果对时变参数识别具有理论和应用价值。     

Subassembly identification based on grey clustering

Nowadays discarded electromechanical products are more and more common, and have done much harm to the ecological environment, human health and natural resources. In order to recycle discarded products effectively, it is necessary to disassemble them properly in an integrated consideration of economic returns and environmental protection. Therefore Disassembly Process Planning has become a key part in Environmentally Conscious Design. Because there may be a combination explosion when the disassembly process of a product with a large number of parts is planned, subassembly identification is often adopted to divide the product into some reasonable subassemblies. This paper uses a method of grey clustering based on grey system theory to perform subassembly identification. The clustered objects are part pairs with adjacency relation in a product, and the clustering indices consist of energy consumption of disassembly, disassembly time, disassemblable direction and diameter of part pair. The indices can be obtained by detailed estimate or direct input from a CAD system via secondary development. After five grey clusters are set up, their whitening weight functions are presented in detail. Several other key problems in subassembly identification based on grey clustering are also expounded, such as obtaining the nondimensional matrix of sample values, determining the weight of clustering index relative to grey cluster. A heat-sealing machine with 80 components is selected as an example to validate the method of subassembly identification based on grey clustering. The identification result of the example is feasible according to experiences, and at the same time it satisfies the requirement of Disassembly Process Planning.