风力发电能够缓解国内能源供应紧张的局面,改善能源结构,对于国家环境保护和电力工业的可持续发展具有重大意义。随着国内风力发电行业的加快速度进行发展,风力发电机组故障已成为一个不可忽视的问题。通过对风力发电机组的运作时的状态进行实时监测,能够及时有效地发现机组运行过程中存在的故障隐患:通过提取机组故障信息并做多元化的分析处理,能够诊断机组故障发生的原因并制定有效的处理解决措施。这对于提高风力发电机组运行可靠性,促进风力发电行业健康发展具有重大的现实意义。

  风力发电机组常用的状态监测方法之一主要是从风力发电机组的各项运行参数入手,通过监测机组运行参数的变化来判断机组是否发生异常。风力发电机组中的运行参数类型多样,大体分为可测量参数及计算参数两大类。其中,计算参数是指需要读取可测量参数,并使用一定的算法进行计算,将计算所得结果作为运行参数。根据机组真实的情况,按需选取合适的测量装置或算法是进行风力发电机组状态检测的重要前提。如测量装置不匹配,将无法精准测量相关电力参数能量状态或数值大小的变化:如算法不正确使用或编写错误,将会得出错误的计算参数。这都将影响机组的正常运作时的状态。但不一样的种类、不同厂家的测量装置和各类算法都存在各自的优缺点,怎么样做选择需要根据机组的实际需求确定。

  监测风力发电机组的可测量参数时,要掌握一定的方法和原则。通常要注意以下几个要点:（1）风力发电机组内可测量参数大致包括电压、电流、频率、液压压力、温度等,需根据可测量参数类型选取不同的测量设备,多个测量设备相互配合。（2）分析确定可测量参数的上下限范围,根据范围选取合适量程的测量设备。（3）分析确定可测量参数的正常/异常值区间范围及动作触发条件。

  风力发电机组内的计算参数需要选择合适的监测技术和检测方法,在实际操作过程中必须要格外注意以下几个要点:

  （1）在检测计算参数的过程中选择正真适合的算法。风力发电机组有多种类型,每种类型的风力发电机组内多处需要用到各类不同算法,而每类算法中又有多种策略可供选择。这要根据风力发电机组实际情况和需求来选择正真适合的算法,因为不同的算法直接影响最终的计算结果,选取合适的算法能够显著提高计算参数监测的准确性和计算效率。（2）选择合适的设备运行算法。所谓合适的设备是指:1）算法稳定、长期运行需要执行设备本身的硬件条件支持:2）风力发电机组内需配置可靠、稳定的数据传输设备及测量设备,为算法的运行提供计算依据及输出渠道。

  风力发电机组内的测量设备本身有出现故障的可能性,因此需要有相应的监测机制进行防范,常用的方法有:（1）部分测量设备随附检测触点,正常状态下为常开/常闭状态,异常情况下则为常闭/常开状态。可根据触点状态的变化对设备状态进行判断。（2）在测量设备的输入端与输出端时分别另接一组信号进入主控制系统,同时主控制系统内预先存储与测量设备对应的算法,时刻读取输入值与输出值并进行比对,如输出值与输入值不符,则判断监测设备异常。

  对风力发电机组进行故障诊断时,要根据机组自身结构的复杂性和机组运行环境的特殊性,综合分析各种因素,提高故障诊断结果的准确性。风力发电机组运动部件多、结构复杂,故障诊断比较困难。因此需要更新传统诊断技术,积极应用新技术和新理念,准确诊断各种故障,为故障的解决提供依据。对于风力发电机组的故障诊断,需要准确掌握各类不同的故障现象,根据机组电力参数、振动、压力、形变、磨损、温度等性能特征进行综合分析,完成故障诊断。

  风力发电机组热力参数分析,即通过分析风力发电机组在运行过程中各项温度和湿度的变化,确定其运行状态。

  风力发电机组内的温度主要有:各大部件（如发电机、齿轮箱、发电机、运动电机、变流器等）的内部温度、机舱内温度、控制柜内温度、各项液压油/润滑油温度。而风力发电机组内的湿度主要有:机舱内湿度、控制柜内湿度等。

  通过对风力发电机组内的热力参数进行监控,能够有效监测机组的运行状态。同时根据热力参数的变化趋势和反馈结果,能够准确判断机组内产生故障的设备位置,能够为分析故障原因提供充分详实的依据。

  振动分析的应用原理是在机组内各大部件（如齿轮箱支架、发电机支架、主轴支架、机组机架）上安装振动传感器,这些传感器能够准确测量机组内各大部件的振动情况。通过对传感器反馈的振动信号进行处理和分析,能够快速、精准地判断机组内各部件的振动状态以及运行趋势,并以此分析振动来源和产生原因,判断机组运行是否出现故障。

  传统风力发电机组的状态监测和故障诊断主要是通过各类监测设备对机组内的相关参数进行监测、分析和诊断。但是随着大数据技术不断发展,各种基于大数据的分析方法不断被应用于风力发电机组的状态监测和故障诊断中。

  大数据技术是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的工业生产数据中,通过算法提取数据背后隐含的具有价值的规律。大数据技术在风力发电行业中的应用有:收集并汇总一定区域内或一定类型风力发电机组中的海量运行数据,通过大数据挖掘和分析技术,总结数据背后存在的显著的统计因素,利用这些统计因素进一步判断风力发电机组可能存在的故障类型以及故障发生的最大概率,建立相关区域或相关类型的风力发电机组故障模型,并根据故障模型提前制定处理策略。大数据挖掘和分析的技术手段有很多,常见的手段有基于最小二乘法或利用多元回归模型来构建大数据模型,然后进行回归分析得到影响变量的主要因素,这些因素可以广泛应用于风力发电机组状态检测和故障诊断。

  传统方法对风力发电机组的状态检测和故障诊断是在少量数据的基础上进行的,主要是依靠工程师自身技术经验积累以及相关的推论假设来完成对机组状态的检测和诊断。但是这种方法存在一定的风险,可分析数据不足或工程师自身经验存在缺陷,都将使检测和诊断结果存在偏差。另一方面,传统技术获取的数据在采集、传输过程中会受到传感器噪声、数据传输介质以及外部干扰的影响。这样的数据通过分析后得到的检测和诊断结果往往与真实的情况不符。

  而大数据分析技术可以有效弥补上述缺点。通过对大量的数据进行收集、分析和处理,使用数据挖掘技术去除潜在的干扰数据,得到的结论往往更加可靠。另外,大数据技术还能够发现风力发电机组运行过程中一些细微的状态变化,能够及时发现和提前修正机组中一些潜在的故障隐患,有效降低风力发电机组发生故障的概率,提高机组运行的安全性和可靠性。

  综上所述,风力发电机组由于运行环境及自身结构所限,与传统发电设备相比,故障产生概率较高,且故障产生原因复杂多样。面对这种情况,需要对风力发电机组进行实时、全面、系统的监测,同时采取多种分析诊断方法,及时发现并解决机组运行时的故障,避免造成巨大的经济损失。

  在电控汽油喷射发动机中，用于燃料系统闭环控制的氧传感器是一个重要的电子元件，用来监测废气中氧的含量，用电压信号反馈给ECU，以控制空燃比保持在14.7。同时，它又是多种故障信号的代言报警元件。 常见氧化锆传感器的故障为表面被铅化物或碳化物覆盖，导致气体不能渗透、氧离子不能扩散而失效。当故障灯报警，读取传感器故障后，有必要对其进行诊断，因为氧传感器报警不一定就是传感器有故障，其报警信号还受到下列因素的影响。 1.点火系工作状况； 2.进气系统密封性能； 3.排气系统是否堵塞； 4.喷油器的工作状况； 5.供油系统油压高低。 因此，在发动机维修中

  动力电池是电动汽车里面最为重要的部件，也是电动汽车和传统燃油车区别最大的部分。从市场数据来看，电动汽车的电池包基本占据了整车40%的成本。因此，很多车企也以自己掌握了多少电池技术作为自吹自擂的噱头。我们现在都知道，电动汽车的动力电池包里面是由成百上千的单电芯组成的，这些单电芯通过串联增加电压，并联增加容量的方式来满足电动汽车的电压和容量要求。 动力电池的串并联，为啥不直接做大电池，而要串并联。 以特斯拉model s为例，其动力电池包重达900公交，85kwh的电池版本中一共有7200节18650圆柱电芯。小朋友都知道的“遥控器里面新旧电池不能混用”的道理，在电动汽车的动力电池包中显然是同样存在的，而且实际上，还要更为严

  吗 /

  某装置是集机、电、液一体化的大型复杂设备。该设备由计算机通过继电器控制电磁阀的闭合，进而控制液压系统，完成装置的调平、起竖、回收等功能;由温控系统控制发射筒内部温度，使其保持在一定范围内。整个系统逻辑关系复杂，信号路数繁多，使用中一旦发生故障，对其故障的定位和排队都十分困难。针对这种情况，研制了该设备的故障诊断装置，实现了对其不解体便能快速定位故障，并且采用专家系统与多媒体相结合的方式指导普通操作人员进行故障排除。还可将本装置接入网络，实现使用部队与院校或研究所之间的在线信息交流，充分发挥领域专家作用，进行故障的定位的排除。 为了解决某装置故障诊断的难题，提出了一种基于PC104总线的便携式故障诊断装置的设计方案。

  装置的设计 /

  在汽车故障诊断过程中，经常会遇到以下现象：通过对故障现象的分析,我们怀疑可能是某一传感器有故障，但是用解码器、万用表甚至是示波器等检测仪器进行检测，却很难准确判断该传感器是好是坏。所以只有采取互换法，即用一个新的传感器代替，如果故障消失，说明该故障是因传感器引起的；如果故障现象依然存在，说明该故障并不是因传感器而引起。这样不但浪费了时间，同时也因盲目地更换配件而造成经济损失，给客户带来不必要的支出。  汽车传感器模拟测试仪就是模拟汽车电脑的输入信号，代替传感器工作，无须更换传感器，从而准确判断传感器的好坏，减少因盲目更换配件而带来的经济损失。下面以ADD91为例介绍传感器模拟测试仪在汽车故障诊断中的应用。

  1. 汽车CAN总线技术简介  CAN总线技术是ISO国际标准化的串行通信协议。在汽车产业中，出于对安全性、舒适性、方便性、低公害、低成本的要求，各种各样的电子控制管理系统被开发了出来。由于这些系统之间通信所用的数据类型及对可靠性的要求不尽相同，由多条总线构成的情况很多，线束的数量也随之增加。为适应“减少线束的数量”、“通过多个LAN，进行大量数据的高速通信”的需要，1986 年德国电气商博世公司开发出面向汽车的CAN 通信协议。此后，CAN 通过ISO11898 及ISO11519 进行了标准化，在欧洲已是汽车网络的标准协议。  汽车CAN总线技术通过遍布车身的传感器，汽车的各种行驶数据会被发送到“总线”上，这些数据

  §01 故障描述   2021年初，因噪音过大问题， SST59D1200 电机四个固定螺母处增加硅胶管和橡胶减震垫。 ▲ 图1.1 SST59D1200 电机外观及其外部引线月起，在空载情况下，出现20台运行过程中偶发突然停机，停机后驱动电路 A3979 芯片、电阻R1和78M05迅速升温1至80°以上，步进电机处于松脱状态。断电后，再次通电芯片恢复正常，再次运行再次停机。间隔一晚后，再次运行故障没有重现，间隔某个时间后故障重现。故障仪器均基于A3979芯片设计驱动电路。更换TA8435芯片驱动电路，该故障没有重现。 ▲ 图1.2 电机驱动电路信号逻辑电源转换部分电路图 ▲ 图1.3 A397

  及分析 /

  笔记本开机不亮故障诊断 随着笔记本电脑价格的不断下降，如今拥有一台笔记本电脑已经不是什么稀罕事儿了。随之而来的各种问题也涌现出来了——由于笔记本电脑是一个复杂、精密的系统，而且有不少用户在使用过程中不小心或者存在一些误区，因而笔记本电脑的各个部件非常容易发生故障。虽然说，在城市里找一家笔记本电脑维修点不麻烦，但是对于住在偏远地区的人来说却是个大问题;而且在笔记本维修行业存在价格不透明、乱收费等问题，浪费了用户的时间和金钱。 俗话说“求人不如求己”：对于笔记本电脑的一些常见故障，用户完全可以进行初步诊断，动手能力强的还可以进行维修。我们来说说笔记本电脑的常见故障，并且分析造成这些故障的原因： 一、开机不亮： 这也许是笔记本用户遇

  引 言 传感器是现行研究的压铸机实时检测与控制管理系统的关键部件，系统利用传感器对压铸机的各重要电控参数 (如：合型力、油压、压射速度、模具温度等)进行检测，并进行准确控制。这一过程中，各传感器输出信号的质量尤为重要，其优劣程度直接影响压铸机控制系统分析、处理数据的准确性，最终影响压铸件产品质量的优劣。由于大型压铸机生产环境较为恶劣，长期的高温、高压、高粉尘及来自周边器械的电磁干扰等因素的存在，不可避免地会造成传感器软硬故障的发生，有故障的传感器所发出的错误信号，会使整个压铸机控制管理系统分析、处理和控制功能紊乱，造成系统无法正常运行，带来无法估计的生产安全隐患及严重的后果。因此，对压铸机控制管理系统中传感器故障诊断方法的研究具有重要的意

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