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26 个结果
  • 简介:通过对工业部门劳动生产变动分析,找出工业部门产量提高途径,为企业管理部门提供统计分析资料,从而达到增长经济效益的目的。

  • 标签: 工业部门 劳动生产率 产量 经济效益
  • 简介:利用自回归条件异方差(ARCH)模型考察了银行同业拆借市场的利率波动,并利用向量自回归(VAR)模型分析了利率波动与各宏观经济变量的动态关系。实证结果表明,利率波动的变化对利率水平和产出有着显著的影响,但物价和汇率对利率波动并不敏感。为了强化货币政策的稳健性和有效性,中央银行在关注利率水平变化的同时应该关注利率波动的变化。

  • 标签: 利率波动率 向量自回归(VAR)模型 货币政策
  • 简介:光刻机集光学机械、微电子、计算机、自动控制和精密测量等高新技术于一体,是集成电路制造的关键设备。为维持光刻机正常作业,以企业损失最小为优化目标,对于光刻机常见故障按照设备功能单元逐步缩小排查范围,提出合理的预防措施和故障修复方法。

  • 标签: 集成电路 设备维修 光刻机 曝光
  • 简介:结合实例对运用冲闪法测距进行了分析,并提出了使故障点充分放电应采取的措施,以及测试时应注意的问题及解决措施.

  • 标签: 电力电缆 行波 脉冲电流法 冲闪法
  • 简介:定子绕组故障一般起因于接地壁或者匝间绝缘故障故障机理包括绝缘中的薄弱部分逐渐的发展。这种薄弱部分通常是连续不断地扩张的空穴所造成的,而这种扩张则是由于不断增加的电晕或局部放电活动所引起的。这个故障方式是从内向向外的。近来在实际电机上的故障研究,和耐压试验下的线圈研究,表明故障能够从外向内发生。表面污染导致剧烈的表面放电和漏流径形成。这种表面放电在电晕活动的向内运动之后能够导致迅速的绕组故障。本文把漏流径形成视作一种故障机理,并对目的在于比较绝缘材料的防漏流径形成能力的一系列标准绝缘材料试验作了叙述。这些试验表明,绝缘材料的结合能够降低一个相当坚固的绝缘系统的防漏流径形成能力,并使其容易发生故障

  • 标签: 定子绕组 故障 污染 表面放电 漏流径形成 电机
  • 简介:为满足风机运营商对设备故障实时监控和预测的需求,探讨了基于自回归积分滑动平均模型(ARIMA)和非线性自回归神经网络模型(NARNN)的组合模型NARIMA。实现方法为:建立ARIMA模型用于预测数据的线性成分,用NARNN模型预测由ARIMA模型预测产生的残差部分,对风机叶片结冰故障的时间序列进行拟合,得到的NARIMA模型可实现对风机叶片结冰故障准确预测。仿真结果表明:NARIMA模型能较好地拟合所给时间序列,预测值符合实际情况和趋势,证明了NARIMA模型的有效性。

  • 标签: 自回归积分滑动平均模型 非线性自回归神经网络 时间序列分析 大数据分析 故障预测
  • 简介:在已给q个定义于n维欧几里德空间的函数中求r个最大值函数和的最小值,其中1≤r≤q。该问题是非光滑最优化问题,不能直接用一阶最优化方法或梯度法求解。利用对偶理论将该问题转化为只包含最大值函数max{0,t}的非光滑问题。运用对数一指数光滑函数,对该非光滑问题建立具有全局收敛的光滑化算法。该算法的收敛是线性的。

  • 标签: r个最大函数和 非光滑问题 光滑化法
  • 简介:随着风电装机容量的持续增长,风能在能源中占比不断增加,对风电机组的故障诊断和故障预测提出了更高的要求。根据故障诊断类别与风力发电机基本结构,对比分析了相应的智能诊断方法,并给出每类算法的改进方法。通过对不同算法理论与实验的比较分析,给出了当前智能故障诊断方法在风力发电机应用领域中的现状、存在的问题。

  • 标签: 风电机组 故障诊断 主要部件 智能算法
  • 简介:基于信息融合的观点解决大型设备故障的综合诊断问题。从证据合成的基本理论出发,分析了故障综合诊断中证据的支持和冲突,以风机液压制动系统的故障诊断为例,表明证据理论可以提高故障判决的准确度。

  • 标签: 信息融合 证据理论 故障诊断
  • 简介:通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机(SVM)网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能.最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性.

  • 标签: 齿轮 支持向量机 故障识别 故障诊断
  • 简介:作者叙述了全封闭风扇冷却(TEFC)感应电动机端部区域流场的基本性质和端部绕组孔隙的影响,研究时使用了简化几何形状的模拟端部绕组,报导了它对流场和通风损耗的影响,由于端部绕组的实物尺寸和定位的原因,孔隙上的变化会导致因风扇出口上流阻的变化而影响流速和影响经过端部绕组本身的流量的流速和循环上的很大变化,这因改变气流循环上的角动量而影响到流场的所有方面,流速和循环上的变化也通过通风损耗上大的变化反映出来。

  • 标签: TEFC感应电动机 绕组 孔隙率 流场 通风 全封闭风扇冷却
  • 简介:本文讨论一种应用于内部故障分析和确定相应绕组电感的划分大型同步电机定子绕组的技术。该技术使用一种直接相位表示法,这种方法表明,当划分的绕组出故障时,它就简化成为传统的相位表示法了。

  • 标签: 同步电机 绕组 故障分析 定子绕组
  • 简介:针对大型设备故障诊断中特征量表现出来的不确定性和非精确性,提出了一种基于灰色关联理论来获取基本概率测度(BPA)的方法。该方法确定各故障特征量的参考样本,然后根据灰色相关性理论求得待诊断样本的相关系数,所取得的相关系数进行归一化处理即得到BPA值,经过Dempster多源组合规则进行多证据融合,得到最后的诊断结果。将所提方法用于电机转子故障诊断,实验结果表明该方法有效。

  • 标签: 灰色关联 基本概率测度(BPA) 信息融合 故障诊断
  • 简介:本文讨论应用电动机电流频谱分析的方法检测感应电动机滚动轴承的故障。目前用于检测轴承故障工况的方法是监测轴承的机械振动频率。由于这些机械振动与电机气隙变化有关,所以对气隙磁通密度进行调节,产生的定子电流频率也可预测,这种频率是与电源频率和振动频率有关。本文首先研讨电流监测对轴承故障检测的效果,其方法是在轴承初期故障引起的振动频率和电流频率之间建立联系。对轴承故障的型式进行了考察,确定了与轴承具体结构有关的轴承特征频率。叙述了对定子电流频谱的影响,确定了相关的频率。在设计监测定子电流的故障检测图方面,这是一项重要的结果。测试结果显示了具有各种轴承故障的感应电机振动和电流频谱,它们可用来验证振动频率与电流频率之间存在的关系。测试结果清楚地表明定子电流波形可用来识别轴承故障的存在与否。

  • 标签: 感应电动机 滚动轴承 定子电流监测法 检测 轴承 障碍
  • 简介:基于分形理论对智能漏电保护器关键部件——剩余电流互感器的故障进行分析,根据正常状态与故障状态剩余电流互感器输出波形盒维数之间的关系,研究一种电子式的剩余电流互感器故障自诊断方法,通过实验证明该方法的有效性。实验结果表明:该方法能够准确提取故障特征,并完成剩余电流互感器的故障自诊断,为剩余电流互感器故障诊断提供了新的途径。

  • 标签: 分形理论 盒维数 自诊断 剩余电流互感器
  • 简介:本文叙述了基于神经网络方法的感应电机转子故障诊断的进展情况。神经网络在适当选择输入输出时可以用比较有效的方法取代用以构成诊断系统知识库的故障电机模型。通过对正常电机的实验性试验和在电机故障情况下的模拟取得的数据来训练网络,诊断系统就可以鉴别“正常”电机和“故障”电机。该程序可取代基于电机模型的诊断程序所要求触发门限的语句。

  • 标签: 感应电动机 转子 故障 神经网络 在线诊断
  • 简介:本文叙述了控制对有故障感应电机性能的影响,通常用于开环运行的诊断指数不再有效。模拟和实验结果显示,在磁场取向控制的电机中励磁电流分量的频谱id,具有能够导致一种有效诊断方法的适当特性,特别是在定子和转子故障情况下,分别在频率2f和2sf时的id频谱分量都与控制参数无关,而与故障程度相关。

  • 标签: 闭环控制 感应电动机 故障诊断 定子短路
  • 简介:采用神经网络来辨识汽车发动机的有关歧气管压力环节的非线性动态模型,为实现系统的非线性动态映射,引入了外部回归项,然后用动态Levenberg-marquardt算法来对动态模型进行参数估计.仿真结果表明,基于神经网络的模型具有较高的精度和较强的通用性.在此基础上,用动态增益矩阵法的故障诊断方法和神经网络实现汽车发动机的在线故障诊断.

  • 标签: 神经网络 汽车发动机 非线性系统 模型辨识 故障诊断
  • 简介:本文叙述了感应电动机在线检测的一种新方法。该系统使用了人工神经网络来学习正常电动机在线运行的频谱特性。这种学到的频谱可能包含了许多由对应于常规运行工况的负载所引起的谐波。为将不断受到监控的谐波数减少到易于处理的数量,使用了可选频率滤波器。该频率滤波器按照神经网簇算法只通过那些已知对故障检测有重要意义的谐波,或者那些连续在设定的水平以上的谐波。在充分的训练周期后,在形成新的簇且维持一段时间后,神经网络就发出潜在的故障状态信号。由于故障状态是通过与机器的先前状态作了比较后发觉的,同此,使用这个系统而不需要有关于电动机或负载特性的信息就不可实现在线故障预测。这个检测算法得到了实施,其性能在各类故障上得到了验证。

  • 标签: 人工神经网络 定子电流 监控 感应电动机 故障 无监督在线检测系统
  • 简介:本文给出了作业工业高压感应电动机故障识别用诊断工具和技术的工况监测方法之概要。为确定电动机数据,保护和工况监测方法,维护原理和不同类型故障之间的关系。用统计方法登录和处理了共有6135机组运行年龄,483台电动机新的运行经验数据。为确定故障起动因子,促进因子和根本原因,而进一步分析了各种类型的故障。其结果与前一次调研结果-“1985年IEEE关于工商设施的大型电动机可靠性调研报告”作了比较,在本次调研中,电动机范围为100至1300kW,其中47%在100至500kW之间。

  • 标签: 石化工业 高压感应电动机 故障识别 诊断工具 监测六法