简介:摘要:特种设备的故障诊断与维护是保证其安全、稳定运行的关键技术。故障检测技术如振动分析、声发射检测和红外热成像,是实现设备健康状态监测的基础,它们能够实时捕捉设备的异常信号,促进早期故障识别。在故障分析方法上,通过对机械疲劳、腐蚀、磨损等故障模式的深入分析,结合统计分析、趋势预测和故障树分析方法,可以准确地定位故障原因和发展趋势。智能诊断系统的应用,如神经网络和机器学习,进一步提高了故障诊断的准确性和效率。在维护方面,预防性维护策略、维护技术的创新以及维护管理系统的有效运用,共同构成了特种设备维护的核心,旨在延长设备寿命、优化资源使用和减少经济损失。
简介:摘要:220kV配电变压器是电力系统中一类非常重要的变电站.其能否正常运行对电网的安全、可靠和稳定起着至关重要的作用。因此,在220kV高压输电线路上,必须采取相应的防范措施,以减少事故的发生。但220kV高压变压器在长期运行中出现的各类故障难以彻底解决。220kV高压变压器故障机理复杂,对高压变压器的故障诊断极具挑战。220kV高压变压器的故障诊断,能够发现潜在的安全隐患,及时采取措施,降低事故带来的损失,提高电网供电品质,产生较好的经济效益。同时,也为220kV高压变压器的生产、运行与维护,以及故障的诊断与排除提供了有益的参考。在这种情况下,对220kV电压互感器发生故障的原因进行精确的分析是十分必要的。为确保220kV电压互感器的安全可靠运行,提出了一种新的解决方案。
简介:摘要:地铁刚性接触网作为电力供给系统的关键组成部分,其故障直接影响地铁运营的安全与稳定。本文针对地铁刚性接触网常见故障类型进行系统分析,提出了一种基于数据驱动的故障诊断方法。该方法结合了监测数据、历史故障记录与机器学习技术,实现了对接触网故障的准确识别与定位。通过案例分析与实际应用,验证了该方法在提高故障排查效率和降低维修成本方面的有效性,为地铁系统的稳定运行提供了技术支持。