用于电弧检测的电力专用SoC设计

针对传统的电弧电路故障检测结果不准确的问题,设计用于电弧检测的SoC系统,并且在55nm工艺下进行流片验证。采用包含两种结构的模数转换器的片上电压源,设计了锁相环以及复位电路,精度最高可达8.67 bit。验证结果表明,本设计可提高电弧检测的准确性。     

电力调度系统中的数据核对技术分析

阐述电网调度自动化的组成部分及其功能,系统应用,包括信息采集及监控、安全分析、自动发电控制、数据影响因素、数据核对控制、负荷误差分析、信息抽取技术。     

基于声发射原理的矿井掘进机故障诊断技术研究

针对在我国各大矿区广泛应用的EBZ160悬臂式掘进机,基于声发射原理及技术,设计一套掘进机故障诊断声发射检测系统,获得各种故障的声发射数据样本,同时借助小波神经网络的迭代收敛性质,对故障数据样本的精确度进行验证,正确率较高,能够较好地应用于井下掘进机的故障诊断.     

物联网技术在电力行业的应用

物联网(Internet of Things,IoT)是继计算机、互联网之后的新一代网络信息技术.目前,物联网技术在国内外的发展如火如荼,通过与大数据和云计算等新技术相结合,其应用前景非常广阔.物联网作为新兴的战略产业其发展受到各方的高度关注.电力企业实际业务结合物联网的应用前景非常广阔.     

MOMEDA结合数学形态滤波的齿轮故障特征提取

为了实现齿轮故障特征的有效提取,针对齿轮早期故障振动信号非线性、非平稳且信噪比低的特点,提出了一种基于多点最优最小熵反卷积(MOMEDA)和数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法。首先利用MOMEDA恢复信号中的周期性故障特征并实现信号的降噪,再运用形态差值滤波器对解卷积后的信号进行滤波以增强信号中的冲击特征,最后对滤波结果求取频谱以进行故障特征提取;通过对仿真结果和实验数据的分析验证了该方法的可行性和有效性。结果表明,该方法具有抑制噪声和提取周期性故障冲击特征的能力,能够实现齿轮故障特征的提取。     

电网变电运维风险与技术检修的探讨

变电运维对于电力系统的安全稳定运转有着很大的作用,所以必须使用科学的方式来降低变电运维工作中的风险。笔者列举了变电运维工作的风险类型,并针对这一系列的风险制定了解决方案。     

FANUC0iD系统βi系列伺服上电过程分析及故障排除

研究了FANUCβi系列伺服驱动器硬件连接方法,重点分析了伺服驱动器上电的过程。依据伺服上电过程,介绍了伺服驱动器上电常见故障,并制定了故障排除的流程。最后,列举了FANUCβi系列伺服驱动器常见故障报警及排除方法。     

基于二分比较法的架空线路故障判断原理及其应用

针对架空线路故障判断问题,文章介绍了二分比较法的原理及二分巡线器,并通过实例阐述其现场应用