简介：摘要：本文旨在深入探讨电力系统中智能监测与故障诊断技术的研究现状和发展趋势。首先介绍了智能监测与故障诊断在电力系统中的重要性和应用前景，然后分析了传统方法存在的局限性和挑战。接着探讨了智能监测与故障诊断技术在电力系统中的具体应用。最后，展望了未来智能监测与故障诊断技术的发展方向，以及对电力系统安全稳定运行的促进作用。

简介：摘要：核电能源作为清洁、高效的能源形式，在全球范围内得到了广泛应用和发展，核电汽轮机作为核电站的核心设备，承担着将核能转化为电能的重要任务。随着核电行业的不断发展和汽轮机设备的长期运行，振动故障问题给设备的安全运行带来了一定的挑战。本文旨在通过综合运用振动监测技术、振动诊断方法和振动处理措施，针对核电汽轮机振动故障问题展开深入研究，旨在提高核电汽轮机的运行效率和安全性，为核电行业的可持续发展提供技术支持和保障。

简介：摘要：随着现代工业的快速发展，电气系统在生产和日常生活中扮演着越来越重要的角色。然而，电气系统的复杂性和高可靠性要求也带来了故障诊断与快速修复的挑战。本文旨在研究电气系统故障的诊断方法和快速修复技术，以提高系统的稳定性和可靠性。文章分析了电气系统故障的常见类型和成因，然后提出了一套基于现代信息技术的故障诊断流程，包括实时监测、数据分析、故障定位和预测维护。

简介：根据消防控制故障诊断专家系统的特性,提出了产生式规则的知识表示方法。设计出了消防控制故障诊断专家系统的模型,利用该系统模型已开发出了消防控制故障诊断专家系统原型。

简介：通风系统风流发生变化,从整个网络角度考虑都可以归结为分支的风阻发生了变化。从这一角度分析了大明矿分支风阻变化与各分支风量之间的关系,提出了风阻-风流变化影响关系矩阵法,确定可能使风速异常的巷道集合——故障巷道集合,建立通风网络＂故障巷道范围库＂。为了故障源诊断能够包含所有分支,研究风速传感器布置的最小数量及位置问题,提出了最少全覆盖布点法,给出了大明矿风速传感器的布置方案。大明矿故障源诊断结果与现场试验结果一致,验证了矿井通风系统故障源诊断技术及方法的可行性。

简介：摘要：随着可再生能源的发展和应用，分布式光伏发电系统作为一种清洁、可持续的能源形式受到了越来越多的关注。然而，随着分布式光伏发电系统规模的扩大和应用的普及，其运行过程中可能出现的故障和问题也日益引起人们的关注。因此，对分布式光伏发电系统进行状态监测和故障诊断分析具有重要意义。本文旨在对分布式光伏发电系统的状态监测及故障诊断进行深入探讨。

简介：摘要：电气设备局部放电检测与诊断技术是保障电力系统安全稳定运行的关键环节，超声波检测法利用声波传播特性定位放电源，高频电流检测法则捕捉高频信号揭示放电状态。在诊断方面，神经网络诊断通过自主学习提升识别准确性，专家系统诊断则结合专家知识实现精准判断。这些技术的应用实践，为电气设备故障预防和维修提供了有力支持，确保电力系统的稳定运行。

简介：  摘要：随着智能电网的快速发展，电力配网的安全稳定运行变得尤为重要。电力配网故障预诊断技术能有效预防并减少故障发生，提高电力系统的稳定性和可靠性。本文提出一种基于大数据分析的电力配网故障预诊断方法，并详细介绍其实施步骤和效果。

简介：摘要：电主轴是近年来数控机床领域出现的一种新技术，它将机床主轴与主轴电机融为一体，具有结构紧凑、重量轻、惯性小、振动小、噪音低、响应快等优点。因此，开展电主轴故障诊断与自主维修策略的智能化研究具有重要的现实意义和工程应用价值。基于此，本文首先阐述智能化技术在电主轴故障诊断中的应用，其次提出几条基于智能化技术的电主轴故障诊断与自主维修策略，以供参考。

简介：摘要：本文深入探讨了智能电网中电气设备的状态监测与故障诊断技术，在状态监测方面，详细分析了实时监测、数据采集与处理以及在线监测等技术的原理和应用，并强调了它们在提升电网安全性和可靠性方面的重要作用。在故障诊断方面，探讨了基于模型和基于数据的故障诊断方法，并通过具体案例展示了这些技术在故障预警和故障定位中的实际应用效果。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术已逐渐渗透至各行各业，机械电子设备领域尤为显著。通过深入探讨人工智能技术在机械电子设备故障诊断与预测中的应用，综述现有研究成果，分析AI算法在提升诊断精度、缩短故障响应时间、实现预防性维护等方面的优势。研究概述了机械电子设备故障诊断与预测的重要性及传统方法的局限性，阐述了多种AI技术（如深度学习、机器学习、专家系统等）在特征提取、模式识别、预测模型构建等方面的具体应用，还讨论了AI技术在该领域面临的挑战与未来发展趋势，为机械电子设备故障诊断与预测智能化提供了理论依据与实践指导。

简介：摘要：探讨了电力系统自动化中设备故障诊断与预测技术的优化策略，重点围绕数据管理与预处理、算法创新与优化以及综合诊断与预测平台的构建三个方面展开。强调了数据质量与完整性的重要性，提出了建立完善的数据质量管理体系和有效的数据清洗、补全及标准化处理策略。分析了算法复杂性与实时性之间的矛盾，并探讨了通过算法创新与优化来提升故障诊断与预测准确性的方法。提出了构建综合诊断与预测平台的必要性，以实现多源信息的融合与分析，提高运维效率和电力系统的整体稳定性。

简介：摘要：探讨了如何通过引入深度学习和人工智能技术、实施综合化的系统优化以及提升数据质量管理，来优化电力系统的运行效率和安全性，具体而言讨论了基于深度学习模型进行电力系统故障预测和利用大数据分析技术提升实时决策支持系统的效果。此外还介绍了建立智能化电力系统管理平台的重要性和方法。通过这些措施，电力系统可以实现更高的响应速度、决策效率和数据质量管理水平，为电力行业的智能化发展提供了有力支持。

简介：摘要：探讨了高级电力系统自动化面临的三大关键挑战及其应对策略，针对数据质量与融合难题，提出了构建高质量数据平台的解决方案，旨在通过集成数据清洗、转换、整合等功能，确保数据的一致性和准确性。针对复杂故障模式识别困难的问题，发展了智能故障识别算法，利用机器学习和深度学习技术提高故障识别的准确性和效率。最后强调了系统安全与隐私保护的重要性，提出了建立健全安全防护体系、加强隐私保护技术研究等措施，以保障电网的安全稳定运行和用户数据的隐私性。这些策略与措施共同构成了高级电力系统自动化发展的关键保障。

简介：摘要：聚焦于副高电力系统自动化中的故障诊断与处理技术研究，分析了副高电力系统的特点，包括其结构复杂性、自动化技术的集成性以及故障传播与影响的广泛性。指出了当前副高电力系统在故障诊断精度、处理措施滞后以及系统恢复能力等方面存在的问题。针对这些问题，提出了引入先进故障诊断技术、构建高效处理机制以及提升系统恢复能力等优化对策。通过理论分析与技术探讨，旨在为副高电力系统自动化的故障诊断与处理提供新的思路和方法，推动电力系统安全、稳定、高效运行。

简介：位于南京市高淳区官溪河畔的道道全粮油南京有限公司(简称公司),成立于2008年,为道道全粮油股份有限公司(简称股份公司)的下属子公司,是集食用植物油及相关副产品加工、科研、贸易于一体的粮油加工企业,拥有国内先进的年加工3万吨的油脂精炼深加工生产装置以及年加工6万吨食用油包装流水线。“‘隐患有没有,我来查一查。’今年以来,公司发动全体员工积极参加‘我为安全作诊断’活动,在第一时间发现隐患、在第一时间整改隐患,消除了不安全因素,保障了生产安全。”公司总经理彭俊武介绍说。