导读:本文包含了故障诊断及隔离论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:K-means算法,自适应权重,遗传算法,隔离开关
故障诊断及隔离论文文献综述
刘仕兵,马志方,仇智圣,李俊[1]（2019）在《接触网高压隔离开关的机械故障诊断新策略》一文中研究指出随着铁路线路的快速发展,高压隔离开关成为使用量最大的高压设备。接触网隔离开关的运行可靠性对保障牵引供电的稳定运行有着重要意义。K-means作为一种十分有效的聚类分析工具,通过处理电机电流采集系统监测得到的隔离开关电机电流信号,计算获得簇中心及其位置的变化并以此作为判断隔离开关故障情况的依据,分类后的高压隔离开关机械故障为后续的监测和诊断提供了直观的表述。但是由于高压隔离开关机械故障的复杂性,以及K-means算法自身的局限性,本文提出一种改进的K-means算法,通过结合自适应权重和遗传算法(genetic algorithm,GA),避免了K-means算法在依赖初始值和局部收敛等弊端,通过实际数据进行仿真,验证了该方法的有效性。据此可对高压隔离开关的机械故障进行分类并且作为接触网隔离开关故障分类和检测的依据。(本文来源于《华东交通大学学报》期刊2019年05期）
王少伟,陆云,潘正宁[2]（2019）在《基于主轴扭矩测量的隔离开关机械故障诊断方法研究》一文中研究指出变电站内高压隔离开关数量众多,恶劣的运行条件导致其机械故障频发,威胁到电网的安全稳定运行。在分析隔离开关动作机理的基础上,提出了一种基于主轴扭矩的隔离开关机械状态故障诊断方法,介绍了该方法的理论基础以及实施过程,并通过模拟隔离开关的常见故障,对该方法的可行性和准确性进行了验证。(本文来源于《电力与能源》期刊2019年03期）
陈士刚[3]（2019）在《基于多路振动信号融合的高压隔离开关故障诊断方法研究》一文中研究指出高压隔离开关不仅保证着正常用电,在系统发生故障时还可对其进行隔离,因此对高压隔离开关进行故障监测有着重要的实用价值。本文利用SolidWorks建立了 GW4B-252DW型高压隔离开关叁维模型,并将该模型导入ANSYS Workbench中进行有限元模态分析,计算了合闸、分闸、合闸不到位等叁种状态下隔离开关固有频率和振型。利用虚拟样机仿真软件ADAMS建立高压隔离开关传动机构动力学模型,根据实际工况对其进行分合闸动态过程仿真;分析了高压隔离开关连杆松动常见故障下机械特性变化规律,得到各故障情况下驱动力矩波形和触头接触力的变化特性,提出基于振动信号的高压隔离开关故障诊断方法。研制了高压隔离开关数据采集装置,通过传感器采集振动、操动电机的电压和电流信号。开发了基于LabVIEW平台的在线监测系统,实现信号采集、存储、处理和显示功能。针对GW4B-252DW隔离开关开展了故障模拟试验,现场模拟了高操作电压、低操作电压、传动装置松动(拐臂、极间、相间)、螺栓松动、闭锁松动等7种故障。采集正常和模拟故障情况下的6路振动信号及操动电机的电压电流信号,建立了8类典型状态数据库。针对隔离开关振动信号,采用时域与频域相结合的方法进行特征因子提取。对振动信号分别进行预处理、特征因子提取与融合、因子权重计算与筛选处理,建立故障特征库;利用形态学和小波包方法对振动信号去噪,分别提取了振动幅值极大值点时刻、经验模态分解能量矩作为振动信号时频特征因子。鉴于存在单路振动信号特征因子对传动机构松动型故障识别不佳的问题,本文提出了一种将多路振动信号特征进行融合;然后将Relief算法应用到特征量权重计算中,并根据权重值计算结果,实现特征因子的优化;最后通过K-Means聚类算法对多路振动信号IMF能量矩有效性进行验证的特征因子提取方法。在特征因子提取的基础上,建立支持向量机模型进行训练学习与状态预测,利用Matlab GUI完成基于SVM的故障识别系统开发。针对高压隔离开关故障诊断中存在的故障种类不完备的问题,本文提出了不完备故障类别下基于Multi-SVDD建立可识别出未知异常和已知故障种类的诊断方法,增强了诊断模型的适应性。结果表明,多路振动特征融合后更适用于隔离开关故障诊断;经ReliefF算法对特征量进行优化后可提高故障诊断准确率。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-05-01）
介贺彤,杨博,谢欢,朱戎,赵雪骞[4]（2019）在《一起隔离开关击穿故障诊断及分析》一文中研究指出针对一起110 kV刀闸绝缘子击穿事件,通过故障解体分析、绝缘子在机构动作时受力分析、绝缘子及其碎片X射线扫描、玻璃化转移温度(T_g)测定,排除该刀闸各个部位安装不紧间隙放电、绝缘子因受挤压力和操作力矩的影响产生缺陷、绝缘子材料、强度及硬化异常等因素,最终确定该故障的绝缘子存在细小缺陷,此微小缺陷在同一区域存(本文来源于《电工电气》期刊2019年04期）
刘克[5]（2018）在《基于自适应观测器的复杂网络故障诊断与隔离》一文中研究指出随着科学技术的快速发展,人与人,事物与事物之间的联系越来越密切。现实生活中很多系统可以用复杂网络来描述,比如电力系统、交通系统和生物系统等等。在这些大型系统中一旦有故障发生,将会给我们生活造成极大的影响,甚至是破坏性的影响。所以,对于复杂网络的故障诊断与隔离研究工作成为近些年来复杂网络研究领域的一个重要课题。本文主要是基于状态观测器设计了复杂网络故障诊断与故障隔离方法,故障诊断与隔离的阈值与网络的不确定性相关,具有自适应性。这对复杂网络故障诊断与隔离具有深远意义。主要研究内容如下:一、针对一类带有不确定性的复杂网络,研究节点存在故障时,故障诊断与隔离观测器设计。首先,设计复杂网络故障诊断观测器,并求得用于故障诊断的阈值函数。为了抵消不确定性对阈值的影响,提出了依赖于不确定性的阈值函数的构造方法。随后,设计了故障隔离观测器和其相对应的故障隔离自适应阈值函数,实现了复杂网络的故障隔离。最后,通过数值仿真验证了方法的准确性。二、针对一类带有不确定性的复杂网络,研究节点的连接故障和传感器故障时,故障诊断与隔离观测器设计。先对整个复杂网络进行故障诊断研究,设计了故障诊断观测器和基于不确定性的故障诊断自适应阈值函数,实现了复杂网络故障诊断。随之,对发生故障的复杂网络进行故障隔离,设计了连接故障隔离观测器和传感器故障隔离观测器,并求得了其相对应的阈值函数,实现了复杂网络故障隔离。最后,通过MATLAB仿真验证了方法的准确性。叁、针对带有控制器的复杂网络,研究网络中存在多重故障时,如执行器故障、连接故障等,故障诊断与隔离观测器设计。基于观测器知识,设计了复杂网络故障诊断观测器,通过比较故障诊断观测器获取网络节点的输出残差和自适应阈值函数之间的关系来判断网络中是否有故障发生。当网络中有故障发生时,基于观测器设计的故障隔离观测器被激活来隔离故障,确定复杂网络中发生故障的类型。最后,通过数值仿真验证方法的准确性。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
郭煜敬,陈士刚,李少华,李洪涛,金光耀[6]（2018）在《基于经验模态分解及支持向量机的高压隔离开关机械故障诊断方法》一文中研究指出文中将K-means聚类算法和经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)相结合,对隔离开关机械故障进行诊断。为验证方法的有效性,搭建隔离开关运行状态在线监测系统,在某252 k V隔离开关的操动机构上选定位置安装了传感器,采集了机械振动等信号在模拟故障下的大量数据。首先利用小波包降噪方法对信号进行预处理;其次,应用EMD和谱分析方法对振动信号进行经验模态分解,得到IMF分量并将其能量熵作为特征量;然后,通过K-means聚类算法验证了特征提取方式的有效性;最后,通过支持向量机算法(support vector machine,SVM)对样本进行训练,实现了机械故障的准确诊断,验证了该方法的有效性。(本文来源于《高压电器》期刊2018年09期）
马宏明,周涛涛,彭诗怡,阮江军,邱志斌[7]（2018）在《基于操作杆转角信号的隔离开关机械故障诊断技术研究》一文中研究指出高压隔离开关在变电站中使用较多,其工作状态对变电站安全运行影响较大,多年以来由隔离开关机械故障引起的事故频发且后果严重。目前针对隔离开关锈蚀卡涩、行程不到位等机械故障缺陷,现有的诊断方法多以防范措施和经验诊断为主,诊断方法尚不完善,为此文中提出一种基于隔离开关操作杆转角信号的机械故障缺陷诊断方法。以某GW6型隔离开关为研究对象,通过搭建的操作杆转角监测系统,测量并分析了隔离开关传动机构卡涩、平衡弹簧失效、合闸不到位3种典型机械故障下转角—时间曲线,建立了依据操作杆转角-时间曲线的隔离开关机械故障缺陷诊断流程,为隔离开关的检修提供指导,以及时发现隔离开关机械故障隐患,防止事故扩大造成更大的损失。(本文来源于《高压电器》期刊2018年08期）
梁天添,王茂[8]（2018）在《基于改进强跟踪滤波的广义系统传感器故障诊断及隔离》一文中研究指出在广义系统故障诊断过程中,若系统动态模型中存在不确定性,传统的无迹卡尔曼滤波算法将失去其传感器故障估计精度。为解决该问题,提出一种改进的强跟踪卡尔曼滤波算法以实现广义连续-离散系统的传感器故障诊断及隔离。首先,提出基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法以实现动态模型存在不确定性广义连续-离散系统的故障诊断;然后提出一种结合多模型自适应估计的强跟踪卡尔曼滤波(STUKFMMAE)算法以实现传感器故障的有效隔离。最后,针对基于广义连续-离散系统的惯性传感器故障模型提出仿真算例。仿真数据表明,传统无迹卡尔曼滤波对于传感器故障估计误差为0.002左右,而提出的基于多重渐消因子的强跟踪滤波算法对于传感器故障估计误差最大值为未超过4×10~(-4),且STUKFMMAE相较于UKFMMAE算法具有更好的隔离效果。仿真结果验证了设计方案的有效性。(本文来源于《中国惯性技术学报》期刊2018年04期）
陈士刚,关永刚,张小青,杨元威,张一茗[9]（2018）在《不完备故障类别下基于Multi-SVDD的高压隔离开关故障诊断方法》一文中研究指出针对高压隔离开关故障诊断时特征库中故障类别不完备的问题,提出了基于多重支持向量域描述(Multi-SVDD)的故障诊断方法。首先通过主成分分析将正常和已知故障样本特征量按贡献度进行排序作为新的特征向量,并以特征量贡献度构造加权高斯核函数,提高对类间特征差异的辨识能力。然后利用粒子群算法对核参数进行优化,提高模型的推广能力和对样本类别识别的正确率。其次对正常和已知故障样本集进行训练,建立描述隔离开关不同工作状态的超球体作为预测模型。最后利用Multi-SVDD对样本空间进行划分并计算待测样本点至各超球体中心的距离,确定样本所属的种类。试验结果表明,该方法可以有效处理高压隔离开关故障诊断中故障类别不完备的问题,在诊断出已知故障的同时可对未知故障给出判断。(本文来源于《电工技术学报》期刊2018年11期）
张丽霞,冯辅周,刘相波,王敏[10]（2018）在《典型液压系统故障诊断与隔离方法研究》一文中研究指出针对综合传动装置液压系统非线性、不连续和多耦合等工作特性导致的故障检测难、故障隔离不准确等问题,以某型综合传动装置变矩器补偿支路的结构和工作原理为基础,研究了变矩器补偿支路的键合图和诊断建模方法,建立了全局解析冗余关系(Global Analytical Redundancy Relations,GARRs)和故障特征矩阵(Fault Signature Matrix,FSM)的对应关系,准确实现了故障的检测和隔离。通过仿真实验验证了不同故障下的解析冗余关系的变化规律,说明了采用GARRs方法进行混合系统的故障诊断与隔离(FDI)设计和应用的可行性。该方法为新型装备关键系统的传感器优化配置与现役装备的测试性增长提供了新技术。(本文来源于《系统仿真学报》期刊2018年05期）
故障诊断及隔离论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
变电站内高压隔离开关数量众多,恶劣的运行条件导致其机械故障频发,威胁到电网的安全稳定运行。在分析隔离开关动作机理的基础上,提出了一种基于主轴扭矩的隔离开关机械状态故障诊断方法,介绍了该方法的理论基础以及实施过程,并通过模拟隔离开关的常见故障,对该方法的可行性和准确性进行了验证。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
故障诊断及隔离论文参考文献
[1].刘仕兵,马志方,仇智圣,李俊.接触网高压隔离开关的机械故障诊断新策略[J].华东交通大学学报.2019
[2].王少伟,陆云,潘正宁.基于主轴扭矩测量的隔离开关机械故障诊断方法研究[J].电力与能源.2019
[3].陈士刚.基于多路振动信号融合的高压隔离开关故障诊断方法研究[D].北京交通大学.2019
[4].介贺彤,杨博,谢欢,朱戎,赵雪骞.一起隔离开关击穿故障诊断及分析[J].电工电气.2019
[5].刘克.基于自适应观测器的复杂网络故障诊断与隔离[D].南京邮电大学.2018
[6].郭煜敬,陈士刚,李少华,李洪涛,金光耀.基于经验模态分解及支持向量机的高压隔离开关机械故障诊断方法[J].高压电器.2018
[7].马宏明,周涛涛,彭诗怡,阮江军,邱志斌.基于操作杆转角信号的隔离开关机械故障诊断技术研究[J].高压电器.2018
[8].梁天添,王茂.基于改进强跟踪滤波的广义系统传感器故障诊断及隔离[J].中国惯性技术学报.2018
[9].陈士刚,关永刚,张小青,杨元威,张一茗.不完备故障类别下基于Multi-SVDD的高压隔离开关故障诊断方法[J].电工技术学报.2018
[10].张丽霞,冯辅周,刘相波,王敏.典型液压系统故障诊断与隔离方法研究[J].系统仿真学报.2018