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关键词： 滚动轴承   VMD   模态筛选   排列熵   故障因子   故障诊断  

摘要： 滚动轴承的自转、部件相互作用和强干扰使测量的振动信号复杂,而滚动轴承的早期损伤类故障特征信息弱小,导致故障特征难以有效提取从而影响故障诊断,因此提出一种敏感模态筛选方法来提高故障诊断的正确性。采用变分模态分解算法对信号进行自适应分解,提取信号的局部特征。基于排列熵的不变性和对冲击信号的敏感性,提出故障因子的敏感模态筛选方法对信号进行重构,抑制振动信号中的干扰和噪声。通过仿真和实验对所提方法进行了验证,结果表明,相比其他处理方法,所提方法信噪比提高了60.5%,误差降低了52.6%,同时故障诊断正确率提高了24.3%,说明了该方法的有效性。

关键词： 三相交流异步电动机   虚拟仿真实验   实训   虚拟仿真实验系统  

摘要： 为切实解决三相交流异步电动机实验危险性高、操作复杂等教学难点,充分发挥虚拟仿真技术沉浸感强、交互性好、辅助抽象思考的优点,设计与开发一套三相交流异步电动机控制及故障诊断虚拟仿真实验系统。作为传统实验教学的延伸与拓展,该系统集成演示验证、设计探究和综合应用等多种实验形式,使学生能够独立、系统地参与实验,提高其解决工程实际问题的能力。

关键词： 节理裂隙   岩溶发育   围岩   聚能水压光面爆破   隧道  

摘要： 云南丘砚高速3标的赵凹塘隧道,其基岩主要是灰岩,特征为中度风化、微晶质结构、厚层和大块构造;其岩石质地良好,岩溶景象突出,围岩等级为Ⅲ~Ⅳ级。为保障施工安全和保持基岩稳定,选定了聚能水压光面爆破技术,利用水的不可压缩特性,将爆破能量无损转移,围岩爆破形成的“水楔”作用进一步破碎围岩,还可防止岩爆。该技术成功解决隧道挖掘过程中围岩扰动、超挖、补炮次数多,爆破后尘埃浓度高、隧道内空气差等问题,为以后复杂环境中的隧道挖掘提供了重要的参考。

关键词： 门座式起重机   安全监控管理系统   港口起重机   系统主机   图形显示   定制化   SMS   安全监测仪器  

摘要： WT-SMS-08安全监控管理系统(以下简称系统)是针对门座式起重机设计、制造的一款定制化安全监控管理系统设备。为满足港口起重机使用超时长、频繁振动等特点而设计制造的安全监测仪器仪表,对起重机进行全面的安全监控和管理。系统主机采用真彩65536色TFT-LCD显示屏,能以数字、汉字、图形显示参数及状态,还可以通过颜色的变化反应监控状态,画面真实。

关键词： 粗糙集   BP神经网络   变压器   故障诊断  

摘要： 由于现有故障诊断方法的可靠性较差,达不到准确提取的要求,为此,基于粗糙集-BP神经网络进行变压器故障的快速诊断研究。根据故障数据,运用粗糙集理论建立故障诊断决策表,获得了变压器的故障类型,分别为正常、低温过热、低能放电、高温过热和高能放电,并得到了最优的决策规则。运用并行化的BP神经网络算法获得故障信息预测值。将预测值和决策规则表中的决策值进行比较,通过输出神经网络比值判断具体的故障类型,从而完成故障诊断。结果表明,所提故障诊断方法具有较好的神经网络性能,能够准确地诊断出变压器的故障。

关键词： 风力发电技术   发展现状   关键问题  

摘要： 伴随着新能源发电的深入研究,针对风力发电的技术研究也得到了深入的开展。然而,目前阶段风能发电的研究中仍有许多缺陷,尤其是风力发电机组系统故障诊断方面。所以,当前阶段应注重风力发电中技术投入,资金投入与政策支持等问题,促进风力发电技术创新与应用,全面提升我国风力发电技术水平,促进风力发电整体效益的提高,促进我国电力事业持续性发展。鉴于此,本文主要研究风力发电机组系统故障诊断、解决技术及发展趋势。

关键词： 故障诊断   液压系统   自注意力   图神经网络  

摘要： 针对特种车辆支腿液压系统故障信号的复杂性、特征混叠等问题,提出一种基于自注意力池化图神经网络的车辆支腿液压系统故障诊断方法,并介绍了车辆支腿的常见故障模式和失效机理。将故障信号转换为2D特征图表示,并提出一种改进的3D结构的特征图。以故障特征图作为输入,将图卷积与自注意池化相结合进行特征提取,通过全连接层对提取的特征进行分类识别。结果表明:与2D特征图相比,所提3D特征图提高了模型2%~3%的诊断精度;与原来的池化方法相比,加入自注意力机制的图神经网络在支腿故障数据集上准确率提高了7%~8%,表现出了较高的诊断精度和稳定性,为液压系统故障诊断提供了方法参考。

关键词： 液压自动抓梁   LSTM-CNN   PSO-KNN   故障诊断  

摘要： 针对自动抓梁液压系统故障诊断正确率低、深层特征提取困难的问题,提出一种基于长短期记忆卷积(LSTM-CNN)特征提取网络和粒子群优化K最近邻(PSO-KNN)结合的自动抓梁液压系统故障诊断模型。以自动抓梁液压系统关键节点压力信息为输入,采用LSTM提取一维特征与CNN提取的二维特征融合,采用优化后的KNN模型对提取的特征进行故障分类。基于真实数据搭建AMESim自动抓梁模型进行仿真,验证所提方法的有效性与先进性。结果表明:所提模型的诊断正确率达到97.92%,能够有效识别自动抓梁液压系统中的常见故障。

关键词： 故障诊断   Swin Transformer   路径聚合网络   航空发动机   滚动轴承  

摘要： 针对Transformer在航空发动机故障诊断中存在空间信息特征建模能力不足、计算复杂度较高的问题,提出一种基于路径聚合网络的Swin Transformer的故障诊断方法。该方法将路径聚合网络嵌入到Swin Transformer网络中,提高模型多尺度融合特征金字塔顶层信息和底层信息的效率,并采用窗口多头自注意力模块和移动窗口多头自注意力模块,有效降低提取空间信息特征的计算复杂度,并促进信息的流动和特征的传递。最后,将提出的方法应用到航空发动机滚动轴承故障诊断中。试验结果表明,提出的方法明显优于Transformer和传统Swin Transformer方法,在保证识别精度的同时,提高了模型的识别速度。

关键词： 起重机   机身结构   法兰   轻量化设计   模块化理念   模块化设计   节能环保   运行特性  

摘要： 技术引领创新驱动发展法兰泰克起重机以四大核心特点闻名于世:轻量化设计、模块化理念、结构紧凑以及节能环保。采用先进材料与结构优化,法兰泰克的起重机实现了整机自重的显著减轻,能耗大幅降低,符合现代工业对高效、节能的迫切需求。模块化设计则为产品的组装、维护及升级带来了前所未有的便捷,提升了产品的灵活性和通用性,使其能够轻松适应各种复杂多变的生产环境。此外,紧凑的机身结构和平稳的运行特性,进一步降低了空间占用,提升了车间利用率,为企业创造了更大的生产价值。