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公开(公告)号：CN105606305B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201510616304.5
申请日：2015-09-24
申请人： 国网湖南节能服务有限公司 , 国家电网公司 , 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01M3/00
摘要： 本发明公开了一种识别汽轮机调速汽门泄漏的试验方法，包括高压主汽门、高压调门、中压主汽门和中压调门，包括判断单个主汽门泄漏技术方案和判断主汽门对应调门组泄漏技术方案能甄别出单个泄漏的主汽门或调门，检修时就能做到有的放矢，检修效率会大大提高。本发明是一种针对火电厂汽门严密性试验不合格情况，能甄别单个泄漏的主汽门及主汽门对应调速汽门组，极大提升汽门检修效率的识别汽轮机调速汽门泄漏的试验方法。
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公开(公告)号：CN105606305A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510616304.5
申请日：2015-09-24
申请人： 国网湖南节能服务有限公司 , 国家电网公司 , 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01M3/00
摘要： 本发明公开了一种识别汽轮机调速汽门泄漏的试验方法，包括高压主汽门、高压调门、中压主汽门和中压调门，包括判断单个主汽门泄漏技术方案和判断主汽门对应调门组泄漏技术方案能甄别出单个泄漏的主汽门或调门，检修时就能做到有的放矢，检修效率会大大提高。本发明是一种针对火电厂汽门严密性试验不合格情况，能甄别单个泄漏的主汽门及主汽门对应调速汽门组，极大提升汽门检修效率的识别汽轮机调速汽门泄漏的试验方法。
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公开(公告)号：CN108089126A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711282854.3
申请日：2017-12-04
申请人： 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
摘要： 本发明提供了一种调相机故障诊断方法、装置和设备，所述方法包括：S1，在待检测故障状态下采集调相机的振动数据和工艺数据，并通过提取特征值，建立待检测故障特征值矩阵；S2，分别获取待检测故障特征值矩阵与预先构建的多个典型故障特征值矩阵之间的特征值空间距离；S3，比较多个特征值空间距离的大小，确认待检测故障为最小特征值空间距离对应的典型故障。本发明通过将待检测故障状态下的振动数据和工艺数据进行融合分析，建立特征值矩阵；并利用空间距离表征待检测故障与典型故障的匹配程度，在故障识别上具有较高的精度和准确性。
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公开(公告)号：CN103499382B
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201310457097.4
申请日：2013-09-30
申请人： 国家电网公司 , 国网湖南省电力公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试研技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于振动数据融合和图像识别的变压器故障诊断方法，在变压器油箱外表面布置多个振动测点测取振动数据，由此得到变压器各种典型故障状态下的振动数据。分别对其进行特征值提取，构成特征值矩阵，这些特征值矩阵就完整描述了各种典型故障的过程变化规律，也即是各种典型故障的样本矩阵数据库。在此基础上，本发明将图像识别技术运用于变压器故障诊断领域，通过特征值矩阵匹配计算，克服了目前变压器故障诊断领域电气参数测量法和人工故障识别的弊端，能灵敏的反应变压器绕组和铁芯的故障与状态，更早的发现变压器内部存在的潜在故障。
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公开(公告)号：CN103499382A
公开(公告)日：2014-01-08
申请号：CN201310457097.4
申请日：2013-09-30
申请人： 国家电网公司 , 国网湖南省电力公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试研技术有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于振动数据融合和图像识别的变压器故障诊断方法，在变压器油箱外表面布置多个振动测点测取振动数据，由此得到变压器各种典型故障状态下的振动数据。分别对其进行特征值提取，构成特征值矩阵，这些特征值矩阵就完整描述了各种典型故障的过程变化规律，也即是各种典型故障的样本矩阵数据库。在此基础上，本发明将图像识别技术运用于变压器故障诊断领域，通过特征值矩阵匹配计算，克服了目前变压器故障诊断领域电气参数测量法和人工故障识别的弊端，能灵敏的反应变压器绕组和铁芯的故障与状态，更早的发现变压器内部存在的潜在故障。
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公开(公告)号：CN103471841A
公开(公告)日：2013-12-25
申请号：CN201310457277.2
申请日：2013-09-30
申请人： 国家电网公司 , 国网湖南省电力公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试研技术有限公司
IPC分类号： G01M13/00
摘要： 本发明公开了一种旋转机械振动故障诊断方法，在采集多状态的振动数据的同时，对应采集多状态的工艺量数据，由此得到旋转机械各种典型振动故障状态下的振动数据和工艺量数据。分别对其进行特征值提取，构成特征值矩阵，这些特征值矩阵就完整描述了各种典型故障的过程变化规律，也即是各种典型故障的样本矩阵数据库。在此基础上，本发明将图像识别技术运用于故障诊断领域，通过特征值矩阵匹配计算，克服了目前故障诊断领域人工故障识别和单一特征量故障识别的弊端，实现了高精度的自动故障诊断。
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公开(公告)号：CN103471841B
公开(公告)日：2015-08-12
申请号：CN201310457277.2
申请日：2013-09-30
申请人： 国家电网公司 , 国网湖南省电力公司电力科学研究院 , 湖南省湘电试研技术有限公司
IPC分类号： G01M13/00
摘要： 本发明公开了一种旋转机械振动故障诊断方法，在采集多状态的振动数据的同时，对应采集多状态的工艺量数据，由此得到旋转机械各种典型振动故障状态下的振动数据和工艺量数据。分别对其进行特征值提取，构成特征值矩阵，这些特征值矩阵就完整描述了各种典型故障的过程变化规律，也即是各种典型故障的样本矩阵数据库。在此基础上，本发明将图像识别技术运用于故障诊断领域，通过特征值矩阵匹配计算，克服了目前故障诊断领域人工故障识别和单一特征量故障识别的弊端，实现了高精度的自动故障诊断。
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