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本發明公開了一種起重機在線監測與故障診斷系統，包括：信號拾取子系統，用于獲取起重機運行過程中的多種狀態信息；數據采集子系統，用于采集信號拾取子系統獲取的信息并進行預處理后輸出；現場監測與報警子系統，用于對數據采集子系統輸出的信息進行分析處理，進行在線監測和故障報警；無線通信子系統，實現起重機的定位，并傳輸輸入到現場監測與報警子系統中的數據；遠程監測與診斷子系統，用于接收無線通信子系統傳輸的數據并進行分析處理，以在遠程進行在線監測、故障報警、故障診斷和趨勢分析。本發明具有在線監測、提前預警和報警、分析和診斷、無線通信遠程監測等功能，可以為起重機的安全運行提供可靠的依據，避免或減少出現安全事故。

在DCS與實時信息集成系統的基礎上，實時智能故障診斷與專家系統充分利用網絡技術、計算機技術、控制技術、通訊技術以及人工智能技術將分散的DCS系統進行集成，實現信息管理的智能化。實時智能故障診斷與專家系統實現從已有的DCS通訊網絡獲得數據，進行高一層次的綜合和處理，進行監督、診斷和預報。主要內容：通訊網關：DCS數據高速公路和IFDES通過網關交換數據和信息。數據處理：從DCS、PLC和傳感器送來的數據進行預處理，如數據工程化，數據轉換和壓縮。知識庫：存放專家知識，用于工況監督、故障診斷、事故預報、提供在線操作指導；采用多種智能處理方法及軟測量技術用于煉油生產過程的專家系統知識庫的構建。推理系統：集成了前向推理機和反向推理機等，操作經驗和事故教訓將用于指導問題的解決。多媒體顯示及操作手冊的開發。與綜合自動化平臺集成。技術優勢：1、 系統驅動器和數據處理器2、 數據庫和服務器3、 IFDES專家系統4、 超媒體顯示系統5、 IFDES與實時數據庫接口的實現位號顯示與趨勢圖模塊  應用實例：已在煉油廠加氫裂解裝置、烯烴廠鍋爐裝置等現場成功投運  投資規模及設備需求：  硬件環境（機型及CPU、內存、硬盤容量）：機型：運行Microsoft Windows操作系統；CPU: Intel 1.3GHz 及以上；內存：512M及以上；硬盤：80G及以上。  軟件環境（操作系統、支持軟件的名稱及版本號）：操作系統：Microsoft Windows2000及以上版本；Web服務器：Microsoft IIS；數據庫：Oracle 8.0以上；開發工具：Microsoft .Net Framework 1.1。實時智能監測與故障診斷專家系統軟件（IFDES）  經濟效益分析：本系統采用一系列先進的技術與開發集成手段。系統設計合理，使用方便，人機界面友好、開發周期短、擴充與二次開發便捷。性能價格比較高。它是低成本推廣應用計算機及新技術的一次成功的嘗試。使管理操作人員加強了工藝管理，及時捕捉到了裝置運行過程中的事故隱患，確保了整個裝置始終能處于高負荷、長周期穩定運行。使企業在最經濟的成本下，產生最大的效益，減少事故的發生、原材的浪費與對環境的污染。經濟與社會效益顯著。

本發明公開了一種電網故障下雙饋感應風力發電機暫態電流跟 蹤控制方法，屬于風力發電技術領域。通過在轉子側變流器的電流環 中附加與轉子暫態電流指令相關的轉子電流指令前饋分量，來提高原 電流環對交流指令的跟蹤能力，從而將該暫態電流指令所對應的特性 充分發掘出來，以增強雙饋感應風力發電機的低電壓穿越能力。本發 明所提的控制方法結構簡單、易于實現，并且不會改變原電流環的穩 定性，此外對電網頻率波動和雙饋感應風力發電機參數漂移也具有較 高的魯棒性。 

本發明公開了一種 MMC-HVDC 系統直流側單極接地故障的非 對稱運行控制方法。對于基于單極對稱接線的 MMC-HVDC 系統，發 生直流側單極接地故障之后，不需要閉鎖換流器，通過將故障極橋臂 輸出電壓直流分量設置為零即可快速消除交、直流側過電壓和故障電 流，從而消除對交、直流系統的絕緣威脅；通過調整不同橋臂電壓交 流分量的相角，使系統在隔離直流側單極接地故障的同時還能繼續傳 輸一半的額定有功功率并且為交流系統提供無功支撐，對連接的交、 直流系統穩定性有積極意義；故障期間換流器不需要退出運行，系統

本發明公開了一種抽水蓄能機組故障預測與健康管理系統和方法，其中，系統的實現包括：設備監測模塊、處理中心模塊和決策支持模塊；方法的實施包括：使用狀態監測傳感器和機內自檢設備對抽水蓄能機組各子系統的運行狀態進行實時監測，得到抽水蓄能機組各子系統的狀態特征數據；對各子系統的狀態特征數據進行處理分析，得到抽水蓄能機組維修決策建議；利用抽水蓄能機組維修決策建議，通過綜合分析，實現對抽水蓄能機組的故障預測與健康管理。本發明系統完善合理，方法有效可行，可用于對抽水蓄能機組實施預防性狀態維修，提高抽水蓄能機組整體運

采用自動邏輯推理的自主故障診斷方法，結合專家人機交互方式進行觀察、推理的人工診斷方式，形成更準確全面的故障原因分析和故障定位。根據狀態評價和故障定位結果，自動給出設備維修建議的方法。利用長期積累的設備試驗、運行、故障前后的各種狀態數據，進行設備狀態劣化模型、故障診斷模型的更新和修正方法。基于 Internet的遠程協作診斷機制，遇到疑難問題時邀請多領域專家進行在線會商。

本發明公開了一種云環境下的分布式系統多級故障容錯方法， 包括：基于虛擬機磁盤快照的分布式應用協同備份算法，能夠對 I/O 狀態以及所依賴的操作系統環境進行備份；分層故障檢測和恢復機制， 能夠實時地檢測物理層、虛擬化層、云平臺層、虛擬機 OS 層和應用 層故障，針對不同的故障采用相匹配的故障恢復方法。使得故障檢測 和恢復細化到模塊，采用自頂向下逐級恢復的策略，做到恢復開銷最 小化；基于模板的虛擬容錯集群服務部署策略，用

本發明公開了一種基于行波多尺度信息的輸電線路故障單端定位方法，根據不同的故障類型選擇不同的相作為基準相，對輸電線路故障電流行波信號進行相模變換，得到用于故障定位的故障電流行波模信號；對模信號進行連續小波變換，提取各小波變換系數上第1、2個行波波頭的模極大值及其對應時刻，并根據小波變換模極大值判斷故障發生的區段、確定定位用的第1、2個行波波頭的頻率分量，得到兩個不同頻率分量的行波模波速度、波頭到達時刻；最后結合兩個行波的模波速度和到達時刻，綜合計算輸電線路的故障距離。該方法利用行波的多尺度信息準確地確定行波波頭的頻率分量、模波速度和到達時刻，從而能夠準確地計算出輸電線路的故障距離。

本發明涉及一種雷擊干擾與雷擊故障識別方法，尤其是涉及一種基于 PSO 改進的原子分解法的雷 擊干擾與故障識別方法。本發明利用原子分解法對故障線路保護安裝處的電壓電流信號進行頻率成分分 析，提出基于零序電流穩態工頻分量有無的雷擊干擾識別方法;提出基于電流線模分量原子分解能量比 值與基于故障相電流電磁暫態特征的雙重故障類型識別判據，提高了故障識別的準確率。本發明在過完 備冗余原子庫的基礎上自適應地尋找信號的最佳匹配原子及其參數，從而使信號的自適應表達簡潔，分 解結果稀疏，極大地提高了

本發明公開了一種電子輻照加速器的電壓故障監測系統及方法， 包括用于分別測量 n 個待測點電壓的 n 個電壓檢測器、通信節點網絡 和數據庫；所述通信節點網絡由 n 個通信節點單元和一個網絡接入點 單元構成星型拓撲結構，n 個通信節點單元通過無線通信的方式與所 述網絡接入點單元連接；所述網絡接入點單元通過網線與所述數據庫 連接；n 個電壓檢測器的輸入端分別用于連接加速器中 n 個電壓待測 點，采集待測點的電壓，n 個電壓檢測器的輸出端分別與 n 個通信節 點單元連接；根據數據庫中的數據以及預先設定的故障