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电力变压器电气故障诊断与剩余寿命预测技术研究

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中文科技期刊数据库（引文版）工程技术 2024年第10期 0217-0220页

作者：欧少松河源欣泰电气安装有限责任公司广东河源517000

电力变压器作为电力系统的关键元件,其长期运行中遭遇的电气故障对电网稳定构成威胁。本文专注于变压器故障诊断与寿命预测技术的探索。首先概述了变压器的工作原理、构造及组件,详细说明了多种故障类别,如热、电、机械等。深入讨论了... 详细信息

电力变压器作为电力系统的关键元件,其长期运行中遭遇的电气故障对电网稳定构成威胁。本文专注于变压器故障诊断与寿命预测技术的探索。首先概述了变压器的工作原理、构造及组件,详细说明了多种故障类别,如热、电、机械等。深入讨论了多种诊断技术,如IEC三比值法及其改进版、无编码比值法和四比值法,评析了各自在实践中的优劣和应用场景。通过真实案例分析,结合变压器的实际工况,验证了这些诊断手段的有效性,并触及变压器寿命预测的讨论。该文致力于为电力运维提供理论支持,强化故障预测与管理水平,保障电网安全运行。

关键词：电力变压器电气故障诊断剩余寿命预测

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剩余寿命预测新方法及其在滚动轴承中的应用

振动．测试与诊断 2022年第4期42卷 636-643,820页

作者：徐仁义王航彭敏俊邓强王晓昆哈尔滨工程大学核安全与仿真技术国防重点学科实验室哈尔滨150001 工信部核安全与先进核能技术重点实验室哈尔滨150001 黑龙江省核动力装置性能与设备重点实验室哈尔滨150001

针对单一时频域指标不能完全诠释滚动轴承全寿命周期退化特性以及剩余使用寿命(remaining useful life,简称RUL)预测困难的问题,提出了基于均方谐噪比(mean square harmonic noise ratio,简称MSHNR)指标和改进正则化粒子滤波(regularize... 详细信息

针对单一时频域指标不能完全诠释滚动轴承全寿命周期退化特性以及剩余使用寿命(remaining useful life,简称RUL)预测困难的问题,提出了基于均方谐噪比(mean square harmonic noise ratio,简称MSHNR)指标和改进正则化粒子滤波(regularized particle filter,简称RPF)相结合的剩余寿命预测方法。首先,在局部均值进行信号分解的基础上,通过MSHNR指标实现轴承退化过程的特征提取;其次,分别基于Paris模型及Foreman模型构建滚动轴承稳定退化期和加速退化期的状态空间模型,并利用基于欧式距离的核函数实现重采样过程的改进,实现轴承健康状态评估和剩余寿命预测;最后,通过公开的滚动轴承加速数据验证了所述方法的有效性。相关研究成果能够为核动力旋转设备中滚动轴承的预测性维护提供参考依据,提高公众对核动力旋转设备运行的认识与信赖。

关键词：滚动轴承局部均值分解剩余寿命预测均方谐噪比正则化粒子滤波

不确定失效阈值影响下考虑设备剩余寿命预测信息的最优替换策略

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国防科技大学学报 2021年第1期43卷 145-154页

作者：王泽洲陈云翔蔡忠义王莉莉项华春空军工程大学装备管理与无人机工程学院陕西西安710051 中国人民解放军93920部队陕西汉中723200

为了进一步提升设备维修决策的科学性,通过建立综合设备剩余寿命预测数据与不确定失效阈值的最优维修决策模型,实现了不可维修设备的最优替换策略。构建基于非线性Wiener过程的设备性能退化模型,并采用极大似然法估计退化模型参数;提出... 详细信息

为了进一步提升设备维修决策的科学性,通过建立综合设备剩余寿命预测数据与不确定失效阈值的最优维修决策模型,实现了不可维修设备的最优替换策略。构建基于非线性Wiener过程的设备性能退化模型,并采用极大似然法估计退化模型参数;提出一种基于期望最大(Expectation Maximization,EM)算法的不确定失效阈值分布系数估计方法,通过引入虚拟失效阈值数据实现对失效阈值分布系数的同步迭代更新;基于首达时的概念推导出不确定失效阈值条件下设备剩余寿命的概率密度函数,并基于更新报酬理论建立维修决策模型,从而实现设备的最优维修决策。算例分析表明,设备的失效阈值会对维修决策结果产生重要影响,考虑设备失效阈值的不确定性既有助于提升剩余寿命预测的准确性,又可以有效降低设备的寿命周期费用。

关键词：维修决策更新报酬理论剩余寿命预测不确定失效阈值 EM算法

基于Copula函数的齿轮箱剩余寿命预测方法

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系统工程理论与实践 2020年第9期40卷 2466-2474页

作者：宋仁旺张岩石慧太原科技大学电子信息工程学院太原030024

齿轮箱是风力发电机组的关键部件,对风力发电机的整体寿命有直接影响.针对齿轮箱的剩余寿命,提出了一种多退化量下的剩余寿命预测方法.首先,在分析齿轮箱寿命的影响因素基础上,选取齿轮箱的振动加速度和噪声作为退化量;其次,采用基于核... 详细信息

齿轮箱是风力发电机组的关键部件,对风力发电机的整体寿命有直接影响.针对齿轮箱的剩余寿命,提出了一种多退化量下的剩余寿命预测方法.首先,在分析齿轮箱寿命的影响因素基础上,选取齿轮箱的振动加速度和噪声作为退化量;其次,采用基于核估计和随机滤波理论的方法分别对齿轮箱的振动加速度和噪声进行建模,从而获得齿轮箱的剩余寿命概率密度函数,进而得到其边缘分布函数;再利用Copula函数表示齿轮箱的振动加速度和噪声之间的随机相关性,求得齿轮箱剩余寿命的联合分布函数,从而得到齿轮箱剩余寿命的联合概率密度函数,得到齿轮箱剩余寿命预测值;最后,提出基于赤池信息准则模型评价的Copula函数选择方法.通过齿轮箱的试验验证了该方法的有效性.

关键词：剩余寿命预测多退化变量建模 Copula函数

多状态影响下基于Bi‑LSTM网络的锂电池剩余寿命预测方法

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电子学报 2022年第3期50卷 619-624页

作者：张浩胡昌华杜党波裴洪张建勋火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025

现有基于深度学习的锂电池剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测方法中,锂电池多个内部状态所蕴含的寿命信息未得到充分考虑.鉴于此,提出了一种融合电池容量、阻抗与温度三个内部状态的RUL预测模型.首先,引入双向长短时记忆(Bi‑dire... 详细信息

现有基于深度学习的锂电池剩余寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测方法中,锂电池多个内部状态所蕴含的寿命信息未得到充分考虑.鉴于此,提出了一种融合电池容量、阻抗与温度三个内部状态的RUL预测模型.首先,引入双向长短时记忆(Bi‑directional Long Short‑Term Memory,Bi‑LSTM)网络学习三种状态数据的时间相关性.其次,利用dropout技术与Bayesian变分推断技术间的等价性实现了RUL预测结果的不确定性量化,得到了预测结果的95%置信区间与概率密度分布(Probability Density Function,PDF),并分析了不同dropout率对预测不确定性的影响.最后,通过四种不同的深度学习模型框架与两种内部状态输入方案的对比实验,验证了本文方法的有效性.

关键词：深度学习剩余寿命预测 Bi‑LSTM网络 Bayesian变分推断技术 dropout技术不确定性量化

基于数据驱动的铝电解槽剩余寿命预测方法研究

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稀有金属 2023年第2期47卷 273-280页

作者：尹刚向冬梅王民向禹何文曹文琦重庆大学资源与安全学院煤矿灾害动力学与控制国家重点实验室重庆400044 重庆旗能电铝有限公司重庆401420 陆军工程大学通信士官学校重庆400035 眉山市博眉启明星铝业有限公司四川眉山620010

铝电解槽的寿命直接影响着电解铝企业的经济效益,准确预测铝电解槽剩余寿命能够提前制定维修计划,减少经济损失。本文针对铝电解槽寿命分析过程中缺乏对历史生产数据应用的背景,从数据的角度出发,探究生产工艺参数对槽寿命的影响,将机... 详细信息

铝电解槽的寿命直接影响着电解铝企业的经济效益,准确预测铝电解槽剩余寿命能够提前制定维修计划,减少经济损失。本文针对铝电解槽寿命分析过程中缺乏对历史生产数据应用的背景,从数据的角度出发,探究生产工艺参数对槽寿命的影响,将机器学习引入到铝电解槽剩余寿命预测中,提出一种SVR-RFE-XGBoost模型,结合支持向量回归(SVR)与递归特征消除(RFE)算法,直接从原始数据中挖掘出关键寿命特征。同时利用极端梯度提升算法(XGBoost)对提取后的关键特征进行槽剩余寿命预测。最后利用某铝厂历史生产数据对模型进行性能验证,实验表明,该模型槽剩余寿命的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和拟合优度(r^(2))别为116.0950, 207.4964和0.7463。对比分析XGBoost算法、岭回归(Ridge Regression)和SVR算法,实验结果表明,本文所构建的SVR-RFE-XGBoost的模型表现最佳,能更加准确地预测铝电解槽剩余寿命,在铝电解实际生产中具有重要的指导意义。

关键词：铝电解槽特征选择剩余寿命预测机器学习数据驱动

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基于数据驱动的涡轮发动机剩余寿命预测

电机与控制学报 2021年第7期25卷 68-74页

作者：柳长源何先平于会越哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院哈尔滨150080

涡轮发动机系统工况复杂,经常在极端环境下工作,容易发生故障造成不可挽回的损失。通过建立物理模型的方法来进行寿命预测不仅建模困难、适用性不好,而且十分依赖先验知识。为建立适用于高维度特征的发动机剩余寿命预测模型,以及更加合... 详细信息

涡轮发动机系统工况复杂,经常在极端环境下工作,容易发生故障造成不可挽回的损失。通过建立物理模型的方法来进行寿命预测不仅建模困难、适用性不好,而且十分依赖先验知识。为建立适用于高维度特征的发动机剩余寿命预测模型,以及更加合理的对发动机的剩余寿命进行预测,使用改进后的梯度提升决策树(GBDT)和进行归一化处理后的涡轮发动机性能数据进行实验。在通用数据集上开展测试比较,结果表明改进GBDT模型适用于不同工况下涡轮发动机的剩余使用寿命预测,预测效果优于现有支持向量回归(SVR)、卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络等方法(LSTM),尤其是在运行时间上有较大幅度的提升,对于涡轮发动机的健康管理与运维决策能够提供保证。

关键词：涡轮发动机剩余寿命预测梯度提升决策树数据驱动互斥特征绑定梯度单边采样

基于改进相似性的装备部件剩余寿命预测及经济性储备策略

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系统工程与电子技术 2021年第9期43卷 2688-2696页

作者：陈云翔饶益蔡忠义王泽洲空军工程大学装备管理与无人机工程学院陕西西安710051

针对传统基于相似性的剩余寿命(remaining useful lifetime,RUL)预测方法未考虑运行条件差异,从而影响预测准确性及部件储备策略科学性的问题,提出一种基于改进相似性的装备部件RUL预测及经济性储备策略。基于提出的改进相似性方法,区... 详细信息

针对传统基于相似性的剩余寿命(remaining useful lifetime,RUL)预测方法未考虑运行条件差异,从而影响预测准确性及部件储备策略科学性的问题,提出一种基于改进相似性的装备部件RUL预测及经济性储备策略。基于提出的改进相似性方法,区分装备部件的运行条件类别,通过各类别内服役部件和参考部件的性能状态相似性,预测服役部件的RUL;基于RUL预测结果,以装备部件维修储备总费用最低为目标,以资源利用率为约束,建立经济性储备策略决策模型;采用差分进化算法对模型寻优求解,得到最优装备部件储备策略。实例分析表明,所提方法能够有效提升RUL预测的准确性和部件储备策略的科学性,具备工程应用价值。

关键词：剩余寿命预测储备策略改进相似性遗传算法反向传播差分进化算法

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随机环境下涡轮盘-片剩余寿命预测方法

航空动力学报 2009年第8期24卷 1677-1683页

作者：杨自春申文才彭茂林海军工程大学船舶与动力学院武汉430033

采用随机有限元方法,针对某燃气涡轮盘-片进行了热流固耦合及接触热弹塑性分析,得到了随机应力应变响应;基于概率Miner损伤准则和应变场强法,运用***疲劳损伤公式及Manson-Succop形式热强综合参数蠕变方程计算了涡轮盘-片的疲劳蠕变寿命... 详细信息

采用随机有限元方法,针对某燃气涡轮盘-片进行了热流固耦合及接触热弹塑性分析,得到了随机应力应变响应;基于概率Miner损伤准则和应变场强法,运用***疲劳损伤公式及Manson-Succop形式热强综合参数蠕变方程计算了涡轮盘-片的疲劳蠕变寿命;据此分析了影响疲劳和蠕变损伤的各种因素,提出了装置使用和维护方面的建议.分析结果接近实际,证明该方法不失为目前为止较好的预测涡轮盘-片剩余寿命的新方法.

关键词：随机有限元热流固耦合接触问题涡轮盘-片剩余寿命预测