简介：摘要：本文旨在探讨基于数据驱动方法的起重机电气系统故障检测与诊断。起重机在工业生产中扮演重要角色，但电气系统故障可能导致生产中断和安全风险。文章首先介绍了各种可能的故障类型，如电缆断裂、电机故障等，并描述了它们的特征和信号表现。为了实现有效的故障检测与诊断，详细讨论了数据采集方法，包括传感器和监控系统，并强调了数据预处理的关键性，如去噪、数据对齐和特征提取。接下来，文章深入探讨了基于机器学习和人工智能的故障检测方法，涵盖监督学习、无监督学习和半监督学习，并强调了模型构建过程中的特征工程、训练和评估步骤。总之，本文强调了数据驱动方法在起重机电气系统故障检测与诊断中的重要性，通过准确识别故障，提高了生产效率和安全性。

简介：摘要：本文探讨了起重机械状态监测与故障诊断的远程传感技术应用。在起重机械维护中，准确的状态监测和故障诊断至关重要。传感器在此过程中发挥关键作用，负荷传感器、倾斜传感器和振动传感器等可实时获取关键数据。数据采集、传输和处理技术的进步，尤其是物联网（IoT）和云计算的应用，为有效监测和诊断提供了支持。故障诊断在保障起重机械安全运行方面具有重要意义。基于规则、基于模型和基于数据驱动的诊断方法为不同类型的故障提供了解决方案。其中，数据驱动技术如机器学习和人工智能，通过分析大量数据来识别潜在问题，具备较高的准确性和预测能力。远程传感技术在起重机械监测与诊断中发挥着重要作用。实时监测、远程访问和集中管理是远程传感技术的优势。在状态监测方面，远程传感技术可实现对负荷、倾斜等参数的远程监测，有助于预防潜在问题。在故障诊断方面，异常振动和液压系统故障等问题可通过远程传感技术及时识别，缩短维修响应时间，提升维护效率。

简介：摘要：本文针对发电机定子接地故障问题，以故障录波数据为基础，进行了深入分析与诊断研究。介绍了发电机定子接地故障的背景和重要性，指出了故障对电力系统运行和设备安全稳定性的影响。详细阐述了故障录波数据的获取方法和处理过程，包括数据采集装置的布置、数据传输与存储等关键环节。提出了基于故障录波数据的发电机定子接地故障分析与诊断方法，包括故障特征提取、数据分析与处理、故障类型识别等步骤。接下来，通过实际案例的分析，验证了该方法的有效性与可靠性。总结了本文的研究成果，并对未来发展方向进行了展望。

简介：摘要：通过变压器的油色谱分析、绕组变形、直流电阻等试验，对一起110kV电石炉变压器中压补偿侧短路事故进行诊断分析。

简介：摘要：本研究探讨了基于变压器特征的电力系统故障诊断方法。我们详细讨论了不同类型的变压器故障特征，包括绕组故障、油污染、局部放电和磁通分布不均匀。通过使用机器学习和深度学习技术，我们开发了一系列故障诊断方法，以分析和利用这些特征数据。这些方法能够帮助电力系统运维人员更早地识别潜在的故障情况，从而提高系统的可靠性和稳定性。尽管仍有挑战需要克服，但我们相信基于变压器特征的故障诊断方法将在电力系统领域发挥重要作用，确保电力供应的连续性。

简介：摘要：本文综述了电力系统故障检测与智能诊断技术的应用研究现状和未来发展方向。在电力系统中，故障的快速检测和准确诊断对于确保系统的安全稳定运行至关重要。文章首先介绍了传统的故障检测方法，包括基于物理量的监测与分析，以及阻抗、频率响应等特征的故障识别。随后，着重探讨了基于数据驱动的故障检测技术，涵盖智能传感器、机器学习算法和数据挖掘方法。接着，文章深入阐述了智能诊断技术在电力系统中的广泛应用，如发电厂设备故障诊断、输电线路故障定位、变压器绝缘状态监测以及智能配电网故障管理。最后，文章提出了智能诊断技术面临的挑战，如数据质量、跨领域合作和高级模型应用，以及未来的发展方向，包括深度学习、强化学习和智能运维等。通过深入的论述，本文旨在为电力系统领域的从业人员和研究者提供有关故障检测与智能诊断技术的全面了解和展望。

简介： 摘要：新世纪以来，中国科技事业发展迅速，各类科技装备已在社会上广泛应用。这类科技装备对电能的依赖程度很高，必须确保电网稳定可靠。只有确保电网运行良好，才能防止电网发生大规模停电事故，保障人民群众的正常生活与生产。电气设备的安全可靠与否，直接关系到电网的安全稳定。对电气设备的工作状况进行严密的监测，及时发现和解决问题，降低故障因素的消极影响。

简介：摘要：在桥梁和旋转设备故障分析等相关领域中，振动测试技术已经生成一套相对完整的体系，此体系主要包含了测试原理和测试方法以及故障诊断、识别等多方面。对于起重机械的技术结构服役相关安全评估以及评价工作，在分析现场振动有关测试信息数据结果后得出，金属结构自身疲劳失效以及结构振动响应存在一定联系。对此，本文主要对起重机械金属结构振动和故障诊断进行了探讨。

简介：摘要：在社会经济高速发展的背景下，加快了铁路项目的建设进度，要想达到动车的承载需求、保障动车前进速率，对动车组机械传动系统的运行质量以及运行效率提出了更高要求。轴承是机械传动系统中的关键构成部分，其运行状态能否达到规定标准十分关键。然而，在其运行期间时常发生故障问题，不仅降低了机械传动系统的运行效率，还对动车的安全性造成影响。

简介：摘要：本论文旨在研究电力系统中的智能监测与故障诊断技术。随着电力系统的不断发展和扩展，其安全和可靠性的维护变得尤为重要。智能监测与故障诊断技术通过利用先进的传感器、数据分析和人工智能算法，实现对电力系统性能的实时监测和故障诊断，有助于提高电力系统的稳定性和可用性。本研究将探讨各种智能监测技术，包括电流和电压监测、局部放电检测以及故障诊断算法，以及它们在电力系统中的应用。最后，通过案例研究分析，验证了这些技术在电力系统中的有效性，为电力系统的维护和管理提供了有力的支持。

简介：摘要：本文探讨了铁路电力系统故障诊断与智能维护技术的研究现状与前景。铁路电力系统作为铁路交通的关键组成部分，其正常运行对列车安全和高效运行至关重要。传统的诊断方法存在效率低、准确性差的问题，因此，基于数据的诊断方法、智能传感器技术和人工智能技术的引入成为解决方案。远程维护技术和自适应维护系统的应用使得维护工作更具智能性和高效性。然而，仍需克服复杂性、数据质量和实时性等挑战。展望未来，人工智能技术的不断发展将为铁路电力系统提供更强大支持，推动其向智能、高效的方向发展，以确保铁路运输的可靠性与安全性。

简介：摘要：风力发电机组作为风力发电系统的核心组件，其运行安全和稳定性对整个风电系统的运行效率和经济性具有至关重要的影响。然而，由于风力发电机组的特殊工作环境，其运行过程中会面临各种故障和问题，如叶片损坏、机械故障、电气故障等。这些故障会导致风力发电机组的性能下降甚至无法正常运行，直接影响风能资源的利用率和发电效益。本论文将探索风力发电机组运行中的故障诊断与维修实践，旨在通过综合相关领域的研究成果，提出适用于风力发电机组的故障诊断方法和维修实践。通过大量的实验和数据分析，本论文将总结一些有针对性的结论和建议，以期为风力发电行业的发展和提高机组运行效率提供重要的参考和指导。

简介：摘要：主要对汽轮机冷端状态性能及运行优化系统进行研究及应用，优化系统经过调试运行后实现了冷端系统在线性能监测、在线诊断和在线运行优化功能。提高了冷端系统的调整灵活性，解决了冷端运行优化不及时不准确的问题。

简介：摘要：变压器油化验工作中的数据诊断与分析是对变压器油样品进行实验室测试，并通过对测试数据的分析和解读，评估变压器的状态和健康状况。本文通过对变压器油化验工作中数据诊断与分析的应用实践进行研究，探讨了该方法的重要性和实际应用价值，并提出了相应的分析提纲和方法。

简介：摘要：本文旨在深入探讨高压条件下电气设备故障检测与诊断技术的研究现状、方法和应用，以及未来的发展趋势。通过对现有技术和案例的分析，我们可以更好地理解高压电气设备故障的本质、检测方法的优劣，以及未来研究的重点和方向。这对于提高电力系统的可靠性、安全性和经济性具有重要意义，也是推动电力行业技术进步的关键一步。

简介：摘要：随着现代化社会的快速发展和电力需求的日益增长，配电变压器作为电力系统中的重要组成部分，起着关键的作用。然而，由于长期运行和外界因素的影响，配电变压器容易出现各种故障和问题，严重影响了电力系统的正常运行和供电可靠性。传统的配电变压器设备状态监测和维护主要依赖于定期巡检和人工经验，存在效率低、准确性差等问题。因此，如何利用先进的技术手段改进配电变压器设备的状态监测和维护方式成为了亟待解决的问题。本文主要分析基于物联网技术的配电变压器设备状态智能诊断研究。

简介：摘要：本文深入研究基于人工智能的电气工程设备状态监测与故障诊断技术，探讨了传感器技术、数据采集与处理、机器学习模型等方面的关键要素。通过引入大数据技术和深度学习，该技术能够实现对电气设备实时状态的监测和异常故障的早期诊断。具体而言，通过异常检测、深度学习和综合诊断方法，实现了对设备工作状态的高效分析。应用案例展示了该技术在工业生产和智能电网中的成功应用，有效提高了设备运行效率和系统可靠性。未来的发展方向包括边缘计算与人工智能的融合、多模态数据综合应用以及自适应学习算法的研究，这些方向将进一步推动该领域的创新与发展。

简介：

简介：摘要：随着我国电力系统的不断创新，异步电动机的使用越来越频繁，介绍了转子断条坏条故障的机理分析，以及转子断条故障原因，最终为转子断条故障诊断提供了指南，为异步电动机转子断条防范措施提供了重要参考。

简介：摘要：本文深入研究了基于深度学习的轨道交通变压器故障诊断方法，强调了深度学习技术在该领域的重要性和应用前景。具体来说，我们分析了卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、自动编码器（Autoencoder）等深度学习模型在变压器故障诊断中的作用，并探讨了迁移学习、模型融合和不平衡数据处理等策略在提高诊断性能方面的价值。通过综合利用这些方法，我们可以更准确、高效地识别轨道交通变压器的故障，提高了轨道交通系统的可靠性和安全性。