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HDS电气设备带电状态诊断技术及应用

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HDS电气设备带电状态诊断技术及应用

2020-09-09 11:05:45   0  举报

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HDS电气设备带电状态诊断技术及应用

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大纲/内容

4 HDS电气设备谐波故障诊断系统

4.1 谐波故障诊断系统的构成

4.1.1 诊断装置硬件模块

4.1.2 高次谐波电流分析

4.1.3 诊断计算步骤

4.2 高次谐波诊断数据样本

4.3 劣化诊断的判定算法

4.3.1 电动机本体诊断

4.3.2 电动机负载诊断

4.3.3 变频器诊断

4.4 设备异常/劣化的判定基准

4.4.1 交流电动机

4.4.2 直流电动机

4.4.3 电力用电容器

4.4.4 电力用变压器

4.4.5 发电机

4.4.6 UPS

4.5 LK系列诊断仪技术优势

4.6 电力平衡和负载模式

5 LK系列产品操作指南

5.1 专利及安全声明

5.1.1 专利声明

5.1.2 安全声明

5.2 LK系列产品安全检测规范

5.2.1 检测现场的基本条件

5.2.2 检测人员的基本条件

5.2.3 高处检测

5.2.4 设备检测与操作基本要求

5.3 设备检测前置参数说明

5.3.1 检测目标类型划分

5.3.2 检测前需要明确待检设备的参数

5.4 低压三相异步交流电动机的检测方法

5.4.1 检测注意事项

5.4.2 检测操作步骤

5.5 高压异步交流电动机的检测方法

5.5.1 检测位置

5.5.2 检测操作步骤

5.6 带变频器的异步交流电动机检测方法

5.6.1 检测位置

5.6.2 检测操作步骤

5.7 直流电动机的检测方法

5.7.1 检测位置

5.7.2 检测操作步骤

5.8 发电机的检测方法

5.8.1 检测位置

5.8.2 检测操作步骤

5.9 电力变压器的检测方法

5.9.1 检测位置

5.9.2 检测操作步骤

5.10 电力电容器的检测方法

5.10.1 检测位置

5.10.2 检测操作步骤

5.11 UPS不间断电源的检测方法

5.11.1 检测位置

5.11.2 检测操作步骤

5.12 设备使用过程中的不当检测方法

5.13 常见问题及解决方法

6 LK系列产品管理软件操作指南

6.1 管理软件使用说明

6.2 管理软件的端口设置

6.3 修改企业名称

6.4 修改登录设备参数

6.5 趋势管理

6.6 趋势管理要点

6.7 报告解读说明

6.8 报告部分名词解释

7 电气设备高次谐波诊断验证案例

7.1 低压电气设备诊断验证案例

7.2 高压电气设备诊断验证案例

7.3 电力电缆诊断验证案例

前言

1 典型电气设备故障类型及诊断方法

1.1 电力电缆故障类型及诊断方法

1.1.1 电力电缆故障性质

1.1.2 电力电缆故障性质诊断方法

1.1.3 电力电缆故障测距的主要方法

1.1.4 自动测距原理

1.2 变压器故障类型及诊断方法

1.2.1 变压器故障类型

1.2.2 变压器故障诊断方法

1.3 三相异步电动机故障类型及诊断方法

1.3.1 鼠笼式三相异步电动机故障分类

1.3.2 鼠笼式三相异步电动机故障诊断方法

1.3.3 绕线式三相异步电动机故障分类及其诊断方法

1.3.4 单相异步电动机故障分类及其诊断方法

1.4 永磁同步电动机故障类型及诊断方法

1.4.1 常见故障及维修方法

1.4.2 其他常见故障

1.5 直流电动机故障类型及诊断方法

1.5.1 直流电动机常见故障

1.5.2 直流电动机故障检测方法

2 电气设备老化及电流谐波产生机理

2.1 电流谐波的概念

2.2 应力老化的类型

2.2.1 热老化

2.2.2 电压应力老化

2.2.3 机械应力老化

2.2.4 环境应力老化

2.2.5 复合应力老化

2.2.6 应力特征与谐波的关系

2.3 涡电流与谐波的关系

2.4 电气设备的异常/老化与谐波的关系

2.5 电气设备的高次谐波共振

2.6 电动机及变频器的感应电压

2.7 电气设备振动与谐波的关系

2.8 电动机效率特性与谐波的关系

2.9 高次谐波的电路理论

2.9.1 负载模式与电力平衡

2.9.2 电气驱动系统各部位与高次谐波的关系

3 HDS电气设备智能诊断算法

3.1 模糊理论

3.1.1 引言

3.1.2 模糊集

3.1.3 模糊关系

3.1.4 模糊推理

3.1.5 模糊故障诊断原理

3.1.6 故障诊断的模糊模型

3.1.7 故障诊断算法及故障原因确定

3.2 神经网络

3.2.1 人工神经网络概述

3.2.2 人工神经网络发展史

3.2.3 人工神经元模型

3.2.4 BP神经网络

3.2.5 神经网络在故障诊断中的应用

3.2.6 神经网络与其他故障诊断技术的结合

3.3 小波分析理论

3.3.1 小波变换基本理论的研究

3.3.2 小波基函数

3.3.3 连续小波变换

3.3.4 离散小波变换

3.3.5 多分辨率分析

3.3.6 小波分析与电动机故障诊断

3.3.7 小波分析的具体应用

3.4 贝叶斯网络

3.4.1 贝叶斯网络简介

3.4.2 贝叶斯网络学习

3.4.3 贝叶斯网络推理

3.5 支持向量机

3.5.1 统计学习基本理论

3.5.2 支持向量分类机

3.5.3 支持向量回归机

3.6 专家系统

3.6.1 何谓专家系统

3.6.2 专家系统的结构

3.6.3 知识库的作用

3.6.4 推理机的作用及分类

3.6.5 专家系统与故障诊断

3.6.6 故障诊断专家系统分类

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