9篇关于状态评估的计算机毕业论文

今天分享的是关于状态评估的9篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到状态评估等主题,本文能够帮助到你

液压泵劣化程度的评估方法研究

这是一篇关于液压泵,状态评估,隐马尔科夫模型,局部均值分解,集对分析,支持向量聚类的论文, 主要内容为液压系统在现代工业生产中起着越来越重要的作用,而液压泵作为液压系统的关键部件,对它的监控和评估对于保持整个液压系统的健康运行具有重要意义。本文以液压泵为研究对象,研究了液压泵劣化程度的评估方法。由于提取的液压泵振动信号不可避免地受到噪声的干扰。因此,对信号进行有效处理可以减轻噪声的干扰,增加诊断的可靠性。局部均值分解(LMD,Local Mean Decomposition)是一种新的信号处理方法,非常适合于液压泵的非平稳信号的处理。本文在详细地分析其分解原理的基础上,针对目前算法分解效率较低的问题,提出了一种改进的方法。其次,本文在针对隐马尔科夫模型用于评估问题时只是将待评估样本与正常阶段样本进行比对以及退化阶段的划分带有主观性的缺点,提出了基于隐马尔科夫模型的综合评估方法,并通过美国辛辛那提大学公布的轴承的全寿命数据验证了所提出方法的有效性。最后,在实验室人工模拟不同程度的轴向柱塞泵松靴故障和中心弹簧失效故障,通过使用局部均值分解方法对信号进行前期的处理,进而使用本文所提出的基于隐马尔科夫模型的综合评估方法对液压泵进行了劣化程度的评估,并与传统的隐马尔科夫模型进行对比,验证了本文所提出方法的有效性。

大型油浸式变压器状态评估系统研究与设计

这是一篇关于大型油浸式变压器,状态评估,故障诊断,D-S证据理论,三比值法的论文, 主要内容为在电力系统中,变压器占据重要的地位,其运行状况将会影响电力设备的系统性运行及电网的稳定性,变压器运行故障将会干扰电力系统稳定及安全运行。传统的定期维修方式有很大的局限性,无法与实践中旺盛的用电需求相匹配。状态维修是变压器维修领域发展的新型手段,而状态评估是状态维修的决策基础。对变压器进行科学的状态评估能够准确反映其健康状况,这已然成为了学界研究的重要课题。基于此,本文立足于具有现代化特征的信息技术,以大型油浸式变压器状态评估系统为研究对象,针对750k V变压器进行分析,主动解决目前工作存在的问题,主要工作如下:1)本文对大型油浸式变压器状态评估系统在功能性、非功能性及权限管理三个方面进行了需求分析,通过引入结合层次分析法和采用改进D-S证据理论方法,对大型油浸式变压器状态评估模型进行了构建,并通过750k V变压器实例对上述状态评估方法进行了应用分析验证,证明该理论方法及状态评估模型具有工程应用的可行性。2)根据变压器的工作原理,通过油中溶解气体分析技术,对大型油浸式变压器进行故障诊断,分析了特征气体的组成及不同故障类型与该状态下其所含的油气成分及成分之间的对应关系。采用了改进的三比值法,对运行不良的变压器进行了故障诊断,并通过对变压器的故障诊断实例的分析验证,证明了该方法的有效性。3)选取B/S结构体系、J2EE架构、MVC设计模式、SQL Server数据库和Java语言等手段,通过状态评估和故障诊断算法,设计和实现大型油浸式变压器状态评估系统。设计的系统可以对大型油浸式变压器进行状态评估和故障诊断,实现的主要功能包括规章制度管理、设备运检管理、状态评估管理、故障诊断管理、综合信息统计分析管理、系统管理等。

混流式水轮机实时状态评估系统集成与应用

这是一篇关于Web实时通讯,状态评估,熵权法,模糊综合评估,应用系统集成的论文, 主要内容为能源是现代经济社会发展的基础,全国能源会议指出要着力提高能源供给水平,稳步推进水电建设。近年来,水电建设正朝着“装机容量大、设备复杂程度高”的方向发展,安全问题日益凸显。为保证水电机组设备运行安全稳定,实现对设备运行状态的实时监测,提高电站设备智能化管理水平,本文充分利用水电机组的运行监测数据,结合对混流式水轮机基本结构与运行原理的深入分析,构建了混流式水轮机运行状态评估体系,设计了运行状态评估算法,实现了对混流式水轮机的实时状态评估。本文的主要内容与研究成果如下:(1)为保障运行状态监测数据的可靠性与实时性,设计了适用于B/S软件架构的实时数据推送方案与双层数据存储架构,实时数据推送利用Web Socket协议实现高效实时传输,而普通数据流通过传统的HTTP协议传输,双层数据存储架构指的是将高读写速率的内存型数据库Redis与传统关系型数据库My SQL结合,既满足了实时数据读写速率高的需求,又在一定程度上分担了内存需求压力。(2)深入分析混流式水轮机基本结构与运行原理,整理水轮机监测数据库得到运行状态关键监测指标,结合评估指标体系构建原则,筛选出合适的运行状态评估指标,构建了能够全面表征机组运行状态的混流式水轮机实时状态评估多重指标体系。(3)进一步采用基于模糊数学的劣化度与隶属度概念,对当前机组状态进行劣化分析研究,引入客观评价的熵权法与改进的层次分析法,依据机组指标实测数据确定底层评价指标的权重,指标中间层的权重则采用改进的层次分析法来分析确定,这样减少了传统层次分析法在一致性检验不通过后复杂的修改判断矩阵的步骤。在此基础上,运用模糊综合评估法将底层指标的隶属度模型与组合权重算法模型进行有效结合,建立了混流式水轮机状态评估算法模型,并依据电站实测数据对模型的有效性进行了验证。(4)围绕上述主要研究内容,结合当前主流的前后端分离开发模式,设计开发了前端基于Vue、后端基于Django的软件系统,包含了实时监测、数据查询与状态评估等功能,在提升电站设备智能化管理水平方面具有重大实际意义。

炮长瞄准镜系统的状态评估与故障诊断方法研究

这是一篇关于炮长瞄准镜系统,状态评估,故障诊断,YOLOv5,云模型的论文, 主要内容为随着军事领域的高速发展,装甲装备系统的发展呈现复杂化、集成化、高精度化的趋势。坦克炮长瞄准镜系统也在不间断的更新与升级,对检测手段和故障排查的要求不断提高,传统装备故障检测和维修保障已不能满足其维修保障的需求。因此,本文建立基于改进YOLOv5的炮长瞄准镜瞄线偏差检测模型,并提出一种基于云理论的炮长瞄准镜系统状态评估与故障类型识别的方法,对保证武器装备的完好性以及高效率发挥武器装备的价值都具有较大的应用价值。首先,以某型坦克炮长瞄准镜系统为研究对象,分析炮长瞄准镜系统的组成结构以及控制原理,整理了炮长瞄准镜系统的故障类型与故障模式,建立了各控制信号的输入与输出的对应关系,以及控制信号与故障模式之间的故障规则,并分析炮长瞄准镜健康管理系统功能需求。其次,依据炮长瞄准镜系统的特点,为了有效区分识别炮长瞄准镜系统故障类型,对YOLOv5模型的主干网络与颈部网络结构进行改进,使用改进SIo U作为目标损失函数,建立了一种炮长瞄准镜稳像偏差的图像检测方法,并通过图像采集装置建立炮长瞄准镜图像数据集,通过分析训练结果,并进行消融实验以及对比实验,证明改进YOLOv5应用于炮长瞄准镜稳像偏差检测与故障类型识别的科学性与准确性,并为后续故障定位提供参考。再次,针对坦克炮长瞄准镜系统在健康状态评估工作中存在的单一信号阈值确定、各级指标权重确定和评估结果判定3个方面的问题,对炮长瞄准镜系统的故障源进行层次化分解,使用组合赋权法分别计算一级指标和二级指标的权重矩阵,并结合自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)神经网络,建立基于改进云模型的状态评估与故障诊断模型。本课题以上反射镜平台碰框时力矩电机运行状态为例,经过对比实验,证明该方法对炮长瞄准镜系统运行状态评估的有效性与合理性,并且能够结合炮长瞄准镜稳像偏差检测结果对故障源进行准确的定位。最后,设计了炮长瞄准镜系统的健康管理仿真平台。本文使用功能强大的Qt为开发框架,使用My SQL数据库用来存储采集到的实时数据和历史数据,完成了炮长瞄准镜健康管理系统的开发,实现了对炮长瞄准镜系统瞄线偏差检测、状态评估与故障诊断等功能。

变电站继电保护状态监测系统的研究与设计

这是一篇关于变电站继电保护,在线检测,状态评估,J2EE的论文, 主要内容为现今,电力设备防护需求越来越强,继电保护的状态检修显得尤为重要。由于输电线网的日益建设和扩容,变电站和输电线路的数量日益增加,继电保护检验工作量急剧增长。而继电保护检验人员却并不能相应增加,加上许多线路停电难、停电时间短,造成继电保护检验完成率较低,既影响了保护检验质量又容易发生误碰、误接线、误整定等事故。因此,研究开发适合于区域特点的变电站继电保护状态监测及评估系统具有一定的理论意义和很好的实用价值。本文结合国内外研究成果,通过对变电站继电保护状态检修在线监测手段的研究,设计了变电站继电保护装置的状态评估模型及算法;并利用J2EE框架技术和Web前端开发技术,设计实现了变电站继电保护状态监测及评估系统。该系统在四川省泸州供电局成功的运用,系统可以实时检测继电保护的运行状态并依据其状态动态制定其检修方案提供了有力的理论指导和技术支撑。

高压电缆局部放电智能监测中枢系统设计与工程应用

这是一篇关于局部放电,模式识别,状态评估,软件开发,工业应用的论文, 主要内容为高压电缆在城市输电网络中占有越来越大的比重,其运行状态直接影响电力系统供电网络的可靠性。高压电缆在外力破坏、出厂潜在缺陷、长期大电流运行等因素下易发生电缆击穿事故。而局部放电(简称局放)在线监测可在事故发生前检测到电缆的潜在故障。同时高压电缆的局放模式识别和状态评估是在线监测系统的重点研究内容。本文主要针对这两个内容开展研究工作,研究内容及取得的主要成果如下:(1)提出了一种基于进化学习的高压电缆局部放电模式识别方法。该方法使工业现场的识别模型通过样本库的进化机制和模型自训练流程不断自主学习,提高识别率。当实验室模拟新的缺陷类型时,未进化的模型无法将新的放电类型识别成同一种放电,其中有36.8%的样本被识别成类型2,63.2%的样本被识别成类型4。而进化后模型的识别率为98.7%。这证明进化学习的有效性。(2)提出了基于模糊层次的高压电缆多参数状态评估方法。建立考虑电缆多参数的一级、二级评价参数集合,通过多参数评价流程与模糊综合评估方法得到电缆绝缘状态等级,合理安排检修顺序。重点研究包括局放类型、局放发展趋势、局放监测过电压的局放在线监测综合预警方法,并将该方法应用于工业现场,利用振荡波局放定位试验验证预警方法的正确性。(3)开发了基于Web的高压电缆局部放电智能监测中枢系统软件。通过多线程通信技术接收数据,利用MySQL数据库管理数据,基于Vue和Flask框架开发中枢系统可视化软件,采用Ajax局部刷新技术实现数据可视化与后台之间的数据交互。中枢软件集成了模式识别、状态评估、局放在线定位、生成报告、趋势分析等功能。(4)开展了高压电缆局部放电智能监测中枢系统的工程应用。系统应用于某热电厂,负责实时监测67条电缆,共134个监测点。截至2022年4月,系统完成软件升级3次,记录数据超700万条,自主学习2类局放信号,共发现6起局放案例,并通过定位实验、解剖分析、振荡波实验等多种手段验证了系统预警的正确性。