基于变结构的计算机故障分析新方法

目前，采用传统的计算机故障分析方法，只能求得注入故障节点的短路电流，这在工程上使用常感不便．本文提出基于变结构的计算机故障分析新方法，能够直接求出在设备(如断路器)两侧发生短路时，通过设备(如断路器)的短路电流，给电气设备选择、继电保护整定计算带来了极大的方便。     

单板计算机故障分析

依据微型计算机故障诊断方法,给出五类单板计算机故障分析。最常遇见的故障是接通电源后不出现提示符;用MON键中断程序时不回到监控,不能单步执行程序,EPROM写入失败,盒式磁带机转储或装入程序失败等。另外,对改进单板计算机性能提出了一点意见。     

计算机常见故障分析

本文主要介绍我公司在计算机使用中的常见故障，包括主板、硬盘、软驱和打印机的故障。分析了产生故障原因、故障分类和相应处理措施，并提出了在使用计算机的过程中应注意的事项和常用预防性维护措施。     

计算机随机性死机故障分析

随机性死机是计算机运行过程中经常出现的故障，本文从硬件和软件两个方面分析了引起死机的原因，并提出了相应的处理办法。     

电力系统短故障分析及其快速诊断

当电力系统发生故障时，如何快速、准确地查找故障发生地点，并确定故障类型变得至关重要．本文运用经典的对称分量理论，得出快速诊断线路故障的一种方法，以一个实际的简单电力系统为例，通过运用Visual Basic语言进行编程实现，验证了“电力系统故障快速诊断系统”的正确性．     

电力系统谐波计算方法

本文应用谐波平衡原理,为电力系统谐波计算提出了一种新的计算方法,该方法把迭代变量压缩到非线性负荷端口,大大减少了迭代变量,从而使电力系统谐波计算可以在微机上实现。     

电力系统配电网中单相接地故障分析

通过对配电网中单相接地故障现象的分析,阐述了电力系统中不同的中性点接地方式下单相接地故障的具体表现形式。     

一种快速有效的实时线损计算方法

由于电力系统测量条件的改善,理论线损的计算具备了实现实时计算的条件。给出了实时线损计算的含义的讨论,并给出了一种基于电压,电流幅值和有功,无功测量数据的线损计算方法,该方法具有快速,简单的特点,特别适合实时线损的计算要求。     

计算机硬盘故障分析及维护

随着计算机软、硬件技术的迅猛发展和计算机应用范围的不断扩大,计算机的用户急剧增多。广大的计算机用户在使用计算机的过程中,由于计算机本身的质量问题和用户操作不当,计算机经常会出现各种各样的故障。硬盘,也一度成为电脑中最脆弱、最娇贵的配件了。由于硬盘存有用户的重要资料,所以,每个人都会尽自己所能地挽救、维护硬盘。     

试析继电保护故障分析系统的探究

继电保护是电力系统安全正常运行的重要保障,随着电网自动化技术的快速发展,电网自动化系统的功能和性能不断完善,电力运行管理工作的自动化程度达到了很高的水平。其中继电保护技术的发展是电力安全发展趋势的一种必然选择,也是企业在供电过程中不可缺少的一种重要应用工程。本文主要探讨了新形势下继电保护故障分析系统在电力系统中的应用。     

基于故障树与案例相结合的故障诊断方法

针对惯性导航等航海装备的复杂性,提出了基于故障树和基于案例的故障诊断方法,分析了2种方法各自的优缺点,最后提出将两者相结合的故障诊断方法,充分发挥各自优势,建立案例库,通过学习机对案例进行解释,依据故障树方法建立规则,由推理机调用相关规则进行故障判断．     

直流牵引供电系统故障测距的新方法

城市轨道交通牵引供电系统快速准确的故障定位,对地铁正常运营具有重要意义.在PSCAD/EMTDC中搭建双边供电方式下的仿真模型,考虑集肤效应下的牵引供电系统短路故障,采用MUSIC功率谱的方法提取双端故障行波的固有频率中的主频率进行测距.经仿真验证:本文方法解决了集肤效应对故障测距精度的影响问题,与基于稳态分量的阻抗分析法或行波法等测距方法相比,该方法不受波速与线路参数测量误差的影响,提高了现有方法的测距精度,具有一定的应用前景.     

基于暂态分量的配电网单相接地故障选线新方法

在对目前应用小波变换技术进行配电网单相接地选线方法综合分析的基础上，提出了一种基于最小瞬时零序功率的选线新方法。通过分析配电网单相接地故障的暂态过程，给出了配电网单相接地故障时零序电压和各条线路的零序电流的瞬时表达式，定义了瞬时零序功率并将其作为故障选线特征量。结合配电网单相接地故障的大量仿真分析，应用小波包将零序电流和零序电压暂态信号逐层剥离，提取最大分量的信号频段为特征频段；根据各线路特征频带的零序电流、零序电压计算每条线路的瞬时零序功率，在短路第1个周期内，具有最小瞬时零序功率的线路为故障线路。仿真分析结果表明，该选线方法对中性点不接地和中性点经消弧线圈接地配电网都适用，而且不受短路时刻、线路长度的影响，抗电弧过渡电阻能力强。     

超立方体网络容错性的概率分析

用概率分析的方法研究在给定结点错误概率的情况下超立方体网络容错性的概率,证明了一个具有1024个结点的10维超立方体网络能够容许多达10%的错误结点而具有99％的概率确保正确结点的连通性;如果结点的错误概率不超过0.1％,则所有实际规模的超立方体网络(结点数可多达1万亿个)能够具有99.9％的概率确保正确结点的连通性.研究结果表明,所提出的方法也能够用于研究其他层次结构的网络和其他网络通信问题.     

电力系统动态记录与故障分析支撑平台的研究

分析了电力调度自动化系统和故障分析系统的现状和特点,提出了动态记录与故障分析支撑平台的概念并对其进行了研究.介绍了平台的主要特点,给出了平台设计的整体架构,并说明了各组成模块的功能划分,还对模块间的关系等相关问题进行了阐述.     

一种基于相关性分析的故障风机损失发电量估计方法的研究

研究并提出了一种故障风机损失发电量估计方法。该方法对故障风机的风速进行估计,结合风机的实际输出功率曲线给出故障风机故障期间损失发电量的估计值。在风速估计方面引入了相关性分析,选取与故障风机风速强线性相关的正常运行风机,对其风速应用回归分析方法获取故障风机风速的估计值。在估计方法的基础上,还给出了该方法在风机监控系统中的一个实现,并对估计效果进行了验证分析。     

小波分析法在变速机械故障诊断中的应用

首先利用小波分析将非平稳随机信号进行分解，然后再由Ｆｏｕｒｉｅｒ变换对分解后的信号进行频谱分析，最终根据各频谱特征，实现对变速机械的故障诊断．以某冷轧厂新增３５００ｔ／ｈ大型冷却塔用变速及冷却系统的故障诊断为例，验证了本文提出的用小波分析对变速系统进行故障诊断的有效性     

Nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis

To ensure the system run under working order, detection and diagnosis of faults play an important role in industrial process. This paper proposed a nonlinear fault diagnosis method based on kernel principal component analysis (KPCA). In proposed method, using essential information of nonlinear system extracted by KPCA, we constructed KPCA model of nonlinear system under normal working condition. Then new data were projected onto the KPCA model. When new data are incompatible with the KPCA model,it can be concluded that the nonlinear system is out of normal working condition. Proposed method was applied to fault diagnosis on rolling bearings. Simulation results show proposed method provides an effective method for fault detection and diagnosis of nonlinear system.     

基于小波-能量模式的回转支承故障诊断方法研究与应用

回转支承机械结构和工作条件特殊,导致其故障机制复杂,传统的信号分析方法难以对其进行有效的故障诊断.提出了一种基于小波分解与能量谱相结合的回转支承故障诊断方法.利用小波多尺度、多分辨率的特性,对回转支承振动信号进行多尺度分解;根据回转支承低频故障特性,对小波分解后的低频区进行频谱分析,再结合各尺度频带能量谱进行回转支承故障诊断.通过对回转支承加速寿命试验中各阶段数据分析表明,该方法能够有效、准确地诊断出回转支承故障模式,相比单一的小波频谱分析诊断精度更高、可靠性更好,具有一定的工程实用价值.     

基于互信息-主成分分析-贝叶斯网络的化工过程故障诊断方法

为了解决复杂工业过程中存在变量众多、特征提取困难等问题,提出一种基于互信息(mutual information, MI)、主成分分析(principal component analysis, PCA)和贝叶斯网络(Bayesian network, BN)相结合的诊断方法。利用互信息与PCA在故障特征信息提取的优势,并结合BN在建模中强大的学习能力,建立互信息-主成分分析-贝叶斯网络(mutual information-PCA-Bayesian network, MPBN)故障诊断模型,最后根据联合树推理算法完成推理实验,并在田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)过程进行仿真验证。实验结果表明,该方法有效提高了化工过程诊断的准确效率和稳定性,尤其可在传感器存在证据缺失等不确定性环境因素情况下,依然具有一定的故障诊断效果。