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电子通信设备故障监测系统v1.0
有一定实用价值
成都大学 2015-12-30
大型煤矿生产设备监测与故障诊断
 本项目的研究内容是面向大型煤矿的生产工艺流程,针对煤矿主要生产设备系统(电铲、钻机、单斗挖掘机、轮斗挖掘机、皮带车、排土机、自卸卡车等)运行状况的实时在线监控、性能衰退过程的评估预测、故障预测预警、故障诊断与分析、维修维护的智能分析与决策以及优化维修维护调度方法进行研究,开发相应的软硬件系统,实现现代化煤矿关键设备的远程监控、运行状况分析、故障预测预警、故障分析诊断、优化维修维护、全寿命跟踪管理,为预知检修维护提供技术支持,保障煤矿生产的安全、可靠、连续运行。 针对以上技术需求,本项目的总体目标是: (1)建立覆盖整个矿区关键设备的数据采集系统。 (2)开发关键设备常见故障判断分析系统。 (3)开发关键设备故障预知判断分析系统。 (4)通过数据采集信息达到智能判断故障点、故障类型、故障原因并提供检修维护方案的技术支持;达到智能预知判断设备状况、运行状态及其可能发生的状况。 (5)提供预知检修维护技术支持,避免故障范围扩大而影响设备安全可靠连续运行。 (6)提供维修业务支持,针对典型故障提供相应维护维修方案。 (7)提供数字化点检支持。 (8)提高设备出动率1-3%,每年降低设备检修费用及维护成本1000-3000万元,提高设备检修工作效率3-5%,实现高效维护检修目标。 该项目与同类技术产品比较,具有故障预警功能以及全方位生产设备监测,并实现远距离矿区无线数据实时通信。在采矿行业中具有明显的技术特点和优势,解决了采矿行业的无线预警、矿区全方位监测等问题,在国内外同行业中处于领先水平。
北京交通大学 2021-04-13
输变电设备在线监测与故障诊断系统
随着国民经济的持续发展,我国的电力系统正在向超高压、大电网、大容量、自动化的方向发展,对输变电设备进行在线监测与故障诊断,可有效提高电气设备的运行可靠性,具有重要的意义。该系统能够联网实时监测和远程管理变压器、GIS、电容型设备等输变电一次设备,及时发现输变电设备内部的各种短路、局部放电、绝缘受潮和老化等故障,并实时诊断预警,为输变电设备正常运行提供必要的指导数据,大大提高了输变电设备的运行可靠性。该系统是总结十多年来高电压与绝缘技术研究所关于绝缘泄漏电流测量、介质损耗测量、局部放电测量、振动特征测量和故障诊断技术等领域的研究结果,结合现场实际检测和处理经验,采用最新的传感器技术、信号处理技术、计算机技术等手段和最新诊断理论、算法实现的新一代高性能智能化、综合化的在线监测系统。采用多元信息融合技术进行故障综合诊断,诊断效率和准确度大大提高,达到了国内领先水平。近年来基于该课题,我研究团队共获得省部级科技成果二等奖、三等奖各1项;申请发明专利20余项;承担“973” 、“863”子课题各1项、国家自然基金项目3项、省自然基金项目2项,其他横向项目10余项。有100余台套输变电设备在线监测与故障诊断系统在现场运行,经济效益和社会效益显著。
华北电力大学 2021-02-01
输变电设备在线监测与故障诊断系统
随着国民经济的持续发展,我国的电力系统正在向超高压、大电网、大容量、自动化的方向发展,对输变电设备进行在线监测与故障诊断,可有效提高电气设备的运行可靠性,具有重要的意义。该系统能够联网实时监测和远程管理变压器、GIS、电容型设备等输变电一次设备,及时发现输变电设备内部的各种短路、局部放电、绝缘受潮和老化等故障,并实时诊断预警,为输变电设备正常运行提供必要的指导数据,大大提高了输变电设备的运行可靠性。该系统是总结十多年来高电压与绝缘技术研究所关于绝缘泄漏电流测量、介质损耗测量、局部放电测量、振动特征测量和故障诊断技术等领域的研究结果,结合现场实际检测和处理经验,采用最新的传感器技术、信号处理技术、计算机技术等手段和最新诊断理论、算法实现的新一代高性能智能化、综合化的在线监测系统。采用多元信息融合技术进行故障综合诊断,诊断效率和准确度大大提高,达到了国内领先水平。
华北电力大学(保定) 2021-02-01
基于网络的设备远程监测与故障诊断系统
该项目重点研制了VXI/CPCI监测单元、基于LabVIEW的监测诊断平台和融网络诊断工具和故障数据于一体的专家会诊环境,构建了包含基于Intranet的监测诊断平台和基于Internet的虚拟诊断中心两个层面的监测诊断网络,不仅可以全面在线监测诊断企业关键设备的运行状态和故障,并可以对疑难故障实现异地多专家的网上多媒体会诊。
西安交通大学 2021-01-12
大型能源化工设备工程监测与故障诊断系统
国家十五科技攻关项目、国家产业化示范工程成果大型能源化工设备工程监测与故障诊断系统 Net-EASY,针对流程工业中的大型旋转机组如汽轮机组、压缩机组、发电机组等,进行状态监测、信号分析、故障诊断、信息积累和远程维护,捕捉机组的运行隐患,做到机组故障早发现、早诊断和早预防,以消除灾难故障,避免严重故障,减少一般故障,提高企业生产效益。系统以数据库和网络为核心,将状态监测技术、故障诊断技术以及专家知识等有机结合起来,既解决了设备状态信息在企业中共享的问题,又促进了专家的专业知识与企业生产实际之间的紧密结合,为设备的运行维护提供了一揽子解决方案。 
西安交通大学 2021-04-11
分布式远程设备在线监测与故障诊断系统
开展设备状态监测与故障诊断可以及时了解和掌握设备的工作状态,甚至提早期发现故障,找出故障的成因,并预报故障发展趋势。以往依赖人工经验,靠五感或简易仪表进行的常规检测已不适用。现代设备的状态监测。分布式在线监测系统采用计算机技术、网络技术、信号处理与分析技术,形成分布式的监测体系。 该系统重点解决关键设备远程在线监测、设备状态评价、设备故障诊断等问题。系统采用三层架构的体系,实现远程异地对设备运行状态进行监测,自动跟踪、记录设备的相关指标,诊断设备可能发生的故障,科学地评价设备状态,为设备维修和维护提供科学的依据。 系统由多台计算机通过计算机通讯手段形成一个完整的诊断网络,每台计算机分布在不同的场所,可以分别独立地完成各自的特定功能,同时在逻辑上相互联系,形成一个监测与诊断整体,给使用者带来了方便,系统的可扩展性也大大提高。系统的主要功能模块包括常规在线监测、数据保存(支持三种存储模式:定期存储、报警存储、人工触发存储),历史数据追溯、趋势分析、监测报表、实时数据采集、故障诊断等功能
北京科技大学 2021-04-13
自主巡检与故障监测机器人技术
(1) 长时间鲁棒定位与建图:未知室内外环境下激光雷达/视觉建图,基于深度学习的跨时段场景识别克服天气/季节/场景变化并修复运动对象干扰,分层路径规划实现高效率自主导航。 (2) 电力设备表计识别:基于图像识别算法研发形成移动终端侧的典型指针式表计自动读数技术。 (3) 电网设备图像部件级实例分割: ① RGB-T自动标注技术突破了制约设备样本获取难的共性瓶颈; ② 基于深度学习的实例分割技术攻克了背景复杂、目标占比小和多目标共现的电网设备部件级分割难题; ③ 弱/半监督学习技术提高了样本利用率,大大降低标注成本; ④ 模型压缩与加速技术使得基于深度学习的电力设备识别方法在低功耗移动终端侧应用成为可能。 (4) 设备图像故障监测:基于红外/紫外/可见光的电力设备过热、渗水、漏油、明火等典型故障检测与故障报警,具备自定义通信报文与远程推送功能。
东南大学 2021-04-11
机车实时监测与故障诊断系统
对机车上的设备与系统进行实时监测和故障诊断是关系到行车安全,提高机车运用效率的一项重要技术措施。通过技术手段对机车关键部件进行故障监测和诊断,在设备发生故障时可及时发现并确定故障部位,记录故障过程,通过司机室显示屏等向司乘人员报警并提示排除故障方法或采取应急措施的建议是该系统的主要目标。 车载故障监测与诊断信息网络是网络化的机车运行状态信息和故障数据的监测和管理。如同我们常见Internet网络把许多计算机连接起来一样,列车信息网络把机车上各个具有独立功能的模块化检测与控制设备连接起来,司机对整个列车的控制命令通过列车通信网络送到列车的各个车厢,各个车厢工作状态通过列车通信网络送到司机室显示屏,这样既便于机车运行情况的集中监测和管理,又分散了机车的控制与管理功能,同时减少了机车上的布线数量,提高了机车运行的可靠性。 当机车发生故障时,一方面各个模块可以把当时的状态信息记录下来,另一方面又可以及时地提示司机采取相应的处理措施。在故障车到段之后,通过无线通信装置或者显示屏上的USB接口进行数据转储,利用微机上的专业的处理软件,可以分析出故障的原因。 整个信息系统的各个模块可以通过网络联合工作,又可以单独行使一定的功能。另外,本系统还具有十分灵活的网络接口和协议,可以很方便地进行系统扩展,安装其它功能检测控制设备。 应用范围: 该系统不但适用于铁路机车,地铁、城市轻轨车辆,也可用于其他如科研、教学部门,电力系统等领域。 该项目不产生对环境有污染的废水、废气、废料,属“绿色产品”,可以采用技术入股、合作开发、合作生产等多种方式合作。要求合作单位有一定的技术、经济实力。
北京交通大学 2021-04-13
一种电力通信网故障定位方法
本发明公开了一种电力通信网故障定位方法,包括:首先预处 理历史告警数据,得到多个重要告警属性,并分配影响因子;建立基 分类器作为子预测模型,分别对历史告警数据进行预测,并将预测准 确率作为基分类器权重;其次,将多个基分类器分为基分类器集合, 估计得到每一组的平均权重和平均影响因子,继而得到每一组的综合 权重,选取综合权重最大值,其所对应的故障类别即为最终预测结果, 至此建立组合预测模型;利用组合预测模型对现有告警数据进行预测, 得到最终的故障定位预测结果。本发明不仅解决了故障定位技术存在 的准确低、反应慢的问题,同时通过构建的组合预测模型进行故障定 位,显著提高了故障定位的准确性,大大缩短了故障定位的时间。
华中科技大学 2021-04-11
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