動力環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng)是現(xiàn)代數(shù)字化與信息化高度發(fā)展的產(chǎn)物,其目的是實時監(jiān)控機房的動力設(shè)備與運行環(huán)境的狀況,及時上報異常情況,保障各類設(shè)備正常穩(wěn)定的運行,同時減輕運維人員的工作強度,也為運維人員提供異常設(shè)備維修和分析的科學(xué)依據(jù)。論文結(jié)合實際的工作和生產(chǎn)情況,基于朔黃鐵路通信機房的動環(huán)系統(tǒng)的數(shù)據(jù),對其中的監(jiān)控數(shù)據(jù)進行了深入的分析,總結(jié)了動環(huán)系統(tǒng)中設(shè)備的故障狀態(tài)對應(yīng)的監(jiān)控數(shù)據(jù)特征,采用故障診斷技術(shù)構(gòu)建了一套相對完整的動力環(huán)境監(jiān)控數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),并應(yīng)用到實際的生產(chǎn)中。本文所做的主要工作如下:首先,提出了一種基于浮充電壓監(jiān)控數(shù)據(jù)的蓄電池狀態(tài)分類方法,將單體電池在蓄電池組放電-充電過程的電壓組成時間序列,根據(jù)不同狀態(tài)的單體電池對應(yīng)不同特征的時間序列建立了單體蓄電池狀態(tài)分類模型。介紹了基于GAK核函數(shù)的SVM分類算法,詳細(xì)闡述了從數(shù)據(jù)獲取到分類模型建立的過程。通過對比實驗表明,相對基于傳統(tǒng)核函數(shù)的SVM分類方法,基于GAK核函數(shù)的SVM分類算法在此分類問題中有明顯的優(yōu)勢。其次,提出一種動環(huán)系統(tǒng)中蓄電池監(jiān)控模塊的故障檢測方法,根據(jù)蓄電池組內(nèi)相鄰單體蓄電池的異常相似波動,對故障模塊做到實時檢測。同時提出一種對于... 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１?ＶＲＬＡ結(jié)構(gòu)圖??Ｆｉｇｕｒｅ?２．１?ＶＲＬＡ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｄｉａｇｒａｍ??

池組中各單體電池的電壓變，可以挖掘蓄電池的狀態(tài)［２４］。不同健康狀態(tài)的單體電??池在充放時會表現(xiàn)出不同的電壓變化［２５］，對于一個正常的蓄電池組在整個放電一??充電過程中各單體的電壓變化趨勢基本一致，如圖２．２所示。??２．４?ｒ??＂?：??Ａ???；．．．４．．．．．．．．．：．．．．．；．．?．．．．．．．．．．；．．．．；????＞?．??＾????１?Ｉ???Ｉ?Ｉ??Ｌ?Ｉ?Ｉ??０?２?４?６?８?１０?１２?１４??圖２．２正常蓄電池放電－充電電壓曲線示例??Ｆｉｇｕｒｅ?２．２?Ａｎ?Ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?Ｄｉｓｃｈａｒｇｅ－Ｃｈａｉｓｅ?Ｖｏｌｔａｇｅ?Ｃｕｒｖｅ?ｆｏｒＮｏｍｉａｌ?Ｂａｔｔｅｒｉｅｓ??１１??

交通大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文?鉛酸蓄電池故障機理及相關(guān)基礎(chǔ)理論研宄??相對于正常的電池組，存在衰退單體的電池組在放電－充電周期的電壓曲線會??出明顯地特征，不同的特征代表了單體電池不同的衰退方式，主要有電池容量??和內(nèi)阻升高，其表現(xiàn)特征如下：??（１）電池容量偏小??容量過小導(dǎo)致電池在放電時放電時間不達標(biāo)，且充電時較快到達充電截止電??如圖２．３所示。在充電時，容量小的單體蓄電池迅速達到了充電截止電壓。當(dāng)??體電池達到恒流充電截止電壓后，充電模塊切換為恒流充電，并縮短了組內(nèi)其??體電池恒流充電的過程，導(dǎo)致充電不均勻或者充滿電所需的時間增長ｔ２６］。??

【參考文獻】：
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