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关键词： 道岔   机器学习   特征提取   故障诊断  

摘要： 道岔设备的可靠运行对铁路运输安全至关重要,随着人工智能技术的快速发展,其在铁路系统中的应用日益增多,特别是在道岔故障诊断领域展现出巨大的潜力。文章主要介绍了基于机器学习的故障诊断过程,深入分析了基于神经网络和支持向量机的故障诊断方法。通过对历史数据和故障模式的分析,这些方法能够实现监测道岔故障、判断故障类型的目的,显著提高了道岔故障诊断的准确性和效率,为铁路安全、可靠和高效运行提供了强有力的技术支撑。

关键词： 掘进机   电控箱接触器   日常维修   故障类型   工作环境  

摘要： 针对电控箱接触器进行故障类型划分,并制定日常维修保养措施,以提高掘进机电控箱接触器系统的工作稳定性,为掘进机接触器系统维修保养提供思路借鉴,提高设备故障维修效率。

关键词： 故障诊断技术   状态监测   叶片故障   风力发电机组  

摘要： 风力发电机组为当前发电企业的重要装置,其使用状态直接影响发电供电效果。本文率先介绍了风力发电机组故障类型,再通过专业的研究与分析,对风力发电机组状态监测进行科学设计,并将故障诊断技术引入到状态监测中,如电气系统、叶片、齿轮箱、发电机与其他部件等故障诊断,从而全面掌握风力发电机组运行状态,合理维护维修装置故障,保障风力发电机组运行安全性。

关键词： 电力设备   状态监测   故障诊断  

摘要： 随着电力设备向大型化、复杂化方向发展,传统的定期检修策略已无法满足设备可靠性要求,亟需引入状态监测与故障诊断技术,实现设备状态的实时评估和潜在故障的早期预警。本文深入探讨了电力设备状态监测与故障诊断的关键技术,分析了典型设备的常见故障模式,总结了在线监测、离线检测等状态监测手段,梳理了数据驱动、模型驱动等智能诊断方法,为推动状态检修策略实施、提升电力设备管理水平提供了理论基础和实践指导。

关键词： 电力系统   人工智能   故障诊断与恢复  

摘要： 随着电力行业的快速发展和技术的不断进步,现代电力系统的管理和维护面临着越来越多的挑战,尤其是在故障诊断与恢复策略方面。本文基于人工智能技术,特别是深度置信网络(DBN),探讨了一种新型的电力系统故障诊断与恢复策略。首先介绍了人工智能在电力系统故障诊断中的应用背景及其必要性,随后详细阐述了基于DBN的故障信息采集和故障类型诊断设计,包括模型构建、实验验证及故障恢复策略的具体实施:如故障检测、自动隔离、原因分析与评估、优先级划分与资源调配以及自动化修复与系统重构等。通过实际案例分析,验证了所提方法在提高故障定位精度和缩短系统恢复时间方面的有效性。希望给相关人士以经验借鉴。

关键词： 门座式起重机   港口设备   维护与维修   安全管理   技术创新  

摘要： 本文深度研究了港口设备安全管理中的一个关键问题门座式起重机的维修与保养策略。文章程序明了地首先整理了门座式起重机在港口生成必不可少的角色以及这些机器面对的主要安全风险。现今的港口起重机维护修复体系经过评价的结果是存在诸多不足,本论文在此基础上,参考了在国内外广泛的研究以及实践经验,进一步提出了一套针对性强的不断改进举措。详细讨论了这些预防性维护策略的重点实行方法包括,按时检查、性能跟踪和故障诊断的技术运用等等,也讨论了如何适时根据各种实际环境和条件来制定出最合适的维护决策。最后以真实案例哈证明了此文章中提出的维护エ修策略是实效性的。这种研究将为港口门式起重机的安全管理和持续高效运营提供可靠的科学依据。

关键词： 热电公司   设备故障诊断   预测性维护技术  

摘要： 近年来,随着热电公司对于设备稳定性及设备维护管理标准的不断提升,预测性维护能力也得到显著增强。面对潜力巨大的数百亿元市场,众多生产公司、设备管理软件生产商及预测性维护服务供应商纷纷布局设备维护的全流程。为进一步提升设备管理的智能化与效率,引入物联网技术,实现对设备故障的精准检测、快速诊断及预防性维护,有助于实时监控设备状态、实现远程故障诊断,更可推动维护策略由传统的计划性向基于设备健康状态的预测性转变。通过这种转变,将显著提高生产安全稳定性,优化设备维护策略的制定与实施,降低维护成本,并缩短设备停机时间,为热电公司的持续发展奠定基础。

关键词： 绝缘手套   制动踏板   比亚迪   故障诊断仪   绝缘工具   电池容量   一键启动   纯电动汽车  

摘要： 一、故障现象一辆2019款比亚迪秦EV纯电动汽车,电池容量130Ah,行驶里程约5万km,车主反映踩制动踏板、打开一键启动开关后,仪表正常点亮,但不显示SOC电量,无法上高压电。二、诊断过程(一)设备及工具准备:准备比亚迪专用故障诊断仪VDS2100、绝缘手套和绝缘工具、万用表、示波器、电池测试仪、检修线组等。

关键词： 时频分析   迁移学习   齿轮   故障诊断  

摘要： 针对齿轮故障诊断问题,提出了基于平滑伪Wigner-Ville时频分布和AlexNet迁移学习的故障诊断方法。原始齿轮故障信号是一维振动信号,通过平滑伪Wigner-Ville时频分析+灰度级-RGB变换伪彩色增强变换可以转化为二维时频图像,从而获得比一维振动信号更直观和丰富的特征;进而利用AlexNet神经网络模型进行迁移学习,显著提升开发效率。采集了齿轮系统正常运转、3种单一故障(齿面点蚀、齿面磨损、断齿)和2种复合故障(点蚀+磨损、断齿+磨损)共6种特征的振动信号,构造了齿轮故障数据集,并通过AlexNet迁移学习获得迁移AlexNet齿轮故障诊断模型。研究结果表明,提出的基于时频分析和迁移学习诊断方法对齿轮故障诊断的总体准确率为95.79%,因此可用于工业现场的齿轮系统故障诊断。同时,试验结果表明,齿面磨损单一故障和含有齿面磨损的复合故障造成所提方法的诊断正确率相对较低,说明对于齿面磨损的信号特征的研究和提取方法仍有进一步提升的空间。

关键词： 轨道交通   交流   电缆   绝缘   接头   故障   诊断  

摘要： 为提高轨道交通供电系统的可靠性和安全性,减少因绝缘故障引发的安全事故和经济损失,提出了轨道交通用交流电缆接头绝缘故障诊断方法研究。首先,采集交流电缆接头局部放电信号,并利用小波分解方法,对信号中的噪声进行滤除处理;其次,利用时域波形,提取电缆接头局部放电信号特征;在此基础上,计算泄漏电流与介质损耗角,诊断绝缘故障,并通过声测法,确定故障点的位置。实验结果表明,应用提出的方法后,6种不同类型故障的诊断率均达到了98.16%上,能够实现交流电缆接头绝缘故障准确诊断的目标。