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(1) 長時間魯棒定位與建圖：未知室內外環境下激光雷達/視覺建圖，基于深度學習的跨時段場景識別克服天氣/季節/場景變化并修復運動對象干擾，分層路徑規劃實現高效率自主導航。 (2) 電力設備表計識別：基于圖像識別算法研發形成移動終端側的典型指針式表計自動讀數技術。 (3) 電網設備圖像部件級實例分割： ①　RGB-T自動標注技術突破了制約設備樣本獲取難的共性瓶頸； ②　基于深度學習的實例分割技術攻克了背景復雜、目標占比小和多目標共現的電網設備部件級分割難題； ③　弱/半監督學習技術提高了樣本利用率，大大降低標注成本； ④　模型壓縮與加速技術使得基于深度學習的電力設備識別方法在低功耗移動終端側應用成為可能。 (4) 設備圖像故障監測：基于紅外/紫外/可見光的電力設備過熱、滲水、漏油、明火等典型故障檢測與故障報警，具備自定義通信報文與遠程推送功能。

表面曝氣設備故障診斷系統，包括倒傘曝氣機的齒輪箱和電機；還包括傳感器、電荷放大器、采集器和分析設備；所述齒輪箱輸入軸通過聯軸器與電機輸出軸相連，齒輪箱的輸入軸通過一對圓柱斜齒輪與第一中間軸相連接；所述第二中間軸支撐通過一對圓柱斜齒輪與輸出軸相連接；所述電機和輸出軸均通過傳感器與電荷放大器相連接；電荷放大器、采集器和分析設備依次電連接。通過在倒傘曝氣機的電機及變速箱上設置傳感器，并通過電荷放大器對其檢測信號的放大后，經分析設備對數據進行分析，判斷設備故障情況；本實用新型所述的表面曝氣設備故障診斷系統，

井下變電所內開關分布很多，加之聲音小，很難及時分辨出哪臺開關跳閘，尤其是夜班期間，值班人員大都精神不好，微小的聲響根本引不起注意。這樣一來就耽誤了送電時間，擴大了事故影響范圍.因此在多臺饋電開關配電點處安裝一套開關跳閘監視報警系統很有必要。（1）該系統為基于防爆兼本質安全型 PLC 控制的井下多路饋電開關故障監視系統。將各饋電開關（可達 20 個）的故障跳閘信號送入 PLC 控制器，由 PLC 進行分析判斷后，顯示饋電開關位置號，并發出聲光報警信號。（2）該系統能實現饋電開關沿線的語音、聲光、文字相配合的顯示報警系統，既可以顯示各開關的啟停工作狀態或故障報警狀態等，還可以設置漢字顯示條屏用來顯示安全警示用語等。（3）采用工業現場總線技術，PLC 采用級聯控制。當饋電開關路線較多時，可以設置PLC 分站，PLC 主/分站之間采用總線連接，以實現控制命令和通信信號的快速傳輸。PLC 主/分站均采用防爆 PLC 控制箱，能準確顯示饋電開關位置號和該開關的工作狀態。（4）具有設備故障準確識別、故障預警提示，設備啟停狀態顯示等功能。提高了多路饋電開關監視的直觀性和可靠性。

對機車上的設備與系統進行實時監測和故障診斷是關系到行車安全，提高機車運用效率的一項重要技術措施。通過技術手段對機車關鍵部件進行故障監測和診斷，在設備發生故障時可及時發現并確定故障部位，記錄故障過程，通過司機室顯示屏等向司乘人員報警并提示排除故障方法或采取應急措施的建議是該系統的主要目標。 車載故障監測與診斷信息網絡是網絡化的機車運行狀態信息和故障數據的監測和管理。如同我們常見Internet網絡把許多計算機連接起來一樣，列車信息網絡把機車上各個具有獨立功能的模塊化檢測與控制設備連接起來，司機對整個列車的控制命令通過列車通信網絡送到列車的各個車廂，各個車廂工作狀態通過列車通信網絡送到司機室顯示屏，這樣既便于機車運行情況的集中監測和管理，又分散了機車的控制與管理功能，同時減少了機車上的布線數量，提高了機車運行的可靠性。 當機車發生故障時，一方面各個模塊可以把當時的狀態信息記錄下來，另一方面又可以及時地提示司機采取相應的處理措施。在故障車到段之后，通過無線通信裝置或者顯示屏上的USB接口進行數據轉儲，利用微機上的專業的處理軟件，可以分析出故障的原因。 整個信息系統的各個模塊可以通過網絡聯合工作，又可以單獨行使一定的功能。另外，本系統還具有十分靈活的網絡接口和協議，可以很方便地進行系統擴展，安裝其它功能檢測控制設備。 應用范圍： 該系統不但適用于鐵路機車，地鐵、城市輕軌車輛，也可用于其他如科研、教學部門，電力系統等領域。 該項目不產生對環境有污染的廢水、廢氣、廢料，屬“綠色產品”，可以采用技術入股、合作開發、合作生產等多種方式合作。要求合作單位有一定的技術、經濟實力。

 本項目的研究內容是面向大型煤礦的生產工藝流程，針對煤礦主要生產設備系統（電鏟、鉆機、單斗挖掘機、輪斗挖掘機、皮帶車、排土機、自卸卡車等）運行狀況的實時在線監控、性能衰退過程的評估預測、故障預測預警、故障診斷與分析、維修維護的智能分析與決策以及優化維修維護調度方法進行研究，開發相應的軟硬件系統，實現現代化煤礦關鍵設備的遠程監控、運行狀況分析、故障預測預警、故障分析診斷、優化維修維護、全壽命跟蹤管理，為預知檢修維護提供技術支持，保障煤礦生產的安全、可靠、連續運行。 針對以上技術需求，本項目的總體目標是： （1）建立覆蓋整個礦區關鍵設備的數據采集系統。 （2）開發關鍵設備常見故障判斷分析系統。 （3）開發關鍵設備故障預知判斷分析系統。 （4）通過數據采集信息達到智能判斷故障點、故障類型、故障原因并提供檢修維護方案的技術支持；達到智能預知判斷設備狀況、運行狀態及其可能發生的狀況。 （5）提供預知檢修維護技術支持，避免故障范圍擴大而影響設備安全可靠連續運行。 （6）提供維修業務支持，針對典型故障提供相應維護維修方案。 （7）提供數字化點檢支持。 （8）提高設備出動率1-3%，每年降低設備檢修費用及維護成本1000-3000萬元，提高設備檢修工作效率3-5%，實現高效維護檢修目標。 該項目與同類技術產品比較，具有故障預警功能以及全方位生產設備監測，并實現遠距離礦區無線數據實時通信。在采礦行業中具有明顯的技術特點和優勢，解決了采礦行業的無線預警、礦區全方位監測等問題，在國內外同行業中處于領先水平。

本發明公開了一種工業過程故障診斷方法，包括如下步驟：采集工業過程的歷史正常數據；利用工業過程的歷史正常數據計算檢測統計量；采集待檢測的工業過程數據；當檢測到工業過程故障時，利用相對重構貢獻方法提取特征量；根據特征量計算故障模式下的條件概率密度函數和正常模式下的條件概率密度函數；根據先驗概率和條件概率密度函數計算后驗概率；采用最小風險貝葉斯決策理論對當前時刻樣本進行故障變量識別；根據診斷后的結果更新下一時刻樣本的

本發明實施例提供一種故障選線的方法及裝置，所述方法包括：獲取各條線路的零序電流；分別對所述零序電流進行分解，以獲取各條線路分別對應的各模態分量；對所述各模態分量中的第一個模態分量按照預設參數進行相空間重構，以獲取相空間重構向量；求取兩兩具有相同相點個數的相空間重構向量的相似度，并構建相空間相似度矩陣；根據所述相空間相似度矩陣求取各條線路分別對應的其他

有一定實用價值

在長期為電力行業解決設備重大疑難故障的實踐過程中，提出了軸系載荷分配測試、分析和優化調整技術，發展了動平衡和振動故障診斷技術，提高了動平衡效率和振動故障診斷準確率。先后解決了田灣和秦山核電、平圩、宣城、姚孟、福州等40多家電廠100多臺、次大型機組重大疑難振動問題。該項成果先后獲得江蘇省科技進步一等獎和國家技術發明二等獎。

項目概況 以本領域高新技術和豐富的現場實際工程經驗為基礎，直接為國內電力、石油化工及冶金行業旋轉機械設備的振動提供各種技術服務，同時進行科技成果工程化產品化的研究開發。 主要特點    1、直接面向電力、化工及冶金行業旋轉機械設備，技術服務內容明確是解決生產設備的實際振動問題； 2、 具有豐富的現場實際經驗，結合深厚的轉子振動理論研究成果，可以迅速地解決現場絕大多數疑難機械振動故障；3、 具備先進的測試儀器、計算分析軟件和開發工具；技術指標 現代化的在線機械監測及預測分析系統CSI XP32 機械健康專家，具有靈活的組態功能，適合在電力行業、鋼鐵行業、石化行業和造紙行業中旋轉機械的應用。這些旋轉機械包括汽輪發電機組、煙機或透平壓縮機組、風機、泵類、齒輪箱等。16或32通道可攜帶式機械健康狀態連續監測系統可以數星期所有通道連續同步無人值守狀態監測及數據存儲，解決整臺機器或機組的振動分析及故障診斷問題，瞬態分析實現對透平類機械的啟動、停車和生產過程全方位的狀態監測。通過PeakVue波形、階數跟蹤、自定義數據采集設置、時間同步平均等參數設定、基于事件的全自動自適應監測，實現強大的故障預測分析技術。集數據采集、存儲、瀏覽與管理于一體，能夠以每秒鐘5次的刷新率瀏覽實時的分析圖譜。自定義快進、倒回、慢放、及自動重放等回放模式、將保存的瞬態數據重新以事件實時的完整過程展現給用戶。AMS設備管理組合軟件平臺方便多種預測分析技術的融合，簡單快捷的使用方法使得振動故障診斷更為簡單，PeakVue專利技術是滾動軸承、復雜齒輪箱、紙機設備及軋機設備健康狀態監測的利器。市場前景     1、汽輪發電機組及輔機現場振動測試、分析、故障診斷與處理        ●振動測試        ●振動分析和機組狀況評估        ●各種振動故障分析和判斷        ●故障處理與消除 2、各種類型旋轉機械的現場高速動平衡 3、新機組振動調試        ●新機組分步與整套啟動的振動調試        ●調試階段（首次沖轉到滿負荷試運行結束）振動測試、分析和處理。 提供分析意見，給出運行和消缺的處理方案，參與實施處理        ●高速動平衡 4、新機組性能考核試驗（振動部分）        ●對新機組振動性能的測試、分析和評估