基于多信息融合技术的矿用带式输送机故障诊断系统研究

矿用带式输送机在工作过程中会受到多种不良因素的影响,导致不同类型的故障发生,如输送带带速变化异常、纵撕故障等。传统的故障处理方法采集到的特征值往往缺乏全面性,特别是在故障判断时对故障相似度计算会有较大的误差出现。利用多信息融合技术将各类传输部件的故障案例进行整合,并在忽略过程特征值的基础上进行求解和推理,获取相应的矿用带式输送机故障解决方案,从而实现故障诊断的自动化操作功能。应用结果表明,基于多信息融合技术的故障诊断系统可以有效地应对输送带的各种异常状况,快速准确地实现矿用带式输送机的故障诊断。     

基于数字孪生的电网数字化转型研究

以清晰展示电网相关数据、提升电网整体质量为目标,研究基于数字孪生的电网数字化转型方法。以某省级电网作为研究对象,通过建立由过程优化、数字孪生体、实时数据采集库和电网实体层组成的电网数字化转型框架,通过数字孪生体与运维实体映射,经过电网数据整合与分析后,完成电网的数字化转型。实验结果表明:该方法呈现的电网直流集配比清晰明了,具有较强的显著性;转型后的电网故障次数、电网设备损耗等降低明显,可有效提升电网整体质量;该方法数字化转型呈现故障结果与电网实际故障结果完全一致;可有效展示电网容载比情况,结合人工介入方式可使电网运行与分布更具备合理性。     

北京矿冶科技集团有限公司信息技术与自动化研究设计所

<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

北京矿冶科技集团有限公司信息技术与自动化研究设计所

<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

北京矿冶研究总院信息技术与自动化研究设计所

<正>破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

矿冶科技集团有限公司信息技术与自动化研究设计所

正破碎故障诊断系统破碎流程三层架构故障诊断系统以破碎生产流程在线检测数据为支撑,将因果推理、主元分析和机器学习技术相融合,实现了从底层设备到中间工序,再到上层生产流程的三层架构破碎全流程生产过程在线监测和故障诊断功能。该系统可以及时发现潜在的生产异常或者故障,通过报警、修改操作或控制、甚至停机处理等方式消除异常或者故障的存在,保障生产的持续稳定运行。     

矿井提升机第一故障诊断技术研究

针对矿井提升机高可靠性和故障处理高效性的要求,设计了基于故障队列的故障诊断系统。利用故障树分析方法及队列存储技术,建立第一故障诊断系统,解决了快速查找故障源的问题。     

矿井提升机第一故障诊断技术研究

针对矿井提升机高可靠性和故障处理高效性的要求,设计了基于故障队列的故障诊断系统。利用故障树分析方法及队列存储技术,建立第一故障诊断系统,解决了快速查找故障源的问题。     

基于DL联合信息融合技术的刮板转载机故障诊断

采用深度学习(DL)算法和信息融合技术对刮板转载机进行故障诊断。对刮板转载机故障类型进行分类,建立刮板转载机故障诊断模型。为提高信息融合技术的准确率与效率,将一种典型的DL算法——深度置信网络(DBN)应用于数据层信息融合,提出基于DL联合信息融合技术的故障诊断流程。对比MATLAB仿真结果与真实情况,基于DL联合信息融合技术故障诊断结果的准确率比信息融合技术的高。     

振动监测故障诊断系统在矿车电动轮上的应用

为及时发现和控制矿用自卸卡车电动轮驱动系统的早期机械故障,避免故障发展带来次生灾害,影响行车安全;通过在线监测矿车电动轮的运行振动数据,利用基于振动信号分析的旋转设备故障诊断技术,开发了针对矿车电动轮的在线监测故障诊断系统.通过试验台测试系统可行性后,在某露天矿进行装车工业试验验证.结果表明:振动监测及故障诊断系统可对...     

基于TMR的运行监测及故障研判系统研究

随着电力行业的迅猛发展,变电站及其设备的数量也不断增加,为了保障电网安全生产和稳定运行,对基于电能量信息采集系统(TMR)运行监测及故障研判展开深入研究.首先分析了电能计量的原理,并基于TMR建立运行监测及故障研判平台,然后设计系统电能量数据对接、电能质量诊断以及异常信号智能研判的关键应用的实现方式,最后对该系统的应用...     

基于PLC技术的自动化液位仪表故障识别系统

为保证生产过程中自动化液位仪表的安全稳定运行,设计基于PLC技术的自动化液位仪表故障识别系统。使用系统数据层的多个传感器节点采集自动化液位仪表信号,利用网络层的无线网络通信模块将采集的信号传输到应用层;该层的自动化液位仪表故障识别报警控制模块依据接收到的信号,运用基于小波包算法的自动化液位仪表故障识别方法以及PLC技术,识别自动化液位仪表故障,并在发生故障时通过报警器控制单元驱动数据层的报警器发出警报。实验结果表明,系统分解并重构自动化液位仪表故障信号所得波形质量较高;各仪表的故障识别结果与故障实际结果一致,且故障识别用时均低于40 s;系统的故障记录查询界面能满足用户不同的查询需求。     

基于无线传感网络的建筑电气设备自动监测系统

为掌握建筑电气设备运行状态以及时发现并解决故障,设计了基于无线传感网络的建筑电气设备自动监测系统。利用系统数据层中无线传感网络的无线传感器节点采集建筑电气设备信号数据,使用中心节点汇聚并整合采集的数据,采用通信层的ZigBee无线网络将中心节点整合的数据汇聚到内部网关,通过该网关将数据上传到应用层的应用基础平台。应用层的建筑电气设备故障自动诊断模块根据接收的数据,运用基于压缩感知理论的建筑电气设备故障自动诊断方法,实现建筑电气设备自动监测。实验结果表明,将无线传感网络簇首数量设置为15,可以获得较理想的网络节点生命期;该系统在精准诊断故障类型的同时,还可以辨别故障位置,并能有效节省建筑电气设备能耗。     

WAN技术在电力数据网智能化运维中的应用研究

传统的电力数据通信网络存在手工运维效率低下、网络资源利用不均衡、业务缺乏质量保障等问题,越来越不能满足当今新型电力业务的需求。随着电网数字化转型的不断深入,针对此类问题,以电力数据通信网络优化和升级为研究方向,提出新型电力数据通信网络体系与电力SDN-WAN(Software Defined Network-Wide Area Network)数据通信网络态势感知模型,并结合现网实际部署情况选取典型案例,对SDN-WAN态势感知各项功能部署及应用过程中存在的优势和不足进行阐述,也为“十四五”时期电力数据通信网络的发展提供了参考。     

电网变电运维检修技术研究

介绍了目前国网电力系统的维护管理方法以及利用SCADA数据提高设备维护效率的方法。国网电力系统在SCADA数据的标准化建设方面投入了大量精力,使用SCADA数据进行分析,推动了电力标准化的需求。对电气开关设备、变压器寿命、运行中的设备和分接开关的运行进行了分析。分析了断路器和隔离开关在不同运行条件下的开关操作次数。据此得出,电气预防性维护应根据正常操作中的开关次数进行,对经常中断故障电流的断路器进行预防性维护。SCADA数据可用于设备的监测,从而为管理人员提供有价值的信息,并对电气设施的检修管理进行了分析。     

台区低压开关跳闸预防性运维系统设计

针对以往系统受到谐波干扰导致运维效果差的问题,在继电保护技术支持下,提出了台区低压开关跳闸预防性运维系统设计。根据台区低压供电线路现场需求,设计预防性运维系统总体结构。采用ST X-NUCLEO-6180XA1 VL6180X 型号传感器,感知周围环境信息;依据智能通用网关工作原理,设置子网掩码判定网络中主机位置,实现2个网络之间实时通信;使用HZ-JK02B型号直流电源屏监控设备,增加集中式扩展单元,通过RS485接口通信,实现支路绝缘监测。在实际电路中设置运算放大器,结合反馈网络,抑制外界噪声。在运维技术支持下,使用逻辑空间3层体系,采用继电保护法对设备运维工作内容展开分析,以此实现台区低压开关跳闸预防性运维。仿真实验表明,系统运维效果最高可达0.935 4,运维投资成本较低。研究为电网安全运行提供了预防性维护管理方案支持。     

基于数据融合的变电站电气设备安全运行一体化检测技术

变电站设备安全运行一体化检测技术中信息管理系统与运维业务之间数据融合度低,严重影响检测过程中故障定位精度,对此设计一种基于数据融合的变电站电气设备安全运行一体化检测技术。对采集到的电气设备运行数据中的缺失数据和异变的数据进行处理,完成数据融合前的预处理,建立数据融合故障诊断模型,结合最短距离法聚类树确定故障存在情况,通过计算明氏距离划分变电站电气设备安全运行扰动区域,根据故障扰动区域划分结果,检测故障,从而完成变电站电气设备安全运行中故障的精准定位。在实验中设计无NLOS传播和有NLOS传播2种场景下检测技术的定位精度,实验结果表明,与无NLOS传播相比,在有NLOS传播情况下定位精度稍差,但是2种场景下的定位误差均在合理范围内。     

基于卷积神经网络的发电机运行状态实时监视

为了实现对电力系统中所有发电机组暂态稳定性的监视,提出一种可在线识别发电机组实时运行状态的改进卷积神经网络框架。提出的框架使用向量测量单元所获取的测量值作为数据源,利用带有预测池化层的卷积神经网络来实现多标签分类功能,以达到识别多种发电机组运行状态的目的。在模拟多种故障状态的IEEE 118测试系统上开展仿真测试。结果表明,所提出的框架能够快速而准确地识别发电机组的运行状态,是实现发电机组运行状态在线监视的可行方法。     

配电网自动化终端自适应交互系统研究

为了清晰感知配电网自动化终端状态,设计基于虚拟现实技术的配电网自动化终端自适应交互系统。系统通信层应用GPRS无线通信技术,将存储于数据层多种数据库中的数据传输至处理层,处理层利用接收到的数据,同时使用几何、物理和行为3种建模方式,通过构建环境模型、搭建终端三维虚拟场景、引入控制逻辑3步,建立配电网终端的三维模型,并通过颜色线性插值法,动态渲染三维模型,提升模型的颜色渐变效果;交互层利用渲染后三维模型完成场景漫游、场景导航、设施定位等多种功能,并通过界面层完成三维场景展示,实现自适应交互。实验结果表明,该系统信息通信平均时延及丢帧率较低;颜色渲染后,能准确描述终端结构特征,颜色设置与真实情况吻合,立体化效果较好;三维场景交互漫游可完整复刻并展示真实电厂场景,且视野灵活,营造身临其境之感,表现出良好交互性。