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工程技术论坛Engineering Technology Forum

收录数据库:ISSN:https://portal.issn.org/ 中国知网:https://scholar.cnki.net/journal/search

ISSN:3079-9023(Print)
ISSN:3080-1508 (Online)
DOI:10.64216/3080-1508.25.09.033出版频率:月刊
语言:中文
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      《工程技术论坛》是一本关注工程技术最新研究进展的国际开源中文期刊,刊登的内容主要面向工程管理跟工程技术,反映国内外工程建设领域的高新技术应用模式和工程管理的新理论、新方法,服务于工程建设各阶段的管理工作,提升工程建设管理水平和从业人员素质。
      期刊范围:建设经济与管理、城乡建设管理、项目管理、技术创新、施工技术、电力技术、工程技术、预算与造价,房地产经济与管理、建设工程研究施工组织与管理,工程项目招投标与合同管理,工程建设监理等。
      本刊是一本由同行评审的高要求、高水准的学术期刊出版物,编者鼓励与本刊相关的、有理论和实践贡献的来稿
      文稿严禁抄袭,一律文责自负。

电力设备故障诊断技术与应用分析
饶江波

142702********5211

摘要:电力设备的稳定运行对于保障电力系统的可靠性和安全性至关重要。随着电力系统的不断发展和复杂化,电力设备故障诊断技术的应用显得尤为重要。本文从电力设备故障诊断技术的基本原理出发,详细分析了常见的故障诊断技术,包括振动分析技术、红外热成像技术、油液分析技术等,并探讨了这些技术在电力设备中的应用。同时,本文还讨论了电力设备故障诊断技术的发展趋势,如智能化诊断、大数据分析和物联网技术的应用,以及在实际应用中面临的挑战和应对策略。通过这些内容的阐述,旨在为电力设备的故障诊断提供参考,提高电力系统的运行效率和可靠性。

关键词:电力设备;故障诊断;振动分析;红外热成像;油液分析;智能化诊断

参考文献

[1]缪辉,司马昆,杨明芳,等.基于红外图谱分析的电力设备智能诊断技术[J].电子设计工程,2025,33(17):192-196.

[2]吕卫军,程德振.电力设备故障远程诊断与现场维修协同机制研究[J].家电维修,2025,(08):134-136.

[3]傅静雯,赵威,徐志芬,等.基于人工智能的电力设备故障诊断修复[J].数字技术与应用,2025,43(07):7-9.

[4]张进.声音信号分析技术在电力设备故障诊断中的应用[J].电声技术,2025,49(06):160-162.

[5]王正方.智能电网环境下电力设备状态监测与故障诊断研究[J].光源与照明,2025,(05):107-109.

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