浅谈输变电设备状态检修

设备检修工作在输变电过程中一直起着不可或缺的作用,以前的故障后检修和定时检修,很大程度上减少了设备的突发故障,保证了输变电的正常运行。近年来,由于电压等级的提高,用电客户对电的依赖性增强,促使在输变电过程中更要注重供电的可靠性。正因为如此,才产生了输变电状态检修模式。本篇从输变电检修工作现状、状态检修可行性、状态评价方法、绩效评估进行了较为详细的分析。     

状态检修模式下探析变电检修技术

传统的变电检修模式在实践过程中逐渐暴露出来了一系列问题和不足.针对这种情况,可以应用状态检修技术,使设备处于良好的运行状态.简要分析了状态检修模式下的变电检修技术,希望可以提供一些有价值的参考意见.     

变压器状态检修中的若干问题分析

近年来,随着电力行业的不断发展,电力体制也随着发生了改革,以往采用的定期检修制度现无法满足新发展趋势的要求。而设备状态检修工作是将设备状态作为基础,检修方法的的依据是预测设备状态今后的发展趋势。随着数字化变电站的高速发展以及在线监测向技术手段的发展,其使变压器设备状态检修变成了可能,并且在变电设备检修工作中得到了推广采用。因此,本文针对变压器设备状态检修作为讲解例子,分析其检修工作中的一些相关问题。     

浅谈继电保护状态检修

继电保护设备在电力系统中的应用非常普遍,也非常广泛,这使得以前的计划检修的方法越来越不能满足电力系统及个生产部门的需求.然而随着电子、通信等技术的发展,对继电保护装置进行状态检修已经具有了可行性.本文主要论述了进行继电保护状态检修的必要性、方法以及状态检修时注意的一些问题.     

内燃机车状态检测及信息管理系统研究与实现

根据内燃机车检修现状以及从定期检向按需检转变的需要.通过采集分析振动信号,检测高压油路燃油压力波形来完成对柴油机工作状态的分析,通过电阻、电感等主要参数完成对主电机的状态分析,进一步推动了内燃机车状态监测的应用实践;设计了一套基于状态检测的机车检修信息管理系统,该软件系统在管理状态检测数据的同时也兼顾目前机车检修作业信息化管理的需要,实现对机车状态检测、检修以及配件等信息的全面监控与管理;系统在日照港铁运公司的应用显示,该系统运行稳定、操作简便、界面友好,符合户用的需求,提高了检修水平.     

继电保护检修方法

本文主要对继电保护的检修方进行了探讨,深度比较了定期检修与状态检修这两种检修方法,探讨了状态检修当前遇到的问题。     

电力设备状态检修及计算机辅助分析预测

以近年来我国电力企业设备检修实践为基础，从状态检修管理体制、人员素质和技术检测手段等几个方面阐述了在向状态检修模式迈进的历程中所采取的措施、设想和面临的困难及解决的思路，并论述了计算机技术在其中的应用。     

基于状态检修模式下探析变电检修技术的研究

与传统的周期性检修相比,通过合理运用信息技术手段对变电设备进行状态检修,能够实现对变电运行的实时判断,有效优化运维成本。本文在对变电设备检修工作进行分析后,提出了依托现代信息技术进行在线监测的状态检修构建方法,将变电设备的运行状态以动态的形式呈现在运维工作人员面前。随后,将变电系统一次设备为主要的检修对象,对现代化状态检修的应用方式进行深入探讨,为今后状态检修工作的开展提供技术帮助。     

状态检修在变电领域中的应用与发展瓶颈分析

文章首先从状态检修的相关概念出发,对期在变电检修工作体系中的地位和价值以及相关技术特征进行了深入的说明,而后进一步综合状态检修工作模式当前的发展特征针对其未来的发展趋势展开了讨论,对于切实把握变电检修工作的发展脉搏有着一定的积极作用。     

发电设备状态检修的实施

通过对几种检修方式的比较,指出状态检修的实质和优势.从管理和技术两个方面论述了状态检修的科学实施,提出分层组织结构的建立及具体实施的方案.并根据我国检修现状,提出了合理建议.     

视情维修条件下舰载机的战备完好性

基于视情维修方法的维修系统是复杂的动力学系统,其不同构成要素之间的相互作用导致维修系统的动态变化。通过分析视情维修的内涵,以舰载机的战备完好性为目标,运用系统动力学（SD）方法,并应用专用软件VENSIM分析视情维修条件下舰载机维修保障系统内部各要素的反馈控制结构,建立视情维修条件下舰载机战备完好性的系统动力学模型。仿真模型的运行结果表明,将视情维修方法引入舰载机维修保障,可有效提高舰载机的战备完好性     

冷/温混合贮备系统最优切换及视情维修决策

针对周期性切换冷/温混合贮备系统,研究其最优切换以及视情维修决策,在系统劣化建模的基础上,分析系统结构和切换式运行维修特性,制定基于周期切换和检测的离线视情维修策略.首先,通过分析系统运行与备用设备交替使用、维修过程中的状态转移特性,推导各检测周期时刻系统状态概率分布模型以及各维修活动的概率;然后,以系统有限时间范围内平均费用率最小为目标建立解析优化模型,以决策最优切换周期和维护阈值,并采用遗传算法对模型进行求解;最后,以汽轮发电机定子冷却水泵系统为对象验证策略和模型的正确性和有效性,并对参数进行灵敏度分析.实验结果表明,所提出离线视情维修策略能够有效地降低系统的维修成本.     

基于服务性能合同模式下单部件系统视情维修策略研究

针对供应商系统维修的低效率以及维修成本参数较难获得的问题,提出了基于服务性能合同模式(PBC)下的单部件系统最优视情维修策略模型。首先,基于Gamma分布,描述单部件系统连续递增的退化过程,依据系统实时检测状态与预防维修阈值、故障阈值之间的关系,实施不同的维修策略;其次,分析单位更新周期内的检测次数和使故障设备恢复如新的维修方式,以供应商利润率最大化为目标函数,以最佳维修阈值与检测间隔时间为决策变量,建立以利润为中心的视情维修优化模型;最后,利用改进灰狼算法求解数学模型,通过算例验证所提出模型的有效性,并进行了各维修费用参数对目标函数以及最优维修策略的灵敏度分析。     

Optimal maintenance policies for systems subject to a Markovian operating environment

Many stochastic models of repairable equipment deterioration have been proposed based on the physics of failure and the characteristics of the operating environment, but they often lead to time to failure and residual life distributions that are quite complex mathematically. The first objective of our study is to investigate the potential for approximating these distributions with traditional time to failure distribution. We consider a single-component system subject to a Markovian operating environment such that the system’s instantaneous deterioration rate depends on the state of the environment. The system fails when its cumulative degradation crosses some random threshold. Using a simulation-based approach, we approximate the time to first failure distribution for this system with a Weibull distribution and assess the quality of this approximation. The second objective of our study is to investigate the cost benefit of applying a condition-based maintenance paradigm (as opposite to a scheduled maintenance paradigm) to the repairable system of interest. Using our simulation model, we assess the cost benefits resulting from condition-based maintenance policy, and also the impact of the random prognostic error in estimating system condition (health) on the cost benefits of the condition-based maintenance policy.     

需求随机波动下多设备批量生产系统的视情维护策略研究

针对需求随机波动情况下多设备批量生产系统的设备维护问题,提出了一种基于滚动生产计划和设备退化状况的视情维护策略。首先,通过滚动时域规划方法预测不同产品的随机需求并在此基础上以总生产成本最小确定滚动生产计划。其次,在每一滚动生产周期开始前检测系统中各设备的退化水平,利用Gamma过程描述退化增量,以最小维护成本率确定当前退化状态下各设备的最佳维护时间,同时为避免生产过程中断利用提前延后维护策略对预防维护进行动态调整。在系统层,利用生产转换时机对需要维护的组件进行组合维护。再次,引入时间约束和服务水平约束,建立批量生产与视情维护的联合优化模型,以总成本最小为目标,确定实际生产计划和维护计划。最后,通过算例以整个生产计划期内的总成本和故障次数为度量验证了所提出的多设备批量生产系统视情维护策略的有效性。     

A hybrid method for flowshops scheduling with condition-based maintenance constraint and machines breakdown

One of the most important assumptions in production scheduling is that the machines are permanently available without any breakdown. In the real world of scheduling, machines can be made unavailable due to various reasons such as preventive maintenance and unpredicted breakdown. In this paper, we explore flowshop configuration under the assumption of condition-based maintenance to minimize expected makespan. Furthermore, we consider a condition-based maintenance (CBM) strategy which could be used in most industrial settings. The proposed algorithm is designed for non-resumable flowshop state where the processing of jobs after preventive maintenance is restarted from the beginning. We propose a hybrid algorithm based on genetic algorithm and simulated annealing. Additionally, we conduct an extensive parameter calibration with the utilization of Taguchi method and select the optimal levels of the algorithm’s performance influential factors. The preliminary results indicate that the proposed method provides significantly better results compared with other high performing algorithms in the literature.     

高速旋转机械嵌入式状态监测与故障诊断系统研究

采用嵌入式以太网技术，将信息融入企业信息网；采用B/S结构，构建风机等高速旋转机械的在线监测与远程故障诊断系统. 系统采用先进嵌入式以太网技术、动态网页技术、基于Agent的CORBA技术、COM/DCOM组件技术等开展网络远程智能维护研究，真正实现维修制度从事故维修、定期维修向视情维修的转变．     

设备诊断维护专家系统研究与应用

运用专家系统理论,结合流程行业基于设备状态检修的需求,提出了一种管控一体化的多层智能维护专家系统体系,将系统任务划分为数据采集层、状态监控层、分析层以及交互层,并采用分区域的全局存储结构实现跨层任务的协调,加快系统的处理速度及分析的精确性。     

基于状态维修过程中的故障预测问题分析

故障预测作为基于状态维修实现的关键,可以有效支持维修管理者的决策。参照国际标准化组织对故障预测的定义,划分故障预测过程,提出预测方法性能评估至少存在的两种方式,在分类和比较现有预测方法的基础上,明确预测方法的适用范围和限制条件,为工程预测系统的构建提供参考。     

基于HMM的设备剩余寿命预测框架及其实现

在设备退化状态识别中剩余寿命预测是设备实施状态维修的一个重要内容,也是实现真正意义上精确维修的前提和基础。隐马尔可夫模型作为一种统计分析算法,具有较强的模式分类能力,能够对设备退化过程进行有效识别。但是传统隐马尔可夫模型状态持续时间分布的不合理性,不能直接用于剩余寿命的预测。考虑状态识别和剩余寿命预测的连续性,应用隐马尔可夫模型的改进算法——隐半马尔可夫模型,构建设备剩余寿命的预测框架,实现了在设备退化状态识别基础上的剩余寿命预测。通过对滚动轴承实测数据的仿真试验,对框架进行了仿真验证。仿真结果表明框架能够有效识别设备退化过程和实现剩余寿命的预测。