电机状态评估(MSE)

一种基于神经网络的电机控制算法摘要：本文提出了一种基于神经网络的电机控制算法。

该算法通过学习电机的动态响应特征，将电机控制问题转化为一个非线性函数逼近问题。

在设计神经网络结构时，我们采用了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，以处理输入数据的时空特征。

实验结果表明，该算法具有较高的控制精度和鲁棒性，能够适应于各种电机控制应用场景。

关键词：神经网络，电机控制，卷积神经网络，循环神经网络Abstract：This paper proposes a motor control algorithm based on neuralnetworks. By learning the dynamic response characteristics of the motor, the control problem of the motor is converted into a nonlinear functionapproximation problem. In the design of neural network structure, weuse the combination of Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN) to handle the spatiotemporal features of input data. The experimental results show that this algorithm has high control accuracy and robustness, and can adapt to various motor control application scenarios.Keywords: neural networks, motor control, convolutional neuralnetworks, recurrent neural networks1.引言在自动化领域中，广泛应用的电机控制涉及电机的启停、转速调节、负载调节等问题，对于智能工厂、机器人等领域都有很重要的应用。

基于时间序列分类的电能质量异常诊断方法及应用目录一、内容简述 (2)1.1 背景与意义 (3)1.2 研究目的与内容 (3)二、电能质量异常诊断方法 (4)2.1 基于时间序列分类的方法 (6)2.1.1 数据预处理 (7)2.1.2 特征提取 (7)2.1.3 分类器设计 (9)2.1.4 预测与异常检测 (10)2.2 基于机器学习的方法 (11)2.2.1 监督学习 (13)2.2.2 无监督学习 (14)2.2.3 强化学习 (15)2.3 基于深度学习的方法 (17)2.3.1 卷积神经网络 (18)2.3.2 循环神经网络 (19)2.3.3 生成对抗网络 (21)三、电能质量异常诊断应用 (22)3.1 电力系统异常检测 (23)3.2 电力设备故障诊断 (24)3.3 电力系统稳定性分析 (26)四、实验验证与分析 (27)4.1 实验环境与参数设置 (28)4.2 实验结果展示 (29)4.3 结果分析 (30)五、结论与展望 (31)5.1 主要成果 (32)5.2 研究不足与改进方向 (32)一、内容简述基于时间序列分类的电能质量异常诊断方法是一种高效的电力监控系统技术，主要应用于诊断和优化电能质量。

该方法通过分析电力系统中的时间序列数据，识别和分类电能质量异常事件，为电力系统的稳定运行提供重要支持。

该方法的核心在于利用时间序列分析技术，对电力系统中采集的大量实时数据进行处理。

通过对数据的分析，提取反映电能质量的关键特征，如电压波动、频率偏差、谐波等。

基于这些特征，利用机器学习算法构建分类模型，对电能质量异常事件进行分类和识别。

与传统的电能质量诊断方法相比，该方法具有更高的准确性和实时性。

该方法的实际应用广泛，可以应用于电力系统的各个环节。

可以实时监测发电机的运行状态，及时发现并处理异常情况，提高发电效率。

在输电和配电环节，可以监控电网的电压、电流等参数，及时发现电网故障，保障电网的稳定运行。

基于BP神经网络算法的异步电机故障诊断系统研究
孙吴松
【期刊名称】《荆楚理工学院学报》
【年(卷),期】2024(39)2
【摘要】为了确保电机安全可靠地运行,研究了BP神经网络算法对异步电动机进行故障诊断。

通过MATLAB平台,分别使用附加动量因子和自适应学习率两种梯度下降法进行网络训练,搭建故障诊断BP网络模型。

以MSE值为指标优化最佳隐含层节点数、动量因子与学习率,并通过遗传算法来优化BP网络的初始权值,对故障测试样本进行仿真测试。

结果表明,GA-BP网络模型比MF-BP和AG-BP的MSE 值更低,仅为0.009163,优化后的诊断预测结果与目标值几乎没有差别。

基于遗传算法改进的故障诊断系统模型能够满足异步电动机故障诊断的应用需求。

【总页数】10页(P1-10)
【作者】孙吴松
【作者单位】六安职业技术学院机电技术系
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于虚拟仪器的异步电机故障诊断系统研究
2.基于BP神经网络的凝汽器故障诊断系统研究
3.基于SSA优化BP神经网络的故障诊断系统研究
4.基于BP神经网络的便携式模拟电路故障诊断系统研究
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

三相异步电机最大转矩最小转矩测试方法三相异步电机是现代工业中常用的一种电动机，它具有结构简单、可靠性高、功率因数高等优点，在许多领域都有广泛的应用。

为了保证电机的正常运行和性能稳定，需要对其进行最大转矩和最小转矩测试。

最大转矩测试是指在给定的电源电压和频率条件下，通过改变电机的负载来测量电机可以输出的最大转矩。

最大转矩通常在启动时出现，它是电机启动过程中克服转矩惯性的能力的体现。

最大转矩测试是评估电机性能的重要指标之一。

最小转矩测试是指在给定的电源电压和频率条件下，通过改变电机的负载来测量电机可以输出的最小转矩。

最小转矩通常发生在电机运行过程中的轻载或空载状态下，它是电机在负载变化时的稳定性的体现。

最小转矩测试可以用于评估电机的运行效果和负载适应能力。

为了进行最大转矩和最小转矩测试，需要使用适当的仪器和设备。

首先，需要准备一个负载装置，可以通过改变装置的负载来调整电机的负载。

其次，需要使用一个功率计来测量电机在不同负载下的功率输出。

最后，需要使用一个转矩传感器来测量电机的转矩输出。

在进行最大转矩测试时，可以先将负载装置设置为最小负载，然后逐渐增加负载，同时记录电机的转矩输出和功率输出。

当电机的转矩输出达到最大值时，即可得到电机的最大转矩。

在进行最小转矩测试时，可以先将负载装置设置为最大负载，然后逐渐减小负载，同时记录电机的转矩输出和功率输出。

当电机的转矩输出达到最小值时，即可得到电机的最小转矩。

最大转矩和最小转矩测试可以用于评估电机的性能和稳定性。

在实际应用中，电机的最大转矩和最小转矩需要满足一定的要求，以确保电机可以正常运行并适应不同的负载变化。

例如，在某些工业设备中，电机需要具有较大的最大转矩，以应对启动时的负载冲击；而在某些精密设备中，电机需要具有较小的最小转矩，以保证运行的平稳性和精度。

最大转矩和最小转矩测试是评估三相异步电机性能的重要手段。

通过合理的测试方法和仪器设备，可以准确测量电机的最大转矩和最小转矩，并评估电机的运行效果和负载适应能力。

CM-MSS.31S说明书ABB热敏电阻保护继电器CM-MSS。

31S概述：继电器是一种电子控制器件，它具有控制系统（又称输入回路）和被控制系统（又称输出回路），通常应用于自动控制电路中，它实际上是用较小的电流去控制较大电流的一种“自动开关”。

故在电路中起着自动调节、安全保护、转换电路等作用。

ABB热敏电阻电机保护继电器CM-MSS系列热敏电阻电机保护继电器CM-MSE、CM-MSS和CM-MSN用于控制配有PTC温度传感器的电动机。

PTC温度传感器集成在电动机绕组中，用于测量电动机的温升情况，从而实现对各种工作条件的直接控制和计算。

基于产品也符合ATE认可在危险环境也适用。

1c、o(SPDT)触点,21c、o(SPDT)触点,2c、o(SPDT)触点或1n、c+1n、o触点宽供电电压或单供电电压范围传感器回路短路监视；带前端测试和复位按钮。

稳定故障存储功能可设置1通道或2通道可累计计算，多可计算3个传感器回路LED状态指示；外壳宽22、5 mm；集成或卡入前端标记透明密封保护盖(附件)；螺钉安装适配器（附件）。

1n、c+1n、o触点；宽供电电压范围；传感器回路短路监视。

带前端测试和复位按钮；稳定故障存储功能可设置。

可累计计算，多可计算6个传感器回路集成或卡入前面板标记；透明密封保护盖(附件)。

螺钉安装适配器（附件）；C011PTC温度传感器。

标准传感器符合DIN44081或三倍传感器的要求适用于额定工作电压达660VAC的电动机响应温度：70°C-170°C（具体视传感器而定）技术参数：品牌：ABB是否进口：否产地：中国大陆系列：CM额定电流：2—63A整定电流：2—63A安装方式：普通灭弧介质：真空额定电压：24-440V主触头极数：4线圈电压：50产品认证：CCC适用范围：正常脱扣等级：10A3C额定电压范围：24-440V最小包装数：1接线方式：交流应用场景：普通保护类型：通用特性：普通脱扣方式：分励脱扣器操作方式：普通可售卖地：全国用途：低压电气型号：CM-MSS。

电动机的运行状态评估与优化电动机是一种将电能转换为机械能的装置，广泛应用于各个行业和领域。

对于电动机的运行状态进行评估与优化，可以提高其效率和稳定性，延长使用寿命，降低维修成本。

本文将介绍电动机的运行状态评估与优化的方法和技术。

一、电动机运行状态评估电动机运行状态评估是指通过收集和分析电动机的运行数据，判断其运行状态是否正常、性能是否良好。

评估电动机运行状态的方法主要包括以下几种：1. 故障检测与诊断：通过监测电动机的振动、温度、电流、电压等参数，结合故障数据库和专家系统，实现对电动机故障的检测与诊断。

例如，当电动机振动频率明显高于正常范围时，可能存在轴承故障或不平衡问题。

2. 功率分析：通过测量电动机的输入功率、输出功率和转速等参数，计算电动机的能效指标，评估电动机的能耗和效率。

通过比较不同条件下的能效指标，找出影响电动机能效的因素，并采取相应的优化措施。

3. 温度监测：电动机的温度是判断其运行状态的重要指标之一。

通过安装温度传感器在电动机的关键位置，实时监测电机温度变化。

当温度异常升高时，可能存在过载、散热不良等问题，需要及时采取措施进行处理。

4. 振动分析：电动机的振动可以反映其内部零部件的运动状态和性能。

通过安装振动传感器，监测电动机振动情况，利用振动信号分析技术，识别并评估电动机的运行状态。

例如，当振动幅值明显增大时，可能存在轴承磨损或不平衡问题。

二、电动机运行状态优化电动机运行状态优化是指通过调整电动机的工作条件、改善其运行环境、优化控制策略等方式，提高电动机的性能和效率。

以下是几种常见的电动机运行状态优化方法：1. 负载匹配优化：根据电动机的负载特性和工作条件，选择合适的负载匹配方式，使电动机在最佳工作点附近运行，提高能效和稳定性。

2. 冷却系统优化：电动机的温度对其性能和寿命有重要影响。

通过改善电动机的冷却系统设计，提高散热效果，降低温度升高速度，延长电动机使用寿命。

3. 控制策略优化：电动机的控制策略对其运行状态和性能有重要影响。

含风电-SMES的电力系统暂态稳定概率评估方家琨;苗璐;文劲宇;罗卫华【摘要】大规模风电并网给电力系统的稳定运行带来了新的挑战，储能是应对这一挑战的技术之一。

以超导磁储能(SMES)为例，提出了含风电-SMES 储能的电力系统暂态稳定概率评估方法。

首先搭建了一个含有风电和储能的仿真测试平台，其中：风电场采用双馈型风力发电机等值模拟，储能的模型采用SMES 的三阶模型。

在此基础上，研究了含风电和 SMES 的电力系统暂态稳定概率评估的方法，重点考虑了故障扰动和风速波动等随机因素，故障扰动包括故障位置、故障类型、故障持续时间以及重合闸成功与否等。

基于二分法和蒙特卡罗仿真，量化了系统失稳的风险，建立了风电场的渗透率、储能容量和系统稳定性之间的定量关系。

最后，结合 SMES 的技术经济性分析，给出了最优储能容量计算方法。

%Large scale renewable power generation brings great challenges to the power system operation and stabilization. Energy storage is one of the most important technologies to face the challenges. This paper proposes a method for transient stability probability evaluation of power system with wind farm and SMES. Firstly, a modified 11-bus test system with both wind farm and SMES has been implemented. The wind farm is represented as a doublyfed induction generator (DFIG). Then a stochastic-based approach to evaluate the probabilistic transient stability index of the power system is presented. Uncertain factors include both sequence of disturbance in power grid and stochastic generation of the wind farm. The spectrums of disturbance in the grid as the fault type, the fault location, the fault clearing time and the automatic reclosing process with their probabilitiesof occurrence are used to calculate the probability indices. With the proposed method based on Monte-Carlo simulation and bisection method, system stability is "measured". Quantitative relationship of penetration level, SMES coil size and system stability is established. Considering the stability versus coil size to be the production curve, together with the cost function, the coil size is optimized economically. This work is supported by National High-tech R & D Program of China (No. 2011AA05A112).【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】7页(P176-182)【关键词】风电场;SMES;暂态稳定;蒙特卡洛仿真【作者】方家琨;苗璐;文劲宇;罗卫华【作者单位】强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学电气与电子工程学院，湖北武汉 430074;强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学电气与电子工程学院，湖北武汉 430074;强电磁工程与新技术国家重点实验室华中科技大学电气与电子工程学院，湖北武汉 430074;辽宁省电力有限公司，辽宁沈阳110006【正文语种】中文【中图分类】TM7120 引言随着以风电为代表的可再生能源在电网中所占的比例越来越大[1]，风电场对所接入电力系统稳定性的影响近年来一直是研究的热点，利用超导磁储能技术可以有效解决风电并网对电力系统暂态稳定性带来的问题。

MSE2-80~160系列铝壳高效率三相异步电动机概述MSE2系列高效率三相异步电动机是我公司根据IEC60034-30最新标准的能效等级，按照IEC60034-2旋转电机第二部分"旋转电机损耗和效率的试验测定方法"，自主开发设计的。

该系列产品效率高，节能环保，新产品集中了我公司几十年生产电机的先进技术和生产经验，采用了新技术、新工艺和新材料，使电机的效率指标完全达到IE2的指标水平，产品外壳采用高强度铝合金压铸而成，接线盒在电动机顶部，可拆卸式底脚，独特的外部结构平行垂直散热筋，散热效果好，设计新颖、造型美观、噪声低、效率高、结构紧凑、使用维护方便等特点，电机采用F 级绝缘，全系列温升按B 级考核，从而大大提高了安全可靠性。

电机的安装尺寸符合IEC 标准规定，外壳防护等级为IP55。

MSE2系列电动机可广泛用于机床、风机、水泵、压缩机、包装机械、矿山机械、建筑机械等各类机械传动设备。

产品使用条件额定功率：0.75～18.5KW额定电压：380V额定频率：50Hz冷却方式：IC44(外循环表面冷却)接法：3kW 及以下为Y 接法，3kW 以上为△接法定额：连续工作制S1环境温度：-15℃～40℃海拔高度：不超过1000米基本结构形式：B3、B5、B35、B14、B34铝壳高效率三相异步电动机MSE2系列产品技术数据(380V/50Hz)联系人：滕益君 手机：１３８６４１８２５５５IMB3铝壳高效率三相异步电动机MSE2系列外形及安装尺寸联系人：滕益君 手机：１３８６４１８２５５５IMB35注：IMB35外形尺寸AB 、AC 、HD 、L 同IMB3。

铝壳高效率三相异步电动机MSE2系列联系人：滕益君 手机：１３８６４１８２５５５IMB5IMB34铝壳高效率三相异步电动机MSE2系列联系人：滕益君 手机：１３８６４１８２５５５IMB14铝壳高效率三相异步电动机MSE2系列IMB34联系人：滕益君 手机：１３８６４１８２５５５。

基于深度学习的电机状态评估模型电机作为现代工业生产和日常生活中不可或缺的设备，其运行状态的稳定性和可靠性至关重要。

为了保障电机的正常运行，及时发现潜在的故障和问题，基于深度学习的电机状态评估模型应运而生。

电机在运行过程中，会产生各种各样的信号，如电流、电压、振动、温度等。

这些信号蕴含着丰富的电机运行状态信息。

传统的电机状态评估方法往往依赖于人工经验和简单的数据分析，难以准确地捕捉到复杂的状态变化。

而深度学习技术的出现，为电机状态评估带来了新的思路和方法。

深度学习是一种基于多层神经网络的机器学习技术，它能够自动从大量的数据中学习到隐藏的特征和模式。

在电机状态评估中，深度学习模型可以通过对电机运行信号的分析，自动识别出正常状态和异常状态之间的差异，从而实现对电机状态的准确评估。

在构建基于深度学习的电机状态评估模型时，首先需要进行数据采集。

这包括安装各种传感器来获取电机的运行信号，如电流传感器、电压传感器、振动传感器、温度传感器等。

采集到的数据需要进行预处理，以去除噪声、异常值和冗余信息。

预处理后的数据将作为模型的输入。

接下来，选择合适的深度学习模型架构是关键。

常见的模型架构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）等。

CNN 擅长处理图像和空间数据，对于振动信号等具有空间特征的数据有较好的处理能力；RNN 和 LSTM 则适用于处理时间序列数据，如电流、电压等随时间变化的数据。

在训练模型之前，还需要对数据进行标注。

标注的过程就是将采集到的数据标记为正常状态或不同类型的故障状态。

标注的质量和准确性直接影响到模型的训练效果。

训练模型是一个复杂而耗时的过程。

需要选择合适的优化算法和损失函数，以最小化模型的预测误差。

在训练过程中，不断调整模型的参数，直到模型在训练集上的性能达到最优。

然而，仅仅在训练集上表现良好是不够的，还需要对模型进行验证和测试。

验证集用于评估模型在训练过程中的泛化能力，防止过拟合。

电机性能评估与维护指南电机是现代工业生产中不可或缺的设备之一，它们广泛应用于各个行业和领域。

而为了确保电机的优良性能和延长其使用寿命，我们需要进行电机性能评估和维护。

本文将向您介绍电机性能评估与维护的指南。

首先，让我们来看看电机性能评估的重要性。

电机性能评估有助于及早发现电机的问题，并采取适当的措施进行修复，以避免可能的故障和生产中断。

通过对电机的性能进行评估，我们可以判断电机是否在正常工作范围内，并确定是否需要进行维护或更换。

1. 电机性能评估方法在进行电机性能评估之前，我们需要了解评估的方法。

以下是几种常用的电机性能评估方法：1.1. 功率测量：通过测量电机的输入和输出功率，我们可以评估电机的效率。

通常，电机的效率在90%以上视为良好的性能。

1.2. 轴承磨损检查：电机轴承是其运行平稳的重要组成部分。

我们可以通过观察轴承是否有异响、摩擦力增大等来判断轴承的工作状态。

1.3. 温度测量：过高的温度会损害电机的绝缘材料和轴承，并降低电机的寿命。

因此，通过测量电机各个部位的温度来评估其工作状态是必要的。

1.4. 震动检测：电机的异常震动可能意味着失衡、磨损或其它故障。

震动检测可以帮助我们发现这些问题并及时采取措施。

2. 电机维护指南电机的维护是确保其性能和长寿命的关键。

以下是一些重要的电机维护指南：2.1. 定期清洁：电机在运行过程中会积累灰尘和污垢，这些物质可能会影响电机的散热效果和性能。

因此，定期清洁电机是非常重要的，可以使用吹风机或轻柔的刷子进行清洁。

2.2. 润滑：电机轴承需要适当的润滑以减少摩擦和磨损。

根据电机制造商的建议，使用适当的润滑剂进行润滑，但要注意不要使用过多的润滑剂，以免过量润滑。

2.3. 定期检查：定期检查电机的各项参数，如电压、电流、温度等，确保它们处于正常范围内。

此外，还应检查电机的绝缘性能，以确保其在使用过程中的安全性。

2.4. 停机时的保护措施：在电机停机时，例如在维修或停电期间，应采取适当的保护措施，如使用防尘罩覆盖电机，避免灰尘和杂物进入电机内部。

电机电器产品测试评估电机电器产品在现代社会中的应用日益广泛，从家用电器到工业设备，都离不开电机电器的运作。

为了确保电机电器产品的安全性、可靠性和性能，测试评估是必不可少的环节。

本文将探讨电机电器产品测试评估的重要性、测试方法和评估标准。

一、电机电器产品测试评估的重要性电机电器产品测试评估是为了确保产品的质量和性能达到预期标准，从而保障使用者的安全和满意度。

一个合格的电机电器产品测试评估可以有效地发现产品存在的问题，并对产品进行改进和优化，提升产品的可靠性和性能，减少事故和故障的发生。

二、电机电器产品测试方法1.功能性测试：功能性测试是测试产品能否按照规定的功能正常运行。

例如，家用电器中的空调可以进行温度调节、风速调节等功能测试，判断产品是否能够如期工作。

2.安全性测试：安全性测试是测试产品的安全性能，包括电气安全和机械安全。

电气安全测试主要是对电气部分进行测试，判断是否存在电流过大、绝缘不良等安全问题；机械安全测试主要是对机械结构进行测试，判断是否存在易引起伤害的锐边、松动等问题。

3.可靠性测试：可靠性测试是测试产品在长时间使用中的可靠性和稳定性。

通过对产品进行多次循环测试、高温、低温、高湿、低湿等环境条件下的测试，判断产品的寿命和稳定性。

4.性能测试：性能测试是测试产品在不同负载、不同环境条件下的性能指标。

例如，电机产品可以进行负载能力测试、效率测试等，以评估产品的性能优劣。

5.环境适应性测试：环境适应性测试是测试产品在不同环境条件下的适应能力。

例如，对于户外使用的电器产品，可以进行耐候性测试、防水性测试等。

三、电机电器产品评估标准1.国家标准：各国家针对电机电器产品都有相应的标准和规定，通常由国家质量监督检验部门制定和执行。

例如，中国质量认证中心（CQC）制定了《家用电器产品质量认证规则》等标准。

2.行业标准：各行业也会有自己的标准和规范，通常由行业协会或专业组织制定。

例如，国际电工委员会（IEC）制定了电器设备的国际标准。

动力总成试验台架中电动机系统的可靠性评估随着电动汽车技术的迅猛发展，电动机系统在动力总成试验台架中的可靠性评估变得尤为重要。

本文将就电动机系统中的关键部件、可靠性评估方法以及如何提高电动机系统的可靠性进行探讨。

一、电动机系统中的关键部件电动机系统是电动汽车的核心部件，由电动机、电池组、电控制器等组成。

其中，电动机作为电动汽车的动力源，承担着转换电能为机械能的重要任务。

因此，在进行电动机系统的可靠性评估时，电动机是关键的考察对象。

二、电动机系统可靠性评估方法1. 故障模式和效应分析（FMEA）故障模式和效应分析（FMEA）是一种常用的可靠性评估方法，通过识别系统中可能存在的故障模式，分析其可能引发的后果和影响，进而制定相应的预防和控制措施。

2. 应力-强度互换法应力-强度互换法是一种常见的可靠性评估方法，通过对电动机系统的应力状态进行分析，评估其结构强度和耐久性，进而得出一定的可靠性指标。

3. 试验验证在进行电动机系统可靠性评估时，试验验证是不可或缺的步骤。

通过对电动机系统的性能、可靠性、寿命等进行试验验证，可以获取真实可靠的数据，以支持可靠性评估的准确性和可信度。

三、如何提高电动机系统的可靠性1. 优化设计优化设计是提高电动机系统可靠性的关键一步。

通过对电动机的结构、材料、制造工艺等进行优化，可以提升电动机的性能和可靠性。

例如，选择高品质的磁钢材料、改善定子和转子绕组结构、优化散热系统等。

2. 强化质量控制质量控制是确保电动机系统可靠性的关键环节。

在生产制造过程中，需要严格按照质量控制标准进行各项工序的检验和测试，确保关键零部件的质量和性能符合要求。

3. 引入先进技术随着科技的发展，一些新的技术可以应用于电动机系统，从而提高其可靠性。

例如，无刷电机技术、电子控制系统的智能化等都可以减少电动机系统的故障率，并提高其寿命和可靠性。

4. 定期维护和保养定期的维护和保养对于电动机系统的可靠性至关重要。

检查和更换磨损或老化的零部件，及时清洁和维护系统，可以减少故障的发生，并延长电动机系统的使用寿命。

基于多目标优化模型的智能电表误差分析方法艾尔番·玉素甫江，彭为杰（国网乌鲁木齐供电公司，新疆乌鲁木齐 830000）【摘要】目前，仪表运行监控主要采用抽样检验方法，专业人员定期进行现场抽样检验。

随着社会经济的不断发展，智能电网规模逐步扩大，我国已有超过5亿个电表在运行，如果还手动检查智能电表的监控和维护方法，存在成本相对较高、劳动强度大、验证周期长、实时性差等问题。

关键词：智能电表；误差估计；日线损率中图分类号：TM76 文献标识码：BDOI：10.13596/ki.44-1542/th.2023.12.060Error Analysis Method for Intelligent Electricity Meters Based onMultiobjective Optimization ModelElpan Yusufujiang，Peng Weijie（State Grid Urumqi Power Supply Company, Urumqi, Xinjiang 830000, CHN）【Abstract】At present, instrument operation monitoring mainly adopts sampling inspection method, and professional personnel regularly conduct on-site sampling inspection. With the continuous devel⁃opment of the social economy and the gradual expansion of the scale of smart grids, China has over 500 million electricity meters in operation. If the monitoring and maintenance methods of smart me⁃ters are still manually checked, there are problems such as relatively high costs, high labor inten⁃sity, long verification cycles, and poor real-time performance.Key words:smart electricity meter；error estimation；daily line loss rate1引言国家电网公司对安全的要求越来越高，公司体系内各个专业的安全压力都比较大，本文基于对智能电表误差进行分析、研究，借助现代科技对其进行有针对性的分析[1]。

基于MSET 的起重机变频器工作状态评估作者：杜明泽，俞乾漪来源：《纺织报告》 2017年第5期摘要变频器通过将工频电源转换成任意电压、任意频率交流电源实现电机调速，由于其调速性能优良、高效节能等优点，已经广泛应用于港口起重机。

本文根据集装箱起重机起升机构作业工况特征, 使用多元状态估计技术（MSET）建立适用于起升机构变频器的状态评估方法。

首先, 根据起升机构变频器工作特性建立了状态评估向量，采用欧氏标准差作为非线性运算符，通过计算当前观测特征向量与历史特征向量之间的相似性程度，得出估计残差，进而判断变频器当前工作状态。

最后，本文以实际集装箱起重机运行数据为例，验证了本文所述方法简单、实用、有效。

关键词MSET；变频器；集装箱起重机；状态评估中图分类号：TP273文献标识码：AEstimation of Crane Variable-frequency Drive Working State based on MSETYU Qian-yi，DU Ming-ze(Shanghai Maritime University，Logistics Engineering College，Shanghai 201306，China)Abstract The Variable-frequency Drive (VFD) is used to convert the power frequency power to any voltage and theAC power supply with any frequency is used to realize the speed regulation of the motor. It has been widely used inport crane because of its excellent speed regulation performance, high efficiency and energy saving. According to theoperating characteristics of the hoisting mechanism of the container crane, the paper develops a state estimation methodbased on the multivariate state estimation technique (MSET). First of all, according to the working characteristics ofthe VFD hoisting mechanism to establish state estimation vectors, using Euclidean Norm as the nonlinear operator andcalculating thesimilarity degree between the observation vector and the historical feature vector to get the estimatedresiduals, so that it is enable to judge the working state of the VFD depend on the results. At last, take actual containercranes’ run data asan example to prove that the method described in this article is simple, practical and effective.Key words MSET；Variable-frequency Drive；container crane；state assessment0 前言随着工业自动化程度的不断提高和能源全球性短缺，变频器在港口机械方面得到了非常广泛的应用。

MSE系列电机软起动器说明书杭州华光电气有限公司HANGZHOU CHINA-SHINE ELECTRIC CO.,LTD一、前言电动机在起动时，起动电流是电机额定电流的8倍左右，这么大的起动电流，将造成：电网电压突然下降，影响其他用电设备的正常运行供电用变压器容量提高，浪费投资电机频繁大电流起动是电机烧毁的原因之一电机起动时的力矩冲击会降低电机及所连机械设备的寿命传统的降低电机起动电流的方法是在电机主回路上加自藕变压器、电抗器或采用星-三角接法，通过降低电机起动电压，达到降低起动电流的目的。

但这些设备体积大，重量重，对安装和维护带来不便，且这些方法起动电流还可达到额定电流的6倍以上，还存在冲击力矩，没有根本解决起动冲击的问题。

电动机在正常运行时，为了监视电机的运行状态及保护电机和线路的安全运行，需配备：●电流表―测量电机的运行电流●指示灯―监视电机的工作状态●热继电器―防止电机长时间热过载运行●其他……外部分列元件多，不但接线复杂，也浪费了安装空间仅采用有空气开关、热继电器作为电机的主保护，电机的保护功能并不完善，有时你会发现电机已烧毁，但保护并没有动作的情况。

电动机的起动、停机是靠主回路接触器来实现的，接触器是机械触点，大电流合触点，带负载分断触点，会造成：接触器触点损坏严重，维修率上升接触器固有的机械寿命下降电动机控制问题增多！有没有更简单，经济，可靠的方式？能否将多种功能集成模块结构？以Intel芯片为核心，现代模数控制理论为基础而研制的MSE 数字式电动机软起动器，可以在用户设定的起动电压、电流范围内，实现电动机的平滑软起动、软停止，消除冲击电流、冲击力矩对电网、设备的负面影响。

MSE还监视电机运行的整个过程，将电机的控制、监测、保护功能集于一体，是传统电机控制系统的理想替代品。

二、MSE电动机软起动器工作原理如图所示，电动机软起动器主要由电压检测回路、电流检测回路、微处理器（CPU）、存储器、可控硅（SCR）、触发回路、显示器、操作键盘等部分组成。