一、变频器维修使用经验（论文文献综述）
石建国[1]（2021）在《矿渣立磨磨辊轴承故障分析及维修探讨》文中提出磨辊是立磨关键性研磨部件,磨辊轴承又是磨辊的核心构件,其运行状态的好坏直接关系到磨辊的安全性和可靠性。针对JLMSK1-46.4型矿渣立磨磨辊轴承在实际生产运行中频繁出现意外损坏的情况,进行原因分析总结,给出维修改进措施,保障其实际应用寿命,同时也实现了立磨维修成本的降低。
卫苏军[2]（2021）在《浅谈天津石化化工部短丝装置880KW变频器维修项目》文中认为本文主要论述了西门子变频器在运行中的信号传送方式、维修过程中电路板组件的构成与工作方式,以及变频器组装后的整体检测。
马广璐[3]（2021）在《风电机组机会维修策略研究》文中指出风电机组的维护成本居高不下,维修策略是影响维护成本的主要原因之一。本文以双馈式风电机组为主要研究对象,收集整理风电机组实际运行历史故障数据以及相关的风电场运行维护资料。通过对风电场运行以来发生的故障数据进行统计,分析风电机组发生故障概率较高的系统及部件。同时使用较为常用的最小二乘法进行风电机组故障数据分析,对二参数威布尔分布模型进行参数估计。研究并完善了现有风电机组各部件选用的机会维修策略,综合考虑了运行与故障两种机组状态,部件预防性更换维修与故障事后维修两种维修机会,等待出发与到达机组等五个维修阶段,分别总结了以单台维修及多台风电机组共用维修机会进行维修的两种情况中所有可供选择的维修方式及其适用条件,并分别建立了机会维修条件下的维修成本模型,给出了机会维修策略的应用实例,并将所得维修成本进行对比,得到了多台风电机组共同进行维修更有助于更加充分地利用各部件维修活动间的经济相关性,提高维修计划的灵活性,能有效降低维修成本的结论。最后,介绍了海上风电的发展情况,总结了海上风电机组及其维护作业的特点,分析了不可及状态对维修活动的影响。将前文的维修策略扩展到海上风电机组,并给出应用实例,将结果进行对比。得出结果表明,海上多台风电机组进行机会维修更利于降低维修部件的固定成本,提高机组可靠性,能很大程度地降低成本,提高海上风电机组的运维现状,也验证了多台风电机组共用维修机会的机会维修策略在风电机组中应用的有效性。
田可[4]（2021）在《卫星地面站系统设备故障预测与诊断技术研究》文中研究表明随着卫星地面站逐渐向自动收发、检测一体化、大型化和复杂化的方向发展,这就要求卫星地面站系统设备在工作安全范围内具有更高的可用性。然而传统的卫星地面站检测技术已经落后于时代的发展进度,不能满足这些需求。针对这些问题,国内外科研工作者将统计学与机器学习的知识应用于卫星地面站系统设备检测之中。但是,当前在国内涉及这方面的研究处于探索阶段,大多集中在学术理论之中,工程应用成果比较少。基于此原因,有必要对卫星地面站系统设备故障检测相关技术进行深入研究并展开积极探索。首先,本文简要分析了整个卫星地面站系统的组成,阐述每个不同设备在整个系统中的工作原理、功能和性能。其次,针对故障预测技术方面进行了探索。由于卫星地面站系统设备在工作初期并没有特殊的故障特征,因此如何高效地识别出故障并且对当前工作设备的健康状态进行评估是本文研究的关键内容之一。针对这一问题,本文采用了以隐马尔可夫模型和近邻传播聚类算法为主体的故障预测方法将整个系统状态划分为健康、亚健康和故障状态,能够真实有效地将整个系统状态描述出来。最终实验仿真表明,本文所研究的故障预测方法能够在早期的时候将系统设备故障所处的状态进行分类,还可以及时了解设备的工作状态以便于检测和更换。再次,针对故障诊断技术研究方面进行了探索。对于卫星地面站系统设备在工作运行期间通信信号具有非线性、信息处理计算量大等特点,本文采用了核主成分分析算法从采集的数据中提取了主要的影响状态特征值。对于卫星地面站系统设备在运行期间出现的典型故障特点,以及针对最小二乘法支持向量机在故障检测识别中需要对其参数进行确定与优化问题,使用了粒子群算法对其进行解决。最终实验仿真表明,本文所研究的故障诊断方法不仅有助于提高整个系统的故障有效诊断率,还能够更加快速地定位故障,发现并解决问题。最后,卫星地面站系统软件设计及实现。基于以上研究内容,完成以故障预测与故障诊断为一体的自动化检测系统。
谢鲁冰[5]（2021）在《海上风电机组动态机会成组维修策略的研究》文中进行了进一步梳理我国海岸线辽阔,海上风能资源丰富。海上风电机组距离电力负荷中心近,接入条件好,具有良好的大规模发展前景。当前,我国海上风电产业已由起步阶段步入快速发展期,虽然在海上风电机组的设计制造和建设方面积累了经验,但因海上风电机组故障率高,运维难度大,现阶段仍缺乏海上风电场运维技术方面的系统研究。作为运维技术研究的关键环节,维修策略研究能够进一步提高机组可靠性及维修可达性,起到提高海上风电场能效水平的作用,这对进一步促进海上风电产业的节能降耗具有重要的理论价值和工程实践意义。针对海上风电机组维修策略研究的关键技术问题进行了系统研究,主要研究内容如下。（1）开展了海上风电机组的可靠性分析方法研究。通过分析海上风电机组故障数据采集的重要性与局限性,针对机组故障数据有限的情况,构建了基于三参数威布尔分布的海上风电机组故障预测模型,研究了三参数威布尔分布模型的参数估计方法,在双线性回归参数估计方法的基础上引入中位数的概念,有效避免了因故障数据有限所造成的估计失真问题。通过算例对所构建的模型进行验证,结果表明,较之采用二参数威布尔分布的故障模型,采用三参数威布尔分布故障模型得出的失效率曲线与机组实际故障率拟合程度更高,可作为海上风电机组维修策略研究的技术基础。（2）研究了海上风电机组维修天气窗口时间的预测问题。基于海上风浪数据和维修任务的分级规则,采用排队理论对机组维修等待时间进行了研究。在剖析α修正因子天气窗口预测方法基础上,通过引入维修任务故障率的方法降低了人为主观因素对天气窗口预测的误差。研究结果表明,该预测方法能够进一步挖掘维修船舶等维修资源的性能空间,起到合理延长维修天气窗口时间作用,为海上维修的时间预测提供了技术依据。（3）引入海上维修天气窗口时间检验因素,并考虑海上风电机组多部件维修的相关性,构建了海上风电机组动态机会成组维修策略的数学模型,通过算例得出了预防性维修周期内的最优维修间隔时间及维修组合方案。结果表明:同时考虑经济相关性和结构相关性的动态机会成组维修策略,能够更加充分地利用海上维修窗口时间,进一步降低系统维修费用,结构相关性系数越大,组合中部件数量越多,费用节约效果愈加明显。（4）从海上风电场能效分析角度出发,对所构建的海上风电机组动态机会成组维修模型进行实例验证。分析了海上风电机组能效损失机理并提出了各项能效指标,研究了海上维修不可达性对机组能效损失的影响,针对海上风速与浪高的预测方法,将马尔科夫链预测方法与经验公式推导法进行了对比分析,验证了马尔科夫链预测方法在海上浪高预测方面的精准性。以海上风电场机组群为研究对象,通过江苏某海上风电场作为实例验证了维修模型的有效性,结果表明,海上风电场年平均上网电量提高了5.09%,停机次数降低了24.05%,维修费用降低了9.04%。
尹家骏[6]（2020）在《基于信捷PLC电梯维修实训设备设计》文中提出电梯是整个建筑物的核心部件之一。在经济高速发展的今天,作为建筑物中最快捷的货物与人员运输通道,使用量亦大幅增加。经调研,关于电梯维护与保养的维修人员缺口较大,其中电气方面的维修人员缺乏非常严重。因此,开发一款用于电梯电气部分故障诊断与排除的训练的成本低、综合性强的实训设备,具备一定的研究性与实际意义。针对这一情况,本设计对电梯实训装置进行电气方面设计。本设计共分为较为独立的三个部分。基于信捷PLC的电梯模拟运行模块、基于STC12C5A60S2单片机电梯故障模拟模块以及视频监控模块。基于信捷PLC的电梯模拟运行模块设计,主要参考传统的PLC机电产品设计方法,首先参考实际电梯组件,完成了电气系统中相关装置的选型并对PLC具体型号进行选择;根据相关设备工作特点,完成电气原理图的设计以及图纸的绘制;完成了PLC程序的编写,并实现了简单的消防联动功能。在基于STC12C5A60S2单片机电梯故障模拟模块中,本文总结了电梯的常见故障现象,并总结了模块实现的功能来确定单片机的选型,并对单片机外围电路进行设计;同时,完成了对单片机相关程序的编写,在功能上,实现了单台设备中故障点的模拟,更能通过商业云平台的设备组态,实现远程设备的故障模拟控制,方便指导教师进行统一考核。
王明军,杨晓涛[7]（2020）在《主控在风电机组维修维护中的重要作用》文中提出本文从满足现场需要的角度,阐发主控对风电机组现场维修、维护的重要作用。通过改进和完善主控的相关功能,有利于提高现场运维的技术水平,帮助现场人员迅速分析、诊断、处理机组故障,最终实现降低度电成本的目的。
孙俊佚雄[8]（2020）在《基于大数据的智能家电故障检测和诊断模型研究》文中研究指明智能家电作为各种部件的有机结合已经在日常生活中变得不可替代。它们的运行状态会对人产生直接的影响,一旦发生故障会严重损害生活体验,严重时甚至会造成人员伤亡。现阶段,对于各种智能设备的检测仍然是以人工识别的方式为主,对故障的预警和诊断系统的研究不多。因此研究对应性良好的故障检测和诊断系统,对家电故障采取及时处理,具有十分重要的意义。本文以智能洗衣机作为研究实例,对变频器和异步电机整体结构进行了故障诊断技术研究。内容如下:首先,本文针对变频器的主电路和异步电机的基本结构及运行原理进行了分析。归类各种故障类型产生的原因,确立了诊断模型。对于故障模型所需的大量数据,除了从数据库中获取、建立了Simulink工具箱下的故障仿真模型获取外,也通过了实验室手段采集小部分故障样本作为训练和检测的对象,达到对照目的。然后利用小波包分析法,将获取的变频器主电路三相输出特征、异步电机定子电流特征进行了处理,并以此作为故障信息采集了样本并用小波包分析提取出故障信号的特征权重,构建了特征向量。最后分析GBDT、XGboost以及支持向量机三种机器学习方法进行数据归类的特点和原理,并以网格搜索遍历的方法进行了参数调节。然后在对三种方法分别以实验室获取数据和数据库获取数据进行训练后,以小波包分析获得的特征向量作为输入,变频器和异步电机的故障结果归类作为输出进行了变频器主电路、异步电机和变频器-电机整体的故障诊断。对比了三种机器学习方法在针对这几种对象时的性能,测试结果表明XGBoost方法在针对智能洗衣机的整体系统上表现优异,可以用于以变频电路和动力转换装置为主的智能家电结构。本文将Matlab电路仿真、小波包分析、支持向量机、决策树等应用到了家电故障的诊断问题上,解决了发生故障时难以准确、高效的进行诊断的问题。为智能家电的故障诊断做出了一定程度上的实践研究,确认了对智能家电这一整体系统实施故障诊断的可行性。
于春光[9]（2020）在《提高油田在用变频控制设备运行质量的探讨》文中研究表明提高油田在用变频控制设备运行质量是一项十分重要的工作。针对油田在用各种变频控制设备存在的设备品牌多、质量参差不齐、使用环境条件恶劣、谐波污染、运行参数不合理、电网电压过高或过低对变频控制设备的影响、故障维修能力相对不足、电网电压暂降对变频控制设备的影响和外围其它控制设备对变频控制设备干扰等八个问题,提出了加强油田在用变频控制设备技术资料的收集与汇总,制定油田在用变频控制设备相关企业技术标准和质量检测检验技术手段,把好质量关,加强保养和维护,改善控制设备现场工作环境条件,尽量减少环境对设备的影响,对变频控制设备采取谐波抑制措施,优化变频控制设备生产运行参数设置,加强过电压和欠电压的处理,建立专业化的维修保障队伍,解决电网电压暂降对在用变频控制设备的影响,以及对在用变频控制柜的整体优化等九项针对措施。实践证明,这些措施均十分有效,仅以胜利油田孤东采油厂为例,目前在用各类节能变频控制设备1 260余台,实现年变频节能效益达400余万元。
陈曦[10]（2020）在《变频器中IGBT的驱动保护及故障识别研究》文中研究表明工业生产中,节能环保一直都是人们所关注的内容,具有优异调速性能及节能效果的变频器近年来得到了广泛的应用。然而变频器的使用场景往往工况十分恶劣,使得变频器的故障率居高不下,并且由于变频器使用的IGBT器件较为脆弱,不可靠的驱动以及不及时的保护都会使其发生故障,当其发生故障时,轻则影响工业生产,重则危及人身安全。IGBT作为变频器的“心脏”,在发生故障时能否及时被保护以及运行过程中能否被可靠驱动,成为了研究的关键。本文从变频器在运行前就发生故障、运行过程中发生故障以及发生故障后这三种状态入手,对IGBT的驱动保护与故障识别进行研究。首先,本文设计了基于ACPL-T350芯片的驱动电路,并做出了改进,有效抑制了IGBT运行过程中的米勒效应。同时,配合此驱动电路,设计了IGBT的保护电路、电流采样电路与开关电源电路,旨在保护运行状态下的IGBT。其后,针对已经发生短路或接地状态下运行IGBT的故障情况,本文设计了一套保护方案,利用特殊运行策略,可靠保护IGBT不受损坏。然后,利用MATLAB的Simulink工具箱建立变频逆变控制模型,使用该模型对变频器运行过程中可能出现的故障类型进行仿真,得到仿真数据。最后利用短时傅里叶分析提取出的特征值作为神经网络的输入数据,建立出BP神经网络模型,输出故障类型。使用神经网络解析故障特征与故障类型之间的复杂关系,从而实现快速对故障类型的识别。在此基础之上,由于BP神经网络易陷入局部最优导致最终正确率不佳,为了优化BP神经网络的识别正确率,本文使用人工蜂群算法对故障识别模型进行优化,经过测试,优化后的BP神经网络模型准确率更高,符合实际的使用需求。
二、变频器维修使用经验（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、变频器维修使用经验（论文提纲范文）
（1）矿渣立磨磨辊轴承故障分析及维修探讨（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 46.4型矿渣立磨磨辊及其轴承故障现象 |
| 1.1 矿渣立磨磨辊参数配置 |
| 1.2 矿粉立磨磨辊轴承故障初步判断方法 |
| 2 磨辊轴承故障及原因分析 |
| 2.1 矿渣立磨磨辊轴承故障现象 |
| 2.2 矿渣立磨磨辊轴承故障原因分析 |
| 3 维修及改进方案 |
| 3.1 限压减振稳料层，技术改造控联锁 |
| 3.2 油品质量需保障，油膜形成是关键 |
| 3.3 轴承更换需检测，游隙控制最重要 |
| 3.4 密封失效轴承伤，定期巡检很重要 |
| 4 结论及建议 |
（2）浅谈天津石化化工部短丝装置880KW变频器维修项目（论文提纲范文）
| 1 装置简介 |
| 2 技术攻关的意义 |
| 3 6SE70变频器主要易损部件简介 |
| 3.1 CUVC控制板 |
| 3.2 电容器组件 |
| 3.3 SUM及SLM缓冲板 |
| 3.4 IGD触发板 |
| 3.5 IGBT绝缘双极型晶体管 |
| 4 典型故障描述及处理方法 |
| 5 维修效果和经济效益 |
（3）风电机组机会维修策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外风电机组机会维修的研究现状 |
| 1.2.2 国内风电机组机会维修的研究现状 |
| 1.2.3 维修策略研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 主要研究内容 |
| 第2章 风电机组结构及工作原理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 风电机组的基本结构 |
| 2.2.1 风轮系统 |
| 2.2.2 传动系统 |
| 2.2.3 偏航系统 |
| 2.2.4 制动系统 |
| 2.2.5 电气系统 |
| 2.2.6 控制系统 |
| 2.2.7 发电机系统 |
| 2.2.8 传感器系统 |
| 2.2.9 变频器系统 |
| 2.2.10 塔架、机舱及地基 |
| 2.3 风电场故障统计分析 |
| 2.4 风电机组部件模型参数估计 |
| 2.4.1 经典可靠性模型参数估计 |
| 2.4.2 故障模型参数估计实例 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 风电机组部件机会维修策略 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电机组部件的机会维修策略 |
| 3.2.1 机会维修策略的类别 |
| 3.2.2 维修可靠度阈值 |
| 3.2.3 维修方式的选择 |
| 3.2.4 考虑不完全维修的可靠度变化模型 |
| 3.3 基于可靠度的风电机组部件维修成本模型 |
| 3.4 应用实例 |
| 3.4.1 数据介绍 |
| 3.4.2 实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 多台风电机组部件成组机会维修策略 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多台风电机组部件成组机会维修策略 |
| 4.2.1 维修方式的选择 |
| 4.2.2 多台风电机组部件成组维修成本模型 |
| 4.3 应用实例 |
| 4.3.1 两台风电机组机会维修策略应用实例 |
| 4.3.2 三台风电机组机会维修策略应用实例 |
| 4.3.3 实例对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 海上风电机组部件机会维修策略 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 海上风电机组概述 |
| 5.2.1 海上风电的发展 |
| 5.2.2 海上风电机组的特点 |
| 5.3 海上风电机组机会维修 |
| 5.3.1 数据介绍 |
| 5.3.2 海上风电机组部件的机会维修策略实例 |
| 5.3.3 多台海上风电机组成组机会维修策略应用实例 |
| 5.3.4 实例对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（4）卫星地面站系统设备故障预测与诊断技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 故障诊断技术研究现状 |
| 1.2.2 故障预测技术研究现状 |
| 1.3 研究内容与意义及技术指标 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.3.3 技术指标 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 故障预测与诊断相关理论基础 |
| 2.1 卫星地面站系统概述 |
| 2.1.1 天伺馈单元 |
| 2.1.2 X、L频段下变频器 |
| 2.1.3 矩阵开关和光传输设备 |
| 2.2 故障分析 |
| 2.2.1 故障产生的机理 |
| 2.2.2 故障预测与诊断流程 |
| 2.3 故障预测与诊断技术 |
| 2.3.1 HMM算法原理 |
| 2.3.2 LSSVM算法原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 故障预测技术研究 |
| 3.1 基于AP-HMM故障预测方法 |
| 3.1.1 AP算法 |
| 3.1.2 基于AP-HMM算法混合故障预测模型 |
| 3.2 卫星地面站系统设备状态表征影响分析 |
| 3.3 故障预测方法实验 |
| 3.3.1 系统设备工作状态退化与转移 |
| 3.3.2 贝叶斯网络结构框图建立 |
| 3.3.3 初始参数计算 |
| 3.3.4 实验验证与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 故障诊断技术研究 |
| 4.1 中频矩阵开关和L下变频器分析 |
| 4.2 基于LSSVM-PSO故障诊断方法 |
| 4.2.1 PSO优化LSSVM算法 |
| 4.2.2 基于LSSVM-PSO故障诊断模型 |
| 4.3 故障诊断流程与步骤 |
| 4.4 故障诊断方法实验 |
| 4.4.1 数据的分析与处理 |
| 4.4.2 实验验证与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 卫星地面站系统软件设计 |
| 5.1 软件需求分析 |
| 5.2 系统设计框架及模块划分 |
| 5.2.1 系统设计框架 |
| 5.2.2 系统主要模块划分 |
| 5.3 任务管理设计 |
| 5.3.1 用户管理设计 |
| 5.3.2 星历管理设计 |
| 5.3.3 链路管理设计 |
| 5.4 数据处理设计 |
| 5.5 故障预测与诊断设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 系统软件应用及验证 |
| 6.1 系统软件应用 |
| 6.1.1 环境搭建 |
| 6.1.2 信号链路传输 |
| 6.1.3 软件功能实现 |
| 6.2 系统软件验证 |
| 6.2.1 测试方法 |
| 6.2.2 测试过程 |
| 6.2.3 结果与分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（5）海上风电机组动态机会成组维修策略的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 国内外海上风电行业发展现状 |
| 1.1.2 国内外海上风电机组运维现状 |
| 1.1.3 我国开展海上风电机组运维技术研究的意义 |
| 1.2 研究现状综述 |
| 1.2.1 维修决策理论研究现状 |
| 1.2.2 海上风电机组维修优化策略研究现状 |
| 1.2.3 有待进一步研究的问题 |
| 1.3 研究内容及章节结构 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 章节安排 |
| 第2章 海上风电机组维修策略的分析及选择 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 影响海上风电机组维修的主要因素与分析 |
| 2.2.1 海上风电机组维修的可达性 |
| 2.2.2 海上风电机组的维修费用 |
| 2.2.3 海上风电机组维修资源特性分析 |
| 2.3 海上风电机组运维策略的选择 |
| 2.3.1 维修策略对比与决策过程分析 |
| 2.3.2 海上风电机组的维修决策过程 |
| 2.3.3 海上风电机组机会维修策略 |
| 2.3.4 海上风电机组机会成组维修策略 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 海上风电机组可靠性分析方法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 海上风电机组可靠性分析基础 |
| 3.2.1 典型海上风电机组的基本结构 |
| 3.2.2 故障寿命分布规律 |
| 3.2.3 海上风电机组可靠性指标分析 |
| 3.2.4 海上风电机组关键部件失效分布 |
| 3.2.5 海上风电机组故障数据采集 |
| 3.3 基于威布尔分布的海上风电机组故障预测模型分析 |
| 3.3.1 关于二参数威布尔分布的故障预测模型 |
| 3.3.2 基于三参数威布尔分布的故障预测模型构建与分析 |
| 3.4 三参数威布尔分布故障模型的实例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 海上风电机组维修时间窗口预测方法的研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 海浪特征统计方法与特征参数分析 |
| 4.2.1 统计方法与特征参数 |
| 4.2.2 我国典型海域风浪特征分析 |
| 4.3 海上风电机组可达性的定义及参数分析 |
| 4.3.1 可接近度 |
| 4.3.2 维修天气窗口时间 |
| 4.3.3 可达度 |
| 4.3.4 维修等待时间 |
| 4.4 海上风电机组维修等待时间特性分析 |
| 4.4.1 维修任务的分级 |
| 4.4.2 维修等待时间的测算方法 |
| 4.4.3 维修等待时间的算例分析 |
| 4.5 海上风电机组天气窗口预测方法研究 |
| 4.5.1 维修天气窗口研究的现状及改进方向 |
| 4.5.2 基于维修任务故障率的天气窗口预测方法 |
| 4.5.3 天气窗口预测方法案例及分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 考虑天气窗口时间的动态机会成组维修策略研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 动态机会成组维修策略的定义与内涵 |
| 5.3 海上风电机组多部件系统的维修相关性 |
| 5.3.1 多部件系统的维修相关性 |
| 5.3.2 海上风电机组维修相关性及其影响 |
| 5.4 面向海上风电机组的动态机会成组维修策略研究 |
| 5.4.1 单部件维修优化 |
| 5.4.2 初始维修计划 |
| 5.4.3 多部件组合维修优化 |
| 5.4.4 维修计划的更新 |
| 5.5 海上风电机组动态机会成组维修问题的求解 |
| 5.5.1 海上风电机组动态机会成组维修模型 |
| 5.5.2 基本粒子群算法 |
| 5.5.3 动态机会成组维修模型的粒子群算法求解步骤 |
| 5.5.4 算例验证及分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 基于能效分析的动态机会成组维修模型验证 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 海上风电机组能效损失及能效指标 |
| 6.2.1 海上风电机组能效损失 |
| 6.2.2 海上风电机组能效指标 |
| 6.3 不可达性对海上风电机组电能损失的影响 |
| 6.4 海上风速与浪高的预测 |
| 6.4.1 公式推算法 |
| 6.4.2 基于马尔科夫链的预测方法 |
| 6.5 维修模型的验证与分析 |
| 6.5.1 数据处理与参数设置 |
| 6.5.2 结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于信捷PLC电梯维修实训设备设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 电梯发展概述 |
| 1.1.2 学校教学背景 |
| 1.2 实训设备及相关研究现状 |
| 1.2.1 国内近年来相关研究现状 |
| 1.2.2 市场上相关教学设备现状 |
| 1.2.3 对相关资料的研究和总结 |
| 1.3 本章小结 |
| 第2章 实训装置设计总纲 |
| 2.1 系统具体设计内容 |
| 2.2 系统整体构架 |
| 2.2.1 常见电梯模拟运行实训装置构架 |
| 2.2.2 故障设置部分 |
| 2.2.3 本设计系统构架 |
| 2.3 各模块设计思路 |
| 2.3.1 基于PLC的电梯控制模块 |
| 2.3.2 单片机故障设置部分 |
| 2.3.3 视频监控系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 电梯控制模块设备硬件选型 |
| 3.1 电梯的基本结构 |
| 3.2 门系统相关设备选型 |
| 3.2.1 门电机与限位的选择 |
| 3.2.2 轿厢门防夹装置的选择 |
| 3.3 电力拖动系统设备选型 |
| 3.3.1 动力来源 |
| 3.3.2 电机驱动和调速 |
| 3.3.3 速度检测装置 |
| 3.4 安全保护系统 |
| 3.5 电气控制系统 |
| 3.5.1 操纵装置与选层器 |
| 3.5.2 位置显示装置 |
| 3.5.3 平层装置 |
| 3.5.4 核心控制器件 |
| 3.6 PLC的选型 |
| 3.6.1 I/O分配 |
| 3.6.2 PLC输出形式的选择 |
| 3.6.3 供电模式的选择 |
| 3.6.4 PLC型号的选择 |
| 3.7 其他设备和导线的选择 |
| 3.7.1 相关参数估算 |
| 3.7.2 空气断路器的选择 |
| 3.7.3 导线的选择 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 电梯控制模块电路设计 |
| 4.1 电源供电部分设计 |
| 4.2 PLC输入部分设计 |
| 4.3 PLC输出部分设计 |
| 4.4 其他硬件设置及外围电路设计 |
| 4.4.1 轿厢门电机控制电路 |
| 4.4.2 西门子V20变频器接线与参数设置 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 电梯控制模块PLC程序设计 |
| 5.1 PLC程序整体流程设计 |
| 5.2 PLC控制程序 |
| 5.2.1 电梯正常运行模式程序编写 |
| 5.2.2 电梯特殊模式程序编写 |
| 5.2.3 电梯显示与输出部分 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 单片机故障设置模块设计及监控模块构架 |
| 6.1 电梯常见故障总结 |
| 6.2 单片机的选型及外围电路设计 |
| 6.2.1 矩阵键盘 |
| 6.2.2 显示部分 |
| 6.2.3 单片机的选型 |
| 6.2.4 单片机电源电路设计 |
| 6.2.5 单片机最小系统 |
| 6.2.6 继电器控制电路 |
| 6.3 远程控制器的选取及其通信 |
| 6.3.1 远程控制器的选取 |
| 6.3.2 上位机通讯方式 |
| 6.3.3 MiniGPRS模块简介 |
| 6.3.4 云端组态与通讯 |
| 6.4 视频监控模块简介 |
| 6.4.1 视频监控系统的组成 |
| 6.4.2 视频监控系统基本构架与选型 |
| 6.4.3 视频监控系统的图像要求 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A PLC及其外围电路原理图(输入部分) |
| 附录 B PLC及其外围电路原理图(输出部分) |
| 附录 C PLC及其外围电路原理图(电源部分) |
| 附录 D PLC及其外围电路原理图(其他部分) |
| 附录 E 单片机外围电路 |
| 附件F 云端组态换面 |
| 附件G miniGPRS模块原理图 |
（7）主控在风电机组维修维护中的重要作用（论文提纲范文）
| 前言 |
| 1. 国产主控在支持现场运维方面存在的一些问题 |
| 2. 主控对现场运维的重要作用 |
| 2.1 主控报故障准确对机组维修的重要作用 |
| 2.2 主控数据采集与储存对现场运维的重要作用 |
| 2.3 机组远程故障诊断与容错运行 |
| 3. 结语 |
（8）基于大数据的智能家电故障检测和诊断模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| §1.1 研究背景及意义 |
| §1.2 国内外研究现状 |
| §1.2.1 故障诊断技术研究现状 |
| §1.2.2 基于数据驱动的故障诊断的研究现状 |
| §1.2.3 基于小波变换的故障诊断技术研究现状 |
| §1.2.4 基于机器学习的故障诊断研究现状 |
| §1.3 本论文主要研究内容 |
| §1.4 本章小结 |
| 第二章 智能洗衣机故障分析 |
| §2.1 变频器电路故障 |
| §2.1.1 变频器基本结构 |
| §2.1.2 变频器主要故障分类 |
| §2.1.3 变频器故障分析 |
| §2.2 三相异步电机故障 |
| §2.2.1 三相异步电机基本结构 |
| §2.2.2 三相异步电机主要故障分类 |
| §2.2.3 三相异步电机主要故障分析 |
| §2.3 本章小结 |
| 第三章 故障仿真及故障研究 |
| §3.1 变频器建模与仿真 |
| §3.1.1 电路模型建模 |
| §3.1.2 变频器故障仿真 |
| §3.1.3 变频器故障诊断方法 |
| §3.2 三相异步电机建模与仿真 |
| §3.2.1 三相异步电机建模 |
| §3.2.2 异步电机故障仿真 |
| §3.2.3 异步电机故障诊断方法 |
| §3.3 本章小结 |
| 第四章 基于小波分析和XGBOOST的故障诊断模型 |
| §4.1 基于小波包分析的特征提取 |
| §4.1.1 小波分析基本理论 |
| §4.1.2 小波包分析思路 |
| §4.1.3 小波包分析的故障特征提取流程 |
| §4.1.4 小波包分析的故障特征提取 |
| §4.2 基于XGBoost的分类器 |
| §4.2.1 GBDT基本思路 |
| §4.2.2 XGBoost基本思路 |
| §4.2.3 XGBoost的故障诊断模型训练 |
| §4.3 基于支持向量机的对照方法概述 |
| §4.4 本章小结 |
| 第五章 诊断结果与分析 |
| §5.1 分类器调参 |
| §5.1.1 支持向量机调参 |
| §5.1.2 XGBoost调参 |
| §5.1.3 网格搜索法的参数调节 |
| §5.1.4 调参结果 |
| §5.2 故障诊断结果与对比分析 |
| §5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| §6.1 总结 |
| §6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录Ⅰ |
| 附录Ⅱ |
| 附录Ⅲ |
| 附录Ⅳ |
| 致谢 |
| 作者在攻读硕士期间的主要研究成果 |
（9）提高油田在用变频控制设备运行质量的探讨（论文提纲范文）
| 1 油田在用变频器存在的问题 |
| 2 对策措施 |
| 3 实施效果 |
| 4 结束语 |
（10）变频器中IGBT的驱动保护及故障识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 1.2.1 IGBT驱动保护研究现状 |
| 1.2.2 变频器中IGBT故障诊断研究现状 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 2 IGBT驱动保护电路的设计及实验 |
| 2.1 驱动电路设计方法 |
| 2.1.1 驱动条件与主要特性的关系 |
| 2.1.2 驱动方案设计 |
| 2.1.3 驱动电路设计 |
| 2.2 开关电源的设计 |
| 2.2.1 开关电源电路设计 |
| 2.2.2 RCD吸收设计 |
| 2.3 电流采样电路的设计 |
| 2.4 短路与接地故障保护 |
| 2.4.1 保护方案设计目的 |
| 2.4.2 保护方案设计 |
| 2.5 驱动保护的实验验证 |
| 2.6 接地及短路故障保护设计的实验验证 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 变频器建模与逆变控制 |
| 3.1 SVPWM算法原理 |
| 3.1.1 SVPWM法则推导 |
| 3.1.2 SVPWM控制算法 |
| 3.1.3 合成矢量所处扇区的判断 |
| 3.1.4 基本矢量作用时间计算与三相PWM波形的合成 |
| 3.2 SVPWM控制逆变单元建模 |
| 3.3 IGBT故障仿真分析 |
| 3.3.1 IGBT故障产生方法 |
| 3.3.2 故障仿真结果分析 |
| 3.3.3 故障诊断方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于短时傅里叶分析和神经网络的故障识别 |
| 4.1 短时傅里叶分析的故障特征提取 |
| 4.1.1 短时傅里叶分析基本理论 |
| 4.1.2 窗函数的选择 |
| 4.1.3 窗函数类型与参数设定 |
| 4.1.4 特征值提取 |
| 4.2 基于BP神经网络的故障类型识别 |
| 4.2.1 BP神经网络的基本思想 |
| 4.2.2 BP神经网络基本步骤 |
| 4.2.3 故障识别模型的建立 |
| 4.2.4 仿真结果分析 |
| 4.3 人工蜂群算法优化的BP神经网络模型 |
| 4.3.1 人工蜂群算法的生物背景 |
| 4.3.2 人工蜂群算法原理 |
| 4.3.3 人工蜂群算法优化过程 |
| 4.3.4 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在校期间主要科研成果 |
| 附录 |
四、变频器维修使用经验（论文参考文献）
- [1]矿渣立磨磨辊轴承故障分析及维修探讨[J]. 石建国. 设备管理与维修, 2021(19)
- [2]浅谈天津石化化工部短丝装置880KW变频器维修项目[J]. 卫苏军. 中国设备工程, 2021(S2)
- [3]风电机组机会维修策略研究[D]. 马广璐. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]卫星地面站系统设备故障预测与诊断技术研究[D]. 田可. 电子科技大学, 2021(01)
- [5]海上风电机组动态机会成组维修策略的研究[D]. 谢鲁冰. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [6]基于信捷PLC电梯维修实训设备设计[D]. 尹家骏. 齐鲁工业大学, 2020(04)
- [7]主控在风电机组维修维护中的重要作用[A]. 王明军,杨晓涛. 第七届中国风电后市场交流合作大会论文集, 2020
- [8]基于大数据的智能家电故障检测和诊断模型研究[D]. 孙俊佚雄. 桂林电子科技大学, 2020(04)
- [9]提高油田在用变频控制设备运行质量的探讨[J]. 于春光. 石油石化节能, 2020(06)
- [10]变频器中IGBT的驱动保护及故障识别研究[D]. 陈曦. 山东交通学院, 2020(04)