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关键词： 深度学习   LSTM   故障诊断   智能预测  

摘要： 为实现电气综采设备的故障智能化监测与预测,本研究提出一种基于深度学习的故障诊断系统。该系统通过收集设备多传感器数据,采用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络对设备运行过程进行建模,实现对故障的准确预测。实验结果表明,该方法可以检测不同类型设备故障,总体预测精度、召回率和F1得分均达到90%以上,验证了该技术在故障智能监测中的有效性。本研究为智能预测技术在工业故障诊断中的应用提供了可行的框架和范例,也为深度学习赋能智能制造提供借鉴。

关键词： 施工   机械结构   安全管理   问题与对策  

摘要： 在建筑工程施工中,机械化装置的优化策略研究对提高施工效率和质量至关重要。本研究旨在探讨如何有效管理和优化施工现场的机械设备,以支持工程建设的机械化发展。通过深入分析施工现场机械设备管理存在的问题,结合实际案例和数据,提出了一系列针对性的优化策略。这些策略包括但不限于提升机械设备运行质量、优化设备配置和调度、加强维护保养工作、提高施工人员技能水平等方面。通过实施这些策略,可以有效降低施工成本、缩短工期,提升工程质量和安全水平。本研究的成果将为建筑工程领域的机械化发展提供有益的参考,推动行业向着更加智能化、高效化的方向迈进。

关键词： 十字万向节   ANSYS Workbench   响应面设计   多目标优化设计  

摘要： 以煤矿用十字万向节为例,通过ANSYS Workbench有限元软件构建了十字万向节局部响应面模型,通过内置专业优化模块Design Exploration对十字万向节结构尺寸及厚度进行多目标优化设计,并给出设计推荐值。结果表明,优化后的十字万向节在降低设计重量的同时其结构强度也满足规范要求,具有较高的经济性与可行性。

关键词： 双点压力机   锻压设备   板料冲压   冲压工艺   拉深成形   锻压工艺   行程调整   离合器  

摘要： 压力机是制造业广泛使用的一种锻压设备,它几乎可以进行所有的锻压工艺,如板料冲压、拉深成形、冷热挤压、粉末冶金等。汽车制造过程中四大工艺之一的冲压工艺就是用压力机来完成的,作为汽车生产过程中常用的关键生产设备,压力机的性能直接影响到汽车的生产质量。由于当前闭式单点和双点压力机大部分是在单次行程下工作,并且需要根据行程调整模具。

关键词： TMR传感器   车辆检测   识别   GA-SVM   嵌入式  

摘要： 为了提高车辆行程检测的灵敏度、准确率以及使用性,提出采用TMR传感器技术的车辆行程检测方法。基于TMR传感器技术实现车辆行程的检测,将TMR传感器作为系统的检测器,对车辆行程信息进行数据采集,采用遗传优化支持向量机(GA-SVM)算法,将支持向量机算法从二维空间优化到高维空间,进而实现对车辆的分类以及识别。通过实验,该系统准确率可达98%,算法准确率可达95%。

关键词： 用电安全   故障诊断   电力客户   装备体系  

摘要： 针对高压电力客户用电安全管理面临技术手段支撑不足、标准规范不统一以及支撑工具不完备等问题,从客户侧用电安全政策法规、关键技术、标准规范以及软硬件装备等方面进行了阐述,对现有国内外研究现状进行了分析总结,建立了电力客户用电安全在线检查技术体系,从安全特性建模、安全信息感知、智能故障诊断和安全风险评估四个方面给出了关键技术路线和解决方案。建立“在线+移动式”用电安全在线检查装备体系,对装备的主要功能进行了设计。

关键词： 数据总线   导线连接器   故障检测仪   多媒体   故障代码   CHM   故障诊断   显示屏  

摘要： 车型2011款奥迪A7车(搭载CHM发动机)故障现象多媒体显示屏不亮,按键也无法使用。故障诊断用故障检测仪检测,发现19-数据总线诊断接口(J533)中存储有故障代码“U104900光纤MOST数据总线断路”;执行断环诊断,提示数字式声音处理系统控制单元(J525)和J533之间存在光学故障(图1),且可能的故障原因为J525光纤导线连接器松动或错误。

关键词： 建筑机械   塔式起重机   非线性系统   控制方法  

摘要： 文章针对塔式起重机的非线性系统,详细讨论了塔式起重机控制存在的主要问题和控制难点;分析了塔式起重机控制方法的研究现状,阐述并总结了几种典型的控制方法;从开环控制和闭环控制两种控制策略入手,介绍了线性控制和非线性控制方法在起重机中的应用;最后基于当前研究现状,进一步展望了今后的研究方向。

关键词： 刀具磨损预测   数据降噪   帧差法   神经网络  

摘要： 刀具磨损预测是制造业中至关重要的问题,提前预测刀具的磨损,并及时进行更换,能够降低生产成本,提高生产效率。选择切削区域温度数据来预测刀具磨损,同时考虑到加工过程中切削屑的脱落会影响数据的采集,设计了降噪算法来去除切削屑的干扰。具体而言,首先,设计了基于帧差法的降噪算法;之后,构建了卷积长短时记忆网络预测刀具磨损;最后,通过实验对方法的有效性进行验证。实验结果表明降噪算法能够有效地去除切削屑产生的噪声,提出的网络模型相比传统的BP神经网络模型预测精度有所提高,不同工况下的预测结果均方根误差平均降低了0.0171。

关键词： 盾构施工   建筑物沉降   数值模拟  

摘要： 为了分析地铁盾构施工对邻近建筑物沉降的影响情况,本文依托东莞市虎门镇一盾构施工区间为研究对象,通过现场监测及Flac~(3D)软件建立既有建筑物与盾构的计算模型,研究了在不同情况下盾构施工开挖对既有建筑物的沉降影响情况。结果表示随着隧道埋深由15.2 m增大到23.2 m,建筑物的最大沉降量由16.41 mm减少至11.02 mm;隧道中线与建筑物的距离从14 m降至8 m,建筑物最大沉降量从8.15 mm升至20.98 mm。表明盾构施工时需要保证隧道的埋深与其和建筑物之间的距离来确保施工后既有建筑物的继续使用。