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关键词： 汽车底盘   异响   故障  

摘要： 随着汽车广泛普及和技术的持续革新,对汽车诊断技术的需求日益增长,尤其是针对汽车底盘这一关键构造。车辆行驶过程中,承受着来自重力、摩擦及外界环境的多重考验,底盘异响成为常见问题,准确辨识异响根源、实施精确诊断并采取有效维修措施,是保障车辆正常运行的关键。基于现有文献资料,本文着重探讨了汽车底盘异响故障的多样性成因,并在此基础上分析了异响故障的诊断逻辑与处理策略,为解决这一普遍性问题提供参考。通过深入剖析故障本质,结合实际行驶中底盘面临的复杂挑战,不仅强调了识别异响特征的重要性,还阐述了科学诊断流程与定制化维修方案的制定方法,以期达到减少安全隐患、确保驾驶平稳的目标。

关键词： CNN BiGRU RF模型   TBM掘进参数   皮尔逊相关系数法   卷积神经网络   双向门控循环单元神经网络   随机森林   时间序列预测  

摘要： 作为井下巷道掘进的新工法,全断面隧道掘进机(TBM)有显著的经济效益,对TBM的掘进参数进行预测对于确保TBM的掘进效率具有重要意义。对现场获取的TBM数据进行清洗和预处理,利用皮尔逊相关系数法对模型输入特征进行筛选,并构建基于卷积神经网络(CNN)优化的双向门控循环单元(BiGRU)神经网络并通过随机森林(RF)进行集成的TBM掘进参数预测模型,实现对TBM掘进参数的预测。研究结果表明:选取与总推力和推进速率关联度最密切的刀盘转速、刀盘扭矩和贯入度作为特征参数;构建的CNN BiGRU RF模型预测掘进参数对总推力和推进速率的拟合优度R 2均值分别为0.950和0.966,均方误差MSE平均值分别为0.750和0.782,均方根误差RMSE平均值分别为0.866和0.885,平均绝对误差MAE平均值分别为1.054和1.007,并且回归评价指标MSE、RMSE、MAE相较于CNN BiGRU模型,分别降低2.497、0.966和0.386,R 2提升23.4%,证明CNN BiGRU RF模型的预测准确度和泛化性最高。该研究可为实际工程掘进参数预测提供指导,有助于推动TBM在煤矿的推广,保障TBM的施工进度。

关键词： 机车   故障诊断   教学改革   多元化  

摘要： 文章阐明了应用型本科院校机车检测与故障诊断技术课程教学改革的必要性,分析了目前在教学方面存在的问题,如教学方式传统、学生基础薄弱等,并针对教学现存问题和难点提出解决方案,主要包括:打造新颖多元化课堂,调动学生学习的积极性,实行多样化案例与实践教学,进行个性化辅导增强学生基础知识,以及跨学科融合教学与新技术方法的引入,以切实提高学生综合能力和解决实际问题的能力,为铁路运输行业培养更多高素质的机车检测与故障诊断技术人才作出贡献。

关键词： 最大相关峭度解卷积   卷积神经网络   滚动轴承   故障诊断  

摘要： 为了解决强背景噪声下故障特征提取困难及传统方法依赖经验和知识的问题,提出了一种基于自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)与卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群算法(PSO)优化MCKD的参数。其次,对滚动轴承故障信号进行信号滤波,得到降噪后的信号。最后,将降噪后的信号输入到构建的CNN模型中进行训练和测试,得到轴承故障诊断的分类结果。通过轴承寿命试验台的故障数据集的测试和评价,将提出的方法与未经过降噪的CNN方法进行比较,验证了该方法具有较高的诊断精度。

关键词： 火力发电厂   电气设备   故障诊断技术  

摘要： 在火力发电厂运行中,面对设备运行过程中存在的各种故障,需要使用故障诊断技术,以此来提升设备故障诊断的精准度,解决潜在的技术问题,让火力发电厂可以连续稳定运行,通过分析不同的故障诊断技术在电力设备中的应用,让设备故障诊断能力得到提高。本文首先研究了火力发电厂电气设备开展故障诊断的重要意义,然后分析了火力发电厂电气设备的运行原理,并对火力发电厂电气设备传统故障诊断技术分析做出了研究,最后探讨了火力发电厂电气设备故障诊断技术应用。

关键词： 起重机   防碰撞   几何模型   编码器   物联网  

摘要： 目前,起重机械防碰撞技术主要通过激光或红外传感器测量距离实现。由于起重机械金属结构复杂,多台起重机协同工作时导致更加复杂的空间干涉问题,激光或红外传感器很难全方位实现起重机防碰撞功能。文中利用编码器获取起重机各个机构的实时位置,将位置信息通过网络实时传递给计算机几何模型,采用WebGL技术实现几何模型与实物实时同步,同时进行干涉计算,当距离小于预警值时给予报警信号或控制信号,实现了起重机械全方位防碰撞。

关键词： 抽蓄机组   故障诊断   相关向量机   鹈鹕优化算法   安全运行   仙居抽水蓄能电站  

摘要： 有效的故障诊断方法不仅能快速、准确地辨别抽蓄机组故障类型,还能降低抽水蓄能电站的运行维护成本。针对相关向量机(RVM)有关参数的调整不当导致诊断结果受影响的问题,提出利用鹈鹕优化算法(POA)对相关向量机参数的选取进行优化,构建鹈鹕优化算法和相关向量机组合的分类模型(POA-RVM)。选取仙居抽水蓄能电站4台抽蓄机组在5种状态下的数据进行预处理和特征选取后构成故障样本集,并分别采用标准相关向量机,以及用遗传算法、粒子群算法和灰狼算法优化的相关向量机模型对这些故障样本进行分类。结果表明:与标准相关向量机,以及经遗传算法、粒子群算法和灰狼算法优化的相关向量机模型相比,POA-RVM模型有效提高了抽蓄机组故障诊断的准确率。

关键词： 水电站   起重机   激光雷达   AI摄像   安全管控  

摘要： 门机在水电站的发电、检修、维护等工作中起着重要作用。通过研制门机自动行驶安全管控系统,在水电站门机设备上多方位增设激光雷达、AI摄像机等,能够及时了解门机周围人员入侵及障碍物存在情况,提前进行报警、减速和停车,可有效降低作业过程中的安全风险,减少与防止安全事故的发生。

关键词： 发动机故障灯   自动变速器   抖动现象   电气系统   行驶里程   故障诊断   接车   奔驰  

摘要： 车型:奔驰GLC300,底盘号为LE4254147,配置254发动机、9速自动变速器、48V车载电气系统。行驶里程:714km。故障现象:客户反映仪表上发动机故障灯亮。故障诊断:接车后启动着车,仪表上并没有故障灯报警,发动机无抖动现象。经询问客户,发动机故障灯亮后行驶并无异常,并且最近也没有加过燃油,熄火放一夜后再次启动,发动机故障灯又不亮了。

关键词： 电气设备   故障诊断   智能维护  

摘要： 本研究针对煤矿地面电气设备的温变故障,设计了一套基于人工智能的故障诊断与智能维护系统。系统通过光纤光栅传感器实时监测设备温度,实现对设备故障类型的判读。与传统方法的对比试验表明,该系统具有较强的诊断性能,并可以实现对设备的自动化智能维护,有效降低了人工成本。因此,本研究为煤矿地面电气设备的状态监测与维护提供了一种智能化解决方案。