智能变电站状态监测技术是现代电力系统中至关重要的组成部分，旨在提升变电站的运行效率、安全性和稳定性。这种技术的实施基于变电站信息的数字化、通信平台的网络化以及信息共享的标准化，使得变电站能够支持实时自动控制、在线分析决策和协同互动等功能，与周边变电站和电网调度系统实现高效互动。 智能变电站状态监测的核心在于采用先进的传感系统，这些系统具有高可靠性、集成性、低碳和环保的特点。它们能够全面地采集、测量、控制和保护电力设备，并进行信息监测。通过这些功能，状态监测系统可以提前发现设备的潜在故障，提高供电的可靠性，减少非计划停机，同时为设备的状态检修提供关键数据。 电力设备智能状态监测系统包括数据采集、传输和分析处理三个关键步骤。通过传感器获取设备的特征参数，然后利用通信网络将数据传输至中央处理系统。在这个过程中，由于电磁环境的复杂性，原始模拟信号可能会受到干扰，因此通常会采用现场总线技术和模拟转换来确保数据的准确传输。系统遵循IEC61850标准，分为过程层、间隔层和站控层三层结构，这种分层分布式设计增强了系统的灵活性和可扩展性。 状态监测系统的设计需要考虑到跨部门和跨系统的整合。例如，无锡西泾变电站的智能状态监测系统就涵盖了生产技术部、调控中心等多个部门，以及PMIS、SCADA、EMS等多个系统。这样的设计允许各个部门和系统之间有效地共享信息，实现设备状态的全面监控和综合管理。 在故障诊断方面，智能状态监测系统利用专家系统、神经网络理论、灰色轨迹理论、数据库技术和模糊理论模型等多种算法，对电力设备进行故障诊断。这些算法能够突破传统方法的局限，提供更精确的故障识别。此外，系统还能根据设备的运行状态数据库进行综合诊断，为设备检修提供辅助决策，进一步优化设备维护策略。 智能变电站状态监测技术是智能电网的关键技术之一，它不仅能够提高变电站的运行效率，还能够通过预防性维护减少设备故障，保障电网的安全稳定运行。随着技术的不断进步，未来状态监测系统将会更加智能化，能够更好地适应电力系统日益复杂的需求。

分析了现有设备状态监测系统相关建模和通信技术规范的不足，提出了主、子站统一按IEC61850建模和通信的思路。根据设备状态监测系统的特点，论证了Web Service技术用于IEC61850通信映射的可行性，并介绍了具体的实现方法。对设备状态监测系统通信涉及的IEC61850网关建模、主／子站冗余通信、多子站并发通信、配置文件源端维护等关键技术进行了论述并给出了实现方案。基于开发的原型系统进行了功能和性能测试，结果证明所提出的设备状态监测系统通信方案是可行的。

针对现有液压支架电液控制系统缺乏支架运行状态远程监测功能的问题,开发了一种基于双RS485总线的液压支架运行状态监测系统。该系统采用增强型RS485串口通信方式,数据传输速率达10Mbit/s;采用双RS485总线通信模式,可并行执行在线监测和远程控制任务;硬件电路设计采用光耦隔离电路、防高压侵入电路和故障保护电路等抗干扰措施,通过了GB/T 17626.5—1998中的浪涌(冲击)抗扰度试验。实验室及现场调试结果表明,该系统实现了液压支架运行状态的远程在线监测功能,实时性及抗干扰能力强。

首先构建了液压挖掘机状态监测系统结构,即由单片机及其外围电路、传感器、显示输出设备、声光报警装置组成的实时监测系统。在此基础上设计了此系统需要的硬件电路和软件程序。硬件电路部分采用模块化设计思路,主要是信号输入模块,信号输出模块,单片机最小系统模块,电源电路模块。基于C语言编译器功能越来越强大,及其C语言被使用的范围越来越广泛,本软件程序采用C51语言编程,相对于汇编语言,程序代码少,易读性好。

针对煤矿设备因负载大、工作环境恶劣等原因导致故障率偏高、意外停机损失大等问题,建立煤矿级专业润滑油脂分析实验室,通过常规理化指标分析和铁谱磨粒分析等技术定期检测设备中的在用润滑剂,实现早期预报润滑剂劣化、润滑剂污染和部件异常磨损,及时采取措施,预防事故发生,减少停机损失。同时,针对煤矿生产环境污染严重的问题,研究煤矿设备的油液污染控制及清洁技术,延长润滑油液的使用寿命。开发专用的煤矿设备润滑管理系统,实现对矿区润滑的数据库信息管理。

以锂离子电池为直流电机供电系统作为研究对象，采用 ARMv7 系列微处理器 STM32F103 VET6 作为主控芯片，结合直流电流变送器 SIN-DZI-20A 和直流电压变送器 SIN-DZU-30V，提出一套嵌入式电池组状态监测系统设计方案。该监测系统能够实现电池组电压、电流、电量等状态参数的实时测量、电池组安全管理、数据及数据波形显示、电池组充放电状态控制和无线 WiFi数据通信等功能。通过软硬件系统联调，实验结果表明：电池组状态测量系统运行稳定，状态测量精度达到 0.5 级，且具备一定的抗电磁干扰能力。 1  引言  随着商用电池技术成熟，锂离子

柴油机故障诊断技术是一种了解和掌握柴油机在使用过程中的状态，确定其整体或局部是否正常或异常，早期发现故障及其原因并能预报故障发展趋势的技术。以船舶系统为例，现代船舶发电柴油机的运行状态一般由机舱巡回监测报警系统进行监测。柴油机故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方式。诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的热点。从诊断技术的各分支技术来看，美国占有地位。美国的一些公司，如Bently，HP等，他们的监测产品基本上代表了

企业信息化是企业现代化的重要标志，是企业发展的动力源泉，更是提高企业经济效益与竞争力的捷径和主要保证。企业信息化是长期艰巨而又紧迫的任务。胜利油田基层单位分布广，功能差别较大，同时单位的信息化基础相对较薄弱，水平较低。如何结合“数字油田”的建设要求与生产实际情况，探讨所辖基层单位的信息化建设的形式、方法和内容，是信息工程技术人员主要责任和义务。　　1、信息化建设背景　　永安输油站作为胜利油田重点的中间加温加压站，担负着自上游原油库到下游近二分之一的中转任务。该站动力系统为1984年建站投产设备，性能相对落后，几乎没有生产参数自动采集。2001年该站热力系统设备改建，自动化程度相对较高。如何在现

基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目源码+数据集+模型+项目说明.7z 附数据集下载链接，输入一张图片，输出驾驶员状态及概率 驾驶员状态识别如下 c0: 安全驾驶 c1: 右手打字 c2: 右手打电话 c3: 左手打字 c4: 左手打电话 c5: 调收音机 c6: 喝饮料 c7: 拿后面的东西 c8: 整理头发和化妆 c9: 和其他乘客说话 【使用工具】 OpenCV Matlibplot Pytorch TensorboardX 【代码介绍】 data_mean.py 统计训练图片的均值与标准差 splite_valid.py 分离验证集与训练集 visual_classes.py 浏览每个驾驶状态 visual_samples.py 浏览随机的样本 model_plot.py 利用_tensorboardX_进行模型的绘制........

为了保证矿井提升机安全可靠运行,开发出基于LabVIEW的状态监测与故障诊断系统。实现了对信号的时域分析、频域分析及相关分析,并完成了数据的存储与回放,为提升机故障诊断提供可靠依据。通过具体的实践,证明了该系统应用到矿井提升机故障诊断中是可行、可靠的。