基于SCADA的风力机故障预测与健康管理技术研究
这是一篇关于PHM,数据融合,状态评价,故障诊断,状态预测的论文, 主要内容为随着人们对环境保护日益重视,国内外风电产业呈现出高速发展态势。由于国内风电产业起步较晚,产业发展虽然快速但非常粗放,风电装备制造、风电场运营等诸多方面的产业成熟度不高,由此带来风电装备、电场的事故频发,目前已成为制约我国风电产业健康、快速发展的重要原因。因此,开展风电装备故障预测与健康管理(PHM,Prognostics and Health Management)的研究具有重要的现实意义和应用价值。以国内某风电场为对象,基于对典型风电场健康管理需求的充分的调研,提出了适合国内风力机健康管理的PHM技术研究框架。首先,按照FMECA(Failure Mode Effects and Criticality Analysis)的分析流程,完成了风力机系统的FMECA分析,给出风力机的主要部件、对应的故障模式、故障主要原因及严酷度等。其次,提出了基于风电场SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)数据预处理的方法。提取重要部件的状态特征之后,采用加权DS证据理论融合技术。然后,基于模糊理论提出并建立了变权模糊综合评价模型,经过实际数据验证,评价结果贴近风力机的实际情况,验证了模型的有效性;根据风力机不同的设备特性,采用合适的诊断方法进行了故障诊断的研究,为故障预测提供支持。最后,开展了风力机故障预测的研究,基于灰色理论提出了等维灰数动态预测模型,仿真和实际应用表明,提出的预测模型提高了风力机故障预测的精度。以国内某风电场采集的实际监测数据为样本,分别对风力机的状态评价、故障诊断和状态预测进行实例验证。采用J2EE架构设计和开发了风力机故障预测与健康管理原型系统,该系统集成了实时状态评价、故障诊断和状态预测,实现了风力机的健康管理。实验结果表明,论文改进的数据融合方法、变权模糊综合评价模型及等维灰数动态预测模型等方法有效、可行,PHM原型系统很好的实现了风力机的状态评价、故障诊断和状态预测。本文的研究成果对于提高风力机运行的可靠性,降低其故障发生率,提高风电场的运营效率具有很好的实际应用价值。
铁路机车柴油机故障诊断系统的设计与实现
这是一篇关于PHM,故障诊断,轨道交通的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,信息技术与轨道交通的融合越加深入,促使轨道交通领域向着智能化的方向发展。当今时代,传感器技术和人工智能技术已经取得了突破性的进展,这些技术也更多地服务于社会的需要,使人们的生活更加安全和便利。在轨道交通领域,柴油机是重要的动力装置,保障其正常运行非常重要,若其发生故障,则很有可能影响人们的出行,甚至影响人们的生命安全。为了保障铁路机车柴油机的安全运行,本文设计并实现了铁路机车柴油机故障诊断系统,通过使用该系统可以实现对柴油机及其部件的管理,也可以实时监控柴油机的运行状态并对其进行实时故障诊断,以达到在重大问题将要发生的前期就可以发现故障的目的,从而避免事故的发生。本文首先介绍了项目的背景,对国内外发展现状进行了分析,并明确了项目的必要性。然后对项目开发过程中使用的相关技术进行了阐述,并对系统进行了详细的需求分析工作,确立了系统的开发需求。接着对系统进行了概要设计和详细设计,设计了故障诊断算法,并将系统分为设备监控与管理、算法管理、故障管理、维护管理和用户管理五大功能模块,每个功能模块下又包含了若干子功能。在故障诊断算法的设计过程中,以1DCNN为基础,结合经PSO算法调优的SVM分类器,建立了故障诊断算法模型。在系统的开发过程中,项目采用Spring Boot框架,使用Kafka消息队列实现系统服务器与算法服务器间的数据交互,使用My SQL数据库存储系统数据,使用阿里云OSS对象存储完成系统中文件的存储。在开发完成后,对系统进行了单元测试、功能性测试以及非功能性测试。最后,对项目实现和论文撰写过程进行总结,并展望了系统的未来发展方向。铁路机车柴油机故障诊断系统已在企业内部试用,且自使用以来一直平稳运行,为用户提供了很大的便利。后续将会根据用户的建议继续对系统进行优化,以满足系统正式上线要求。
轨道交通设备智能感知流程在线编排与测试系统的设计与实现
这是一篇关于PHM,故障诊断,智能感知的论文, 主要内容为为解决轨道交通设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management,PHM)技术架构与具体设备场景的耦合度较高,所导致的现有的数据分析算法及配套的检测软件出现种类繁多、接口复杂、操作自成体系、孤岛现象严重等问题,本文设计并实现了轨道交通设备智能感知流程在线编排与测试系统。该系统可作为PHM系统的前置处理,可快速搭建故障感知流程并在线运行测试,从而在根源上解决故障诊断技术对于数据处理流程管理的封闭性以及场景针对性的问题。在本系统中,本人主要负责数据接入、模块配置、流程管理、流程部署、模型管理、数据管理六个功能模块的设计与实现。其中:(1)数据接入:负责与数据中台建立连接,实现传感器和边缘计算单元两种采集设备信息的接入与模块封装;(2)模块配置:负责提供智能感知模块及其参数信息的管理,完成模块创建、模块复制等业务功能的具体实现;(3)流程管理:实现流程信息的整体管理,提供感知流程的创建、流程图以及流程内各个节点模块参数的存储与读取;(4)流程部署:经由Kafka与算法服务器完成信息交互,负责实现流程在部署相关的信息存储、流程验证、具体模块运行、实时数据返回、手动或自动停止;(5)模型管理:提供算法模型及测试结果的展示及下载;(6)数据管理:提供流程运行中间数据的展示及下载。并在上述系统功能实现的基础上,通过完成基于长短时记忆网络(LongShort Term Memory Network,LSTM)的状态分类算法接口设计与模块封装,经由本地离线试验后通过系统创建该模块并完成在线测试,对系统的智能感知流程的部署功能进行整体验证。轨道交通设备智能感知流程在线编排与测试系统目前还处于迭代阶段,在后续迭代中进一步提升系统易用性与安全性,并配合PHM系统的应用需求,建立流程数据及模型的外部接口,以完善流程编排与测试的应用路径,为用户提供完整的轨道交通乃至工业领域设备智能运维支持。
铁路机车柴油机故障诊断系统的设计与实现
这是一篇关于PHM,故障诊断,轨道交通的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,信息技术与轨道交通的融合越加深入,促使轨道交通领域向着智能化的方向发展。当今时代,传感器技术和人工智能技术已经取得了突破性的进展,这些技术也更多地服务于社会的需要,使人们的生活更加安全和便利。在轨道交通领域,柴油机是重要的动力装置,保障其正常运行非常重要,若其发生故障,则很有可能影响人们的出行,甚至影响人们的生命安全。为了保障铁路机车柴油机的安全运行,本文设计并实现了铁路机车柴油机故障诊断系统,通过使用该系统可以实现对柴油机及其部件的管理,也可以实时监控柴油机的运行状态并对其进行实时故障诊断,以达到在重大问题将要发生的前期就可以发现故障的目的,从而避免事故的发生。本文首先介绍了项目的背景,对国内外发展现状进行了分析,并明确了项目的必要性。然后对项目开发过程中使用的相关技术进行了阐述,并对系统进行了详细的需求分析工作,确立了系统的开发需求。接着对系统进行了概要设计和详细设计,设计了故障诊断算法,并将系统分为设备监控与管理、算法管理、故障管理、维护管理和用户管理五大功能模块,每个功能模块下又包含了若干子功能。在故障诊断算法的设计过程中,以1DCNN为基础,结合经PSO算法调优的SVM分类器,建立了故障诊断算法模型。在系统的开发过程中,项目采用Spring Boot框架,使用Kafka消息队列实现系统服务器与算法服务器间的数据交互,使用My SQL数据库存储系统数据,使用阿里云OSS对象存储完成系统中文件的存储。在开发完成后,对系统进行了单元测试、功能性测试以及非功能性测试。最后,对项目实现和论文撰写过程进行总结,并展望了系统的未来发展方向。铁路机车柴油机故障诊断系统已在企业内部试用,且自使用以来一直平稳运行,为用户提供了很大的便利。后续将会根据用户的建议继续对系统进行优化,以满足系统正式上线要求。
军用电源智能管控方法应用研究
这是一篇关于RS422,单片机,深度学习,PHM的论文, 主要内容为作为实现智能化、信息化、自动化的前提,武器装备深刻影响着信息化条件下作战方式。对军用用电设备进行实时的状态监测、诊断故障、健康预测、优化维修决策以及进行相关控制与管理是设备维修保障的重要内容。本文课题针对电源控制单元系统,设计分析相关硬件电路单元、控制软件,能有效的对电源系统的故障问题进行智能化诊断。首先针对军用电源系统的国内自主研发需求,研究具有自主知识产权的军用电源系统的智能管理和状态检测系统。对系统的设计方案进行说明,并介绍其工作流程,阐述军用电源系统的设计任务以及各个关键部分的相关组成。本课题研究主要开展了以下工作:1)采用CS32F103VB型32位微控制器设计最小系统,充分结合散热结构、电磁结构,设计相应的电源电路、通信接口、功率接口等关键模块,进行电路的加工和调试,编写各模块的驱动程序。2)设计电源系统的管理软件,实现电源的状态监测、故障诊断、状态预测,实现数据的遥测采集,控制指令的上位机传送控制,给出了相关通信协议,实现IAP远程在线编程调试。3)利用深度学习技术解决电源系统故障诊断,提高分析模型的问题分析准确度,从搭建的电源系统综合仿真平台采集电源状态原始数据,对比了基于DBN智能网络算法的性能。
铁路机车柴油机故障诊断系统的设计与实现
这是一篇关于PHM,故障诊断,轨道交通的论文, 主要内容为随着互联网技术的飞速发展,信息技术与轨道交通的融合越加深入,促使轨道交通领域向着智能化的方向发展。当今时代,传感器技术和人工智能技术已经取得了突破性的进展,这些技术也更多地服务于社会的需要,使人们的生活更加安全和便利。在轨道交通领域,柴油机是重要的动力装置,保障其正常运行非常重要,若其发生故障,则很有可能影响人们的出行,甚至影响人们的生命安全。为了保障铁路机车柴油机的安全运行,本文设计并实现了铁路机车柴油机故障诊断系统,通过使用该系统可以实现对柴油机及其部件的管理,也可以实时监控柴油机的运行状态并对其进行实时故障诊断,以达到在重大问题将要发生的前期就可以发现故障的目的,从而避免事故的发生。本文首先介绍了项目的背景,对国内外发展现状进行了分析,并明确了项目的必要性。然后对项目开发过程中使用的相关技术进行了阐述,并对系统进行了详细的需求分析工作,确立了系统的开发需求。接着对系统进行了概要设计和详细设计,设计了故障诊断算法,并将系统分为设备监控与管理、算法管理、故障管理、维护管理和用户管理五大功能模块,每个功能模块下又包含了若干子功能。在故障诊断算法的设计过程中,以1DCNN为基础,结合经PSO算法调优的SVM分类器,建立了故障诊断算法模型。在系统的开发过程中,项目采用Spring Boot框架,使用Kafka消息队列实现系统服务器与算法服务器间的数据交互,使用My SQL数据库存储系统数据,使用阿里云OSS对象存储完成系统中文件的存储。在开发完成后,对系统进行了单元测试、功能性测试以及非功能性测试。最后,对项目实现和论文撰写过程进行总结,并展望了系统的未来发展方向。铁路机车柴油机故障诊断系统已在企业内部试用,且自使用以来一直平稳运行,为用户提供了很大的便利。后续将会根据用户的建议继续对系统进行优化,以满足系统正式上线要求。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设港湾 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/54032.html
