简介：局部放电是额定6kV或变高电压的电动机与发电机中发现的大多数定子绕组绝缘劣化机理的表征，因而，对局部放电的测试作为确定这类高压电机定子是否需要维修的一种方法已应用了40多年，由于这种测试的好处越来越为人们所认识，也就有了将局部放电测试应用于4kV电动机与发电机绕组的兴趣，本文论述了可能限制4kV定子测试的理论上的原因，陈述了一系列表明局部放电确实发生的脱线局部放电试验的结果，过去两年中对大约10台4kV电动机上进行的一系列在线局部放电试验的结果表明局部放电只可能发生在由于一些类型的故障机理引起的故障发生之前很短一段时间，因此，为了防止在使用中出现故障，有必要进行连续监测，本文对一种便宜的连续局部放电监控器进行了描述，局部放电监测似乎在只用于非常关键生产过程的电动机及发电机上，才是有成本效益的，因为运行中的可能引起巨大的经济损失。

简介：

简介：本文对大型旋转电机中的典型局部放电源作了简短的综述。介绍了在线和离线测量的特性的产生和工况，并对它们在以工况为基础的电机维修方面的重要性进行了讨论。概述了局部放电测量作为评价旋转电机绝缘状况的一种工具的可能性以及局限性。在发电机上所进行的在线局部放电测量的例子可以得出清楚的诊断决定，因此而获得了可靠的工况评价。然而，另外还表明了局部放电测量具有某些内在的局限性，因此在实际上并不能检测所有与绝缘有关的问题。

简介：种新的局部放电(PD)监测仪已被开发出来。它能够对运行中的汽轮发电机定子绕组绝缘的电气工况进行连续监测。还可对各种汽轮发电机上的大型PD活动以及取决于负载的PD作出测量。

简介：通过弧焊机器人的操作臂可以看成是一个含局部闭链结构的开式运动链,采用Denavit-Hartenberg方法建立弧焊机器人的坐标系,建立操作臂的运动学方程,用ADAMS软件对运动学逆问题进行仿真和分析.

简介：通过快速凝固法和螺旋选晶法制备得到DZ417G高温合金的单晶,研究了选晶器角度、单晶取向和拉伸性能之间的关系。实验结果表明：热处理之后,单晶DZ417G高温合金室温下最大拉伸强度达到1215MPa;700℃时最大拉伸强度达到972MPa;在760℃/725MPa条件下,持久寿命达到119h。单晶的拉伸性能与其取向与（001）方向夹角的大小成反比;取向偏差越小,单晶的拉伸性能越好;当选晶器角度为30°时,获得最佳性能。

简介：

简介：

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。

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.

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。

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。

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。

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。

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.

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。

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。

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。

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。

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。