简介:摘要:随着互联网的广泛普及,智能化设备逐渐应用到各行各业,人工智能技术的应用使得各行业的生产效率得到了大幅度提高。当前,电力资源是人类赖以生存的主要能源之一,在电力系统中应用人工智能技术,能够实现对电力设备的故障诊断,并根据相关的预测算法,实现快速定位的故障模型,并对其提出相应的故障解决对策。然而,设备故障是不可完全避免的,且可能导致生产中断、能源浪费甚至安全事故。研究发现,在电气设备故障诊断工作中,灰色理论可以帮助技术人员更好地处理缺乏完整信息的数据,克服数据不确定性和噪声干扰的影响,提高诊断的准确性和效率。本文主要对发电厂智能化设备故障诊断方法进行分析,仅供参考。
简介:摘要:特种设备的故障诊断与维护是保证其安全、稳定运行的关键技术。故障检测技术如振动分析、声发射检测和红外热成像,是实现设备健康状态监测的基础,它们能够实时捕捉设备的异常信号,促进早期故障识别。在故障分析方法上,通过对机械疲劳、腐蚀、磨损等故障模式的深入分析,结合统计分析、趋势预测和故障树分析方法,可以准确地定位故障原因和发展趋势。智能诊断系统的应用,如神经网络和机器学习,进一步提高了故障诊断的准确性和效率。在维护方面,预防性维护策略、维护技术的创新以及维护管理系统的有效运用,共同构成了特种设备维护的核心,旨在延长设备寿命、优化资源使用和减少经济损失。