电力变压器内部故障诊断方法综述

提出电力变压器内部故障诊断方法，首先是油气相色谱分析，再结合常规电气试验方法等，可以准确判明故障状况，特别是过热、绝缘破坏等常见故障。     

改进灰色聚类熵法在电力变压器故障诊断中的应用

为了提高传统油中溶解气体分析(DGA)的诊断能力,解决传统灰色聚类分析中指标权重确定存在的问题,引用熵权原理并加以改进,通过构造梯形白化权函数对变压器故障类型进行分析和判断.该算法有两点改进:①将诊断模型数据的单一标准值优化为范围区间,考虑了相邻灰类界限的相互影响;②通过熵函数确定权重,避免了主观因素的影响,使评价结果更加客观,准确.通过实例介绍了该方法的具体应用,并与三比值法相比较,验证了该方法具有一定的有效性和实用性.     

气相色谱分析在HXD1型电力机车主变压器上的应用

通过对电力机车变压器油中溶解的各种气体成分的色谱分析,可以尽早发现设备内部存在的潜伏性故障,并随时掌握故障的发展情况。通过在段对HXD1型电力机车主变压器油定期抽样检测,能够适时掌握主变压器的运行状况,降低列车运行风险。     

油色谱分析在充油电气设备故障诊断中的应用研究

利用气相色谱仪分析充油电气设备内油中溶解气体含量对判断设备内部的隐藏性故障是一种非常有效的试验手段。本文阐述了油色谱分析的原理,介绍了一台“油—油”电缆出线变压器中压侧油箱油色谱数据中乙炔含量超标,对该变压器中压侧油箱进行开仓检查,发现连接法兰的末屏引出线松动,造成放电,该结果与油色谱数据分析结论一致。但是常规的电气试验合格,说明传统的试验方法对于发现充油电气设备内部的隐藏性故障灵敏度不高。因此,利用油色谱分析可以及早地发现充油型电气设备内部隐藏性故障,确保电力设备安全稳定运行。     

电力变压器状态评估及故障诊断措施

整个电力系统里最为核心的部分是电力变压器,它运行状态是否良好,会影响到电力系统整体的运行状态,是人们日常工作和生活用电的保障.所以,在对电力系统实施建设的过程中,必须要选择质量可靠,运行稳定的电力变压器.在使用电力变压器之前,一定要对其运行状态加以检测,从而及时的发现变压器工作中的问题,采取相应措施来防止事故的发生.本篇文章首先对电力变压器进行评估时获得所需的参数的方法进行了探讨,从而分析出对其进行状态评估的方法以及诊断故障的措施.     

振动分析在内燃机故障诊断中的应用

从理论上分析，机器在振动频谱与非正常运转工况的相应源点之间建立了多种可靠的相关性，因此过大的振动通常伴随着机器的故障出现，通过在四冲程汽油机上进行试验证明，各种人为的非正常工况会影响振动谐波分量的分布，从而表明振动分析完全可以在内燃机故障诊断中加以应用。     

数据流分析在电控发动机故障诊断中的应用

汽车故障诊断仪除了具有对汽车电子控制系统自诊断系统进行读取故障码和清除故障码的功能外,还具有对电子控制系统各种传感器和执行器的动态数据测试功能(数据流分析).数据流分析在诊断电控系统的软故障方面具有独特的优势.结合实例阐述了数据流分析在电控汽车故障诊断中的应用.     

PLC在机电设备故障诊断中的应用

PLC能够为机电设备的故障诊断提供强有力的技术支持,提高机电设备生产效率,确保生产系统的正常运行。针对PLC在机电设备故障诊断中的应用进行了简单分析,提出结合计算机技术和专家知识,可以实现智能化故障诊断。      

模态试验分析在汽车车架故障诊断中的应用

针对汽车车架,就激振方法、固定方式、激励方式、试验频段的选择、测点布置、试验原理、测量精度的保证措施等方面,给出了模态试验的具体方法。模态试验和理论计算相对照的结果表明试验模态分析不仅可以用于分析车架结构的动力学特性,还可以直接评价结构设计,预估在一定使用环境下结构可能出现的问题,是一种有效的故障诊断方法。     

波形分析在电控发动机故障诊断中的应用

汽车电子设备的有些信号变化速率非常快,许多故障信号是间歇的,时有时无,这就需要仪器的测试速度要高于故障信号的速度,数字示波器完全可以胜任这个速度,且比其他的汽车检测仪还快,高取样速度可以精确详实地显示输入、输出元件的状况,不仅如此,也可以显现出元件或线路的噪声或间歇性故障.通过数字示波器可以观察到汽车电子系统是如何工作的,电控发动机的传感器与执行器的信号波形能够如实反映动态的全过程,同时也呈现出某种变化规律,将这些规律总结出来进行波形分析,可以快速找到发动机故障部位甚至故障原因.     

FTA在数控机床故障诊断中的应用

在简单介绍故障树分析法的基础上,以某一进口加工中心的电源系统为例建立故障树,分析得出最小割集,介绍故障树在故障诊断时的具体应用方法,并提出保养建议,以提高设备利用率。     

波形分析在汽车故障诊断中的应用探究

随着电子技术在汽车应用地不断深入,车辆故障原因也变得更为复杂化,单一的汽车故障诊断方法已无法满足电子化程度越来越高的车辆电控系统的要求.将波形分析应用于汽车故障诊断中,可通过对比分析电子信号参数提高故障诊断的速度与精确度.与单一使用传统故障诊断方法相比较,结合波形分析方法获取工况信息的途径更为直接,具有较高的实时性,因而诊断过程更加快速、诊断结果更为准确,尤其对在较短时间内发生的偶发性、间歇性故障.     

小波变换在水泵故障诊断中的应用

小波变换具有很好的时域和频域局部化特性,为以非稳态振动为特征的信号提供了有较的分析手段。采用磁电式速度传动器测定水泵机组的振动信号,并通过小波变换处理进行故障诊断分析。结果表明,小波变换的分析方法较传统的傅立叶变换更为有效。     

灰色关联分析在点火系统故障诊断中的应用

在分析发动机点火系统故障诊断参数的基础上，提出了用灰色关联分析进行故障诊断的方法。建立了基于灰色关联分析的故障诊断模型，给出了计算灰色关联度的具体步骤，建立了汽车发动机点火系统的故障集、征兆集。实例分析结果表明，利用灰色关联分析理论对发动机点火系统进行故障诊断，是一种行之有效的方法。     

神经网络在大型泵站故障诊断中的应用

1 前言 大型泵站机组的运行安全性具有重要的经济和社会意义。因此，对泵站系统运行状态监测及故障诊断，就显得非常迫切和重要。本文主要探讨了径向基函数网络在大型泵站故障诊断中的应用，通过建立各种数学模型及其各模型特点的分析，建立适合于泵站系统中的故障诊断的诊断决策模型。人工神经网络作为一种新近发展起来的新学科具有非常强的分类、学习、记忆、联想、计……     

时序分析在汽车变速箱齿轮故障诊断中的应用

采用时序建模的方法对汽车变速箱齿轮进行ＡＲ谱分析,通过与传统功率谱分析比较看出,时序分析在谱分析中有较好的性能,在故障诊断中具有良好的应用前景。     

小波分析在农业机械故障诊断中的应用

机械故障诊断中常用的方法之一是信号分析.小波分析具有多分辨率分析和时频定位的特点,能够分析信号的局部特征.利用小波分析可以非常准确地分析出信号在什么时刻发生畸变,显示信号的局部特征,有助于信号的实时处理.为此,简述了小波分析的基本原理及其用于故障分析的机理,并就其应用举了实例.     

数据分析在汽车故障诊断中的应用

数据参数在汽车检测中的应用极大地提高了检测的效率与准确性,综合的检测手段和故障分析也要求从业人员应有较高的综合素质。     

组合式神经网络在转子故障诊断中的应用

在组合式神经网络的故障诊断中,模糊积分是一种对各神经子网的诊断结果进行信息融合的方法,其中需要计算模糊密度。本文首先介绍组合式神经网络故障诊断的思想,给出了基于模糊C均值聚类的模糊划分方法;其次分析一种不可取的模糊密度计算方法,基于模糊粗糙函数,给出计算组合式神经网络重要性的方法;然后,阐述了组合式神经网络的网络训练和诊断方法;最后,用故障模拟数据验证了诊断方法的有效性。     

神经网络在柱塞泵故障诊断中的应用

神经网络算法在解决多参非线性问题中表现出极强的自适应能力,运用到泵故障检测上能找到故障特征值与对应故障之间的关系。把柱塞泵故障特征值作为BP神经网络的输入量,柱塞泵的故障特征作为输出量,并选择3层BP神经网络,其中隐含层包含10个中间节点。从仿真结果可看出所建立的BP神经网络模型能很好地诊断柱塞泵的故障类型,对柱塞泵维护有重要的意义。