智能变电站故障预测与健康管理关键技术及展望

随着智能变电站系统自动化程度的快速发展以及新型传感器的广泛应用，智能变电站内电气设备数据挖掘直接关系着智能变电站的可靠性、稳定性和安全性。针对大数据背景下智能变电站的智能运维，着重介绍故障预测与健康管理(prognostics and health management,PHM)技术在智能变电站的应用，并采用状态检修系统开放体系架构（open system architecture condition-based management,OSA-CBM）标准对PHM系统的层次结构进行了梳理。首先，在对智能变电站系统结构进行分析的基础上，重点总结了可用于智能变电站的基于数据驱动的各种故障诊断及寿命预测方法；然后，系统分析了智能变电站中的检修管理的研究成果；最后，基于OSA-CBM架构提出了一种可用于智能变电站的PHM架构。     

变电设备状态检修管理系统的设计与实现

以变电设备状态检修导则为依据,以全面整合现有各种检测数据为目标,参考OSA-CBM的构成思路,设计了变电设备状态检修管理系统。介绍了系统的设计思路,平台的分层构架、技术构架、总体功能框架;并论述系统的开发实现。     

盾构机故障诊断与远程维护系统设计与研究

OSA-CBM是设备基于状态维护的开放体系标准。参考OSA-CBM标准的层次结构模型,首次将CBM系统理论应用于盾构故障诊断与维护,设计了盾构故障诊断与远程维护系统（shieldfaultdiagnosisandremotemaintenancesystem,SFDRMS）。介绍了OSA-CBM标准,论述了SFDRMS的体系结构设计,后以健康评估模块为例对SFDRMS中单一模块实现的理论方法进行了阐述,为开发SFDRMS并实现工程化应用提供理论依据,从而保证盾构设备可以高效安全地施工。     

基于OSA-CBM煤矿机械故障诊断系统的研究

依托状态维护的设备模块接口及数据描述体系标准,OSA-CBM的构建在煤矿信号处理机诊断技术的应用方面具有重要意义。对OSA-CBM进行了简单介绍,在此基础上分别从系统结构、诊断系统2方面对煤矿机械故障诊断系统的实现方案进行了深入分析和阐述。     

基于风洞的设备健康管理与数据有效性判定平台研究

低速增压风洞是满足我国航空工业科技发展而建设的一座气动力重大基础试验设施;为了保障该设施的高效率和可靠地运行,以各机电设备、电气测控设备、机械装置为对象,根据其故障模式和故障特点选取合适的监测点,获取实时工作状态数据,再以数据为基础,进行状态监测、故障诊断、故障预测,实现预先性决策和针对性快速维修;基于OSA-CBM+体系构建的风洞健康管理系统,根据设备的运行状态,实现对试验数据的有效性进行实时判定,并实现了风洞装备由事后维修向视情维修转变;实现了装备从使用、维护、管理模式由分散式管理向集约式管理的转变;实现了装备系统故障诊断、预测及判读从人工智能向机器智能的转变。