基于视频监控的变电站巡检巡视系统设计

针对当前系统未能对变电站红外图像进行异常检测,导致变电站巡检巡视性能下降,平均测试时间和误报率增加,提出一种基于视频监控的变电站巡检巡视系统。 分别设计系统管理子模块、状态监测子模块和智能辅助控制子模块,对通过视频监控采集到的变电站图像进行 RGB 值校正,将输入空间样本映射到特征空间中,得到对应的数据集。 采用核猫群红外图像异常检测方法对变电站进行检测,最终获取异常区域,实现变电站巡检巡视。 通过和已有系统进行实验对比可知,所设计系统能够有效降低平均测试时间和误报率,同时还能够提升巡检巡视性能。     

基于实时分布式计算平台的智能变电站设备在线监测研究

提出了实时分布式计算平台,利用开源技术将在线监测获得的数据存储到计算平台进行数据处理,从而达到自动故障检测和分析的目的。实时分布式计算平台具有强大的计算能力,能为设备提供更为强大的数据整合和分析水平,有利于变电站设备自动状态监控。改进的监测系统已在智能变电站内EMI在线监测设备上得到应用,结果表明,通过对设备运行数据进行分析及计算,提高了变电站在线监测设备的故障诊断和状态监控水平。     

智能图像监控系统异常目标检测算法研究

为实现智能家居中的实时安全监控,提出了一种基于嵌入式平台和无线通讯的智能视频监控系统方案,并设计了智能视频监控系统中的异常目标检测算法。以背景差分法为基础,采用自适应闽值、运动目标跟踪及背景更新等方法,克服了背景光线变化、阴影及小目标带来的干扰,提出并实现了动态目标跟踪检测功能。该系统能够有效地对监控区域目标状态进行监测,并能根据监测结果进行报警等安全操作。实验结果表明,系统具有很高的实时性、可靠性和实用性。     

一种基于AVR单片机的直流电源监控系统

介绍一种基于AVR单片机(Atmega128)实现的直流电源监控系统的设计方案及其软、硬件设计思路.该监控系统能检测直流电源系统的各种实时运行数据及状态,自动监测各种故障并发出声光报警,实现蓄电池的智能管理;通过RS232或RS485与上位机通信,实现遥信、遥测、遥控和遥调等功能,能较好地满足无人值守变电站及配网自动化的需要.     

离心压缩机组智能联锁保护技术研究

大型离心压缩机组作为石化行业的关键机械设备之一,在运行过程中故障频发。当前普遍配备的联锁保护系统无法及时识别异常,只能通过单一过线报警停机方式进行保护,往往造成保护不足或者过保护。本文在已有智能联锁保护的基础框架上,针对机组异常检测,提出了一种基于高斯混合模型的异常检测方法,并提出了一种无量纲参数模型,定义了机组故障破坏力,融合到故障预警与诊断中,可根据故障诊断结论与故障破坏力大小,实现故障智能连锁保护,对保证离心压缩机组安全可靠运行具有重要意义。     

电力故障信息处理系统的研制与开发

介绍了为电力系统研制开发的分布式电力设备自检、故障数据采集及基于Internet的信息管理系统。该系统能够及时地将分布在各地变电站的所有设备状态数据通过电话拨号或者DDN方式传输到监控中心的数据库。使用信息管理系统可以实时地监控故障情况并进行各种数据的查询分析。该系统的应用可以使电力系统的设备监控自动化以及故障处理速度和能力都有很大的提高。     

针对变电站电源系统的电力电子集中式开关保护方案

针对现阶段变电站内电源系统存在的功率半导体器件与下级空气开关配合不合理而导致故障范围扩大的问题,提出了一种针对变电站UPS和直流电源系统的电力电子集中式开关保护方案。首先,分析了现有交直流电源系统中存在的问题和功率半导体器件及相关电路的短路特性。然后,说明了全域状态感知及故障判别技术在电源系统中的应用,提出了基于集中式开关的电源系统全域保护方案。最后,针对具体案例分析了所提方法在保护配置中的有效性。     

电力故障信息处理系统的研制与开发

介绍了为电力系统研制开发的分布式电力设备自检、故障数据采集及基于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ的信息管理系统。该系统能够及时地将分布在各地变电站的所有设备状态数据通过电话拨号或者ＤＤＮ方式传输到监控中心的数据库。使用信息管理系统可以实时地监控故障情况并进行各种数据的查询分析。该系统的应用可以使电力系统的设备监控自动化以及故障处理速度和能力都有很大的提高。     

面向故障分析的多源数据COMTRADE格式建模方法研究

目前用于继电保护故障分析的数据分散在不同的、相对较独立的系统中,还没有一套完整系统来整合这些独立系统的采集数据。针对这一现状,提出了面向故障分析的多源数据COMTRADE格式建模方法。该方法将故障录波子站、保护故障信息系统子站、EMS及远动系统的数据进行整合,可有效解决数据不全的问题,实现多源数据的综合分析。该方法可应用于常规变电站与智能变电站,根据不同的变电站进行不同的数据匹配,能够实现变电站二次数据的综合利用,实现故障的智能分析与反演,并能够为设备的状态评估提供有力的数据支撑。     

基于相似性建模的发电机组设备故障预警系统

针对由于发电机组设备故障而引起的电厂非计划停机所带来的不必要的经济损失问题,在故障诊断技术的基础上,对电厂开展了故障预警系统研究。故障预警系统包括状态估计和监测两个模块,通过分析故障预警系统的建模方法,提出了利用相似性方法实现设备状态估计,通过比较设备实时数据与历史正常数据之间的相似关系估计设备可能达到的状态。监测模块接收设备实时状态数据或估计状态数据后,判断设备状态,并显示故障关联信息,为工作人员分析故障原因提供了参考。最后,对山西某电厂的预警案例进行了介绍。研究结果表明,该故障预警系统可全面分析其所监控的所有设备信息、辨识设备性能异常状况,使发电企业能够在设备故障形成早期发现征兆,提前采取措施以避免设备故障的发生。     

继电保护辅助设备智能监测系统研究

对继电保护辅助设备检测方法进行研究,提出了一套继电保护辅助设备智能监测系统。利用物联网新型传感器、LPWAN和数据智能分析等技术,实现了压板及转换开关位置、户外箱柜内环境等继电保护辅助设备的状态实时感知、自动巡视、异常预警和数据共享等功能。研究结果表明,所提出的监测系统能够有效消除因压板及转换开关错漏投、端子箱凝露积水等原因造成的电网运行重大安全隐患,有效降低运维人员日常巡视的工作量,缓解巡视工作量与运行班组承载能力之间的矛盾。     

基于耦合隐马尔可夫的轴承故障诊断方法

针对轴承故障信号比较微弱的特点,提出了一种基于耦合隐马尔可夫模型(coupled hidden Markov model,简称CHMM)的轴承故障诊断方法。首先,根据轴承传动结构特点,设计能够监测轴承振动状态的传感器网络;其次,通过非线性特征提取方法获取能够反映轴承健康状态的少数关键特征,利用传感信号的矢量量化代替提取其频域微弱特征的方法,可有效提高故障诊断效率和准确率;然后,在多通道信息融合中引入隐马尔可夫模型,采用左右型齐次隐马尔可夫链实现故障诊断;最后,通过对各种轴承故障状态构建其对应的耦合隐马尔可夫模型的方式,实现对轴承故障类型的辨识。试验结果表明,该方法能够有效地实现对轴承故障类型的识别。     

Intelligent vehicle electrical power supply system with central coordinated protection

The current research of vehicle electrical power supply system mainly focuses on electric vehicles (EV) and hybrid electric vehicles (HEV). The vehicle electrical power supply system used in traditional fuel vehicles is rather simple and imperfect;electrical/electronic devices (EEDs) applied in vehicles are usually directly connected with the vehicle’s battery. With increasing numbers of EEDs being applied in traditional fuel vehicles, vehicle electrical power supply systems should be optimized and improved so that they can work more safely and more effectively. In this paper, a new vehicle electrical power supply system for traditional fuel vehicles, which accounts for all electrical/electronic devices and complex work conditions, is proposed based on a smart electrical/electronic device (SEED) system. Working as an independent intelligent electrical power supply network, the proposed system is isolated from the electrical control module and communication network, and access to the vehicle system is made through a bus interface. This results in a clean controller power supply with no electromagnetic interference. A new practical battery state of charge (SoC) estimation method is also proposed to achieve more accurate SoC estimation for lead-acid batteries in traditional fuel vehicles so that the intelligent power system can monitor the status of the battery for an over-current state in each power channel. Optimized protection methods are also used to ensure power supply safety. Experiments and tests on a traditional fuel vehicle are performed, and the results reveal that the battery SoC is calculated quickly and sufficiently accurately for battery over-discharge protection. Over-current protection is achieved, and the entire vehicle’s power utilization is optimized. For traditional fuel vehicles, the proposed vehicle electrical power supply system is comprehensive and has a unified system architecture, enhancing system reliability and security.     

无标签数据下基于特征知识迁移的机械设备智能故障诊断

对于智能故障诊断方法,大量有标签数据是实现智能模型训练的必要条件,但该条件在部分工业应用场景下难以满足。难以采集足够有标签数据,尤其是故障状态下的数据,在一定程度上限制了智能故障诊断方法的工业化应用。为解决该问题,提出基于特征知识迁移的机械设备智能故障诊断方法,将实验设备或其他相关设备所采集的足量有标签数据所蕴含的特征知识迁移至工业现场设备所部署的智能模型中,完成不同机械设备之间监测数据的特征知识迁移,从而实现无标签数据下的机械设备智能故障诊断。提出方法首先构建一维深度卷积神经网络,实现从原始振动信号到机械设备故障类别的深度映射。然后在深度卷积神经网络中加入领域适配正则约束项,实现不同机械设备监测数据间特征知识的深度迁移适配。最后,通过全连接神经网络进行机械设备健康状态的识别。为验证提出算法的有效性,通过两种机械设备的轴承在不同性能状态下所采集的监测数据进行迁移故障诊断实验,实验结果表明:提出方法实现了不同设备间监测数据特征知识的迁移适配;相对于传统智能诊断方法,提出的方法在两个数据集之间的迁移故障诊断识别率提高20%以上。     

矿用强力带式输送机智能监控技术研究进展

强力带式输送机是煤矿主要运输设备,针对矿用强力带式输送机存在启停冲击、运行过程跑偏、撕带等故障综合保护、强力输送带缺陷智能识别和传动系统关键部件故障诊断等问题,研究了强力带式输送机软启动及节能运行技术、综合保护及传动系统关键部件故障诊断技术和强力输送带内部缺陷检测技术与智能识别方法。提出了一种矿用强力带式输送机智能监控系统,并构建了智能监控实验平台,该系统集变频控制、强力输送带缺陷弱磁检测、运行故障综合保护和传动系统关键部件故障诊断于一体,解决了以上各个模块信息孤岛问题,实现了带式输送机全面智能保护,对确保强力带式输送机安全、高效运行和煤矿安全生产具有重要意义。     

SV/GOOSE合并组网继电保护测试数据交互方法

为解决智能变电站SV/GOOSE合并组网下存在无法正常定检的问题,提出一种专用数据交互方法及其实现方案。进行信号隔离与过滤技术研究,在SV/GOOSE合并组网智能变电站的继电保护装置测试时,可解决单根光纤中关联信号的分离与重组问题;进行一体化联合测试方案研究,实现运行变电站内保护装置与智能终端的一体化测试;对数字化保护装置各类测试方案的适用范围和特点进行研究,提出针对不同工程配置和试验设备的保护测试方案。     

无损云检测技术研究及仪器系统开发

传统无损检测技术不能满足机械设备状态监测的需求,无损云检测技术是状态监测领域的未来发展趋势,也是设备健康管理基于大数据的必然需求。首先,归纳总结了无损检测和云检测的含义,基于此定义并分析了无损云检测的概念,明确无损云检测的四大优势;其次,阐明无损云检测的三个发展阶段,依据功能要求构建出数据流程和系统架构;最后,从仪器、系统两个层面分别进行设计开发和工程应用,通过对无损云检测仪器和系统架构的设计分析,研制声发射云检测仪器设备、搭建大型游乐设施健康监测和管理云平台。实现设备监测、故障诊断、结果可视化等动态管理功能,较好实现无损云检测的综合应用,从云检测角度提供大型游乐设施综合管理新的解决方案,为后续智能检测的研究提供参考并奠定基础。     

基于XML的某测试设备故障诊断

以某型测试设备为研究对象,针对该设备的电路结构和工作特点,设计了基于XML的测试设备智能故障诊断系统。介绍了该诊断系统的故障诊断方案、故障库知识的获取以及故障诊断软件的设计。实践证明该故障监测诊断系统工作稳定、可靠性高,能够实现对测试设备故障的快速检测与定位。     

Intelligent on-line fault tolerant control for unanticipated catastrophic failures

As dynamic systems become increasingly complex, experience rapidly changing environments, and encounter a greater variety of unexpected component failures, solving the control problems of such systems is a grand challenge for control engineers. Traditional control design techniques are not adequate to cope with these systems, which may suffer from unanticipated dynamic failures. In this research work, we investigate the on-line fault tolerant control problem and propose an intelligent on-line control strategy to handle the desired trajectories tracking problem for systems suffering from various unanticipated catastrophic faults. Through theoretical analysis, the sufficient condition of system stability has been derived and two different on-line control laws have been developed. The approach of the proposed intelligent control strategy is to continuously monitor the system performance and identify what the system's current state is by using a fault detection method based upon our best knowledge of the nominal system and nominal controller. Once a fault is detected, the proposed intelligent controller will adjust its control signal to compensate for the unknown system failure dynamics by using an artificial neural network as an on-line estimator to approximate the unexpected and unknown failure dynamics. The first control law is derived directly from the Lyapunov stability theory, while the second control law is derived based upon the discrete-time sliding mode control technique. Both control laws have been implemented in a variety of failure scenarios to validate the proposed intelligent control scheme. The simulation results, including a three-tank benchmark problem, comply with theoretical analysis and demonstrate a significant improvement in trajectory following performance based upon the proposed intelligent control strategy.