基于信号特征的在线故障分析和智能诊断研究

研究开发基于电网故障信号特征自动生成电网故障诊断Petri网络的技术。通过在线获取调控一体系统的开关遥信变位、SOE信息、保护动作信号和微机保护软报文信息,对信号综合进行逻辑化、条理化、有效化分析,实现电网故障在线分析、辨识和智能诊断。     

绝缘油中溶解气体成分与变压器故障分析

利用气相色谱进行变压器内部故障诊断是保证电网安全的重要手段.针对当前变压器故障诊断中的几个主要问题,利用气相色谱对变压器油中溶解气体成分进行了跟踪分析.通过几个具体实例,对特征气体含量变化与变压器故障的关系进行了详细的分析和探讨.     

可评价保护系统动作行为的双重神经网络电网故障诊断模型

神经网络应用于电网故障诊断时不能很好地实现对保护系统动作行为的评判，因此提出一种可评价保护系统动作行为的双重神经网络电网故障诊断模型。在准确诊断故障元件的基础上，通过增加另外一重神经网络，利用0、1、-1对保护系统正确动作、误动、拒动情形进行编码，结合原有故障报警信息和诊断出的故障元件，进一步判断保护系统是否发生拒动、误动。算例仿真结果表明：改进后的模型，不仅可正确诊断故障元件，还可有效评价保护系统的动作行为，更好地为故障处置提供决策依据。     

电网故障的正余弦诊断方法

提出了一种基于正余弦算法(Sine-Cosine Algorithm,SCA)的电网故障诊断方法。SCA算法采用正弦函数与余弦函数实现迭代运算,结构简单、搜索快速、易于实现。根据电网故障诊断问题的特点设计了二进制SCA算法,通过单重故障、多重故障并伴有保护和断路器不正确动作的多个算例,从准确性、快速性、收敛性等多个角度对比分析了SCA故障诊断方法的有效性。仿真结果表明,与遗传算法和粒子群算法相比,SCA算法可以快速获得更加准确的诊断结果,且合理的算法参数设置对诊断结果产生重要影响。     

耦合故障下增程器不对中故障诊断特征变化研究

在增程器失火-不对中耦合故障下,通过多工况下虚拟样机仿真,对不对中故障的故障诊断特征的变化规律展开了研究。借助虚拟样机平台搭建了某款增程器虚拟样机刚柔混合模型;对已经探索得到的不对中故障诊断特征,在多转速、多失火状态工况下,研究耦合故障下不对中故障特征变化规律;对耦合故障下的增程器转子系统进行动力学分析,结合机理研究,对不对中故障诊断特征的变化进行了原理分析;由此得到耦合故障工况下不对中故障诊断特征变化规律。     

电网设备查询、故障诊断及其专家处理一体化平台的设计与开发

针对调度工作的需求,在PI数据库平台构建的湖州电网潮流基础上,设计并开发了具有电网设备参数查询、故障诊断及缺陷专家处理意见等功能的一体化平台.该平台能显著提高调度员的故障处理速度和水平,并能有效防止缺陷重要程度的误判导致设备损坏或电网故障扩大的可能性.     

基于波形分析的电控发动机故障诊断应用研究

在汽车电控发动机故障诊断和维修过程中,为了提高维修效率,汽车维修人员除了运用经验修车法、故障码诊断法和数据流分析法诊断分析故障外,还应该掌握波形分析方法对故障进行诊断。通过对发动机实验平台模拟故障实验,对电控发动机的氧传感器和点火系统的波形进行了分析介绍,结合实例分析波形分析法在电控发动机故障诊断中的应用。     

基于神经网络的风力机变频器故障诊断方法

探讨了自组织特征映射（SOM）人工神经网络在风力机变频器故障诊断中的应用,对风力机变频器故障信息提取、故障特征数据、故障征兆向量进行了分析,采用Matlab神经网络工具箱对风力机变频器故障类型判断和故障位置确定进行仿真实验,实验结果表明,利用该方法进行风力发电机电力电子装置故障诊断能取得较好的效果,具有一定的工程应用价值。     

异步电机模型仿真及故障分析研究

根据异步电机的非线性多变量动态数学模型,利用LabVIEW基于数学模型对异步电机进行了仿真研究。通过分析转子断条后电机的等效电路图,得到了故障模型,并将故障诊断方法中的信号处理方法应用于电机故障诊断实例中,对正常电机模型和故障电机模型中的定子电流信号进行处理,且给出了两种信号处理方法的分析结果。仿真表明,此方法对电机故障诊断有一定实效。     

增程式电动汽车失火——不对中耦合故障的诊断特征变化研究

在增程器失火-不对中耦合故障下,通过多工况下虚拟样机仿真,对失火故障的故障诊断特征变化规律展开了研究。借助虚拟样机平台搭建某款增程器虚拟样机刚柔混合模型,对已经探索到的失火故障诊断特征,在多转速、多不对中工况下,研究了耦合故障下失火故障诊断特征变化的规律;并通过对失火故障特征变化进行机理分析,说明了其与特征变化规律研究的一致性。     

电力系统故障仿真培训与教学系统的研究

故障模拟是电力系统动态仿真的重要组成部分。电力系统故障仿真系统,能够模拟电力系统发生的各种故障和不正常状态时的暂态过程,特别是严重畸变的故障电流和电压波形,以检验继电保护装置的特性和动作行为。该系统可以方便地对各种电力设备如电网、发电机、变压器和断路器进行科学的仿真计算,在此基础上由故障仿真模块、数据库和图形人机界面、应用分析接口,构成了暂态全过程仿真软件。通过对电网中性点电压波形的故障仿真分析,表明该软件可以满足对电力系统进行分析的要求。     

联想记忆神经网络在高压输电线路故障诊断的应用(英)

建造了实现高压输电线路故障诊断的两种联想记忆神经网络的模型结构并提出了提高其容错能力的有效方法．对于FNN,提出“伪吸引域”的概念以人为扩大样本吸收域,在不降低网络效率的前提下大大提高了网络的容错性能;对于BAM－NN,提出增加冗余神经元来提高网络的记忆能力和容错性能,但该措施增加了网络的复杂度,降低了网络的效率．仿真结果表明,本文构造的两种联想记忆NN都能正确识别故障,且对干扰输入信息序列有相当的容错能力,而FNN则是解决电力系统故障诊断问题的一个更加简便而且有效的方法．     

基于改进BP的煤矿供电系统故障诊断研究

针对煤矿供电系统故障的特点,以开关、保护等信息为基础,将粗糙集理论与BP神经网络相结合建立煤矿供电系统故障诊断模型。首先通过遗传算法对供电系统故障中的决策表进行约简,去掉冗余信息,保留必要的要素,使神经网络输入神经元数目减少,结构得到优化;然后在训练过程中应用思维进化算法优化神经网络的权值和阈值,并对处理后的信息进行诊断。仿真结果证明,该故障诊断系统有效地提高了诊断效率,增强了故障诊断的容错能力。     

超高压输电线路方向高频保护新原理(英文)

利用载波或微波通道实现的方向保护最适用于远距离超高压输电线路,在电力系统中得到广泛应用,这种保护的关键元件是用于判别故障方向的方向继电器．为了克服传统方向元件的缺点,提出基于人工神经网络的方向高频保护,通过电磁暂态仿真程序（ＥＭＴＰ）的广泛测试,证明基于人工神经网络的方向高频保护在任何运行状态和故障条件下都能正确识别被保护输电线路的各种故障模式（如故障方向和相别）,完全满足超高压输电线路对保护的要求．     

基于鲸鱼优化算法的配电网故障区段定位

为提高配电网络中故障区段定位的准确性和高效性,基于馈线终端单元的配电网区段定位的研究,提出了一种在含分布式电源的配电网中用鲸鱼优化算法实现故障区段定位的方法。通过MATLAB对支路矩阵、电源接入情况进行编程,创建含多电源的IEEE33节点的配电网模型,完成配电网故障信息编码方式、开关函数和适应度函数的构造。对发生单点故障、多点故障,以及存在信息畸变的情况下发生故障的定位结果分析,结果表明,提出的鲸鱼算法能实现准确定位,其收敛性、准确性和高效性均优于传统粒子群算法、遗传算法以及最近的蝠鲼觅食算法。     

浅谈CRH2、CRH5型动车组制动系统特性

随着我国铁路运输事业飞速发展的全新开展,高速动车组以其安全、准时、快速、舒适、节能、环保等诸多优点被广泛推广运行。高速动车组是在现代科学技术的基础上发展起来的,同时也带动并促进科学技术发展,动车组各部件大量运用高新技术,特别是在转向架结构、车体轻量化、列车动力分配、电传动控制技术、列车信息网络及制动系统都具有各自的高科技含量。     

FAULT LOCATION AND RECORDING SYSTEM OF TRANSMISSION LINES BASED ON COMPUTER NETWORK

提出以计算机网络为基础的超高压输电线路的故障定位和录波系统，在结构上具有开放式的特点，可根据要求方便地接入扩建线路，并且高速网络数通讯使系统具有极好的实时性．文中重点论述了故障定位新方法，它不仅在线路故障定碍位的数学模型建立上考虑了超高压长距离线路的分布参数特性，并且在计算方法上计及故障线路两端故障电流的相位，经ＥＭＴＰ仿真及测试可证明所提出的综合方法对超高运长距离输电线路故障定位的精确性．论述了以计算机网络为基础的输电线故障定位和录波系统，给出了系统结构和主要特点，重点阐述了所提出的精确超高压长距离输电线故障定位的新方法。     

热工DCS系统常见故障分析及处理措施

随着现场自动化程度的不断提高,火电机组对DCS系统的依赖性也越来越高.针对宏伟热电厂分散控制系统运行的实际情况,从DCS模件、硬件、软件、通讯网络、电源及现场事故案例等方面对DCS系统应用中影响机组安全稳定运行的故障现象和安全隐患进行分析和探讨,并对火电机组的DCS系统安全运行、日常维护和技术监督提出了应用技术水平的建议.     

考虑初始故障的电网预防策略

针对电网发生初始故障后的连锁跳闸现象,提出了一种提高电网安全水平的预防控制策略。结合继电保护的动作特性和连锁跳闸的特点,研究了电网在单一初始故障场景下和不同初始故障场景下的安全水平以及对应的预防控制模型,基于网络拓扑结构和电网运行状态分析得到筛选初始故障的综合指标。借助粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在IEEE14节点系统和IEEE39节点系统中进行仿真,结果表明:所提的预防控制模型能够有效地提高不同初始故障场景下电网的安全性。