课程文献中心 更多>>

关键词： 近距离煤层   掘进工作面   采空区瓦斯涌出   压差   抽采系统   自动调控  

摘要： 为了解决凤山煤矿近距离煤层采空区瓦斯涌出引起的掘进工作面瓦斯浓度增加问题,以12604运输巷掘进工作面为研究对象,分析了不同大气压力条件下掘进工作面瓦斯浓度、采空区与巷道压差的变化规律。结果表明,采空区与巷道内气体的压差同巷道内气压的变化速度密切相关;凤山煤矿12604运输巷掘进工作面在当前生产条件下,导致巷道内瓦斯浓度大幅上升的采空区与巷道内大气压差的阈值为320 Pa。基于此,设计并实验了利用压差和工作面瓦斯传感器读数T_(2)与T_(1)的差值联合控制抽采管路电控阀门的自动调控技术,有效减少掘进工作面瓦斯涌出异常情况,同时,消除过度抽采导致的巷道内空气“倒吸”入采空区现象。

关键词： 低压开关   断路器   故障诊断   无监督聚类   DBSCAN  

摘要： 基于专家知识的低压开关故障诊断方法主观性强且需要大量故障数据作为训练样本,泛化能力弱。提出一种基于密度聚类(DBSCAN)的无监督低压开关故障诊断方法。利用主成分分析(PCA)对低压开关线圈电流信号进行降维分解获得低维主分量;将低维主分量作为DBSCAN的输入进行聚类分析,将状态数据自动化分为“正常”“铁芯卡涩”“铁芯空行程大”“匝间短路”“电源电压过低”5种类型,从而实现不同故障状态的有效诊断。同时,针对DBSCAN参数设置难题,提出利用果蝇优化算法(FOA)对其全局寻优,提升聚类性能。基于实测数据的试验结果表明,所提方法对5种故障类型均能获得优于95.6%的识别结果,平均正确识别率达到96.5%,具有较高的应用前景。

关键词： 港口机械   故障诊断   维修技术  

摘要： 港口机械作为现代物流体系的核心组成部分,承担着货物装卸、运输、堆积等繁重任务,其运行效率直接影响到港口的运营效益。随着全球贸易的快速增长,港口机械的工作强度和复杂程度不断提高,机器故障对于港口运营的影响也日益显著。传统维修方法往往滞后,不能提前预防或迅速解决突发故障,导致生产效率下降和运营成本增加。因此,故障诊断与维修技术的研究成为提高港口机械运行可靠性的关键。通过先进的故障诊断技术,能够在问题初期阶段精准识别故障源,从而及时进行预防性和计划性维修,保障整体运营的稳定性和高效性。

关键词： 新质生产力   汽车底盘   课程建设  

摘要： 新质生产力的提出为我国汽车行业的转型升级指明了方向,加快发展新质生产力,已成为实现汽车行业高质量发展的内在动力。因此,我们在人才培养中要深化课程改革,以适应新时代对汽车人才的需求。

关键词： 铁路维修   信号设备故障   诊断技术  

摘要： 本文主要探讨铁路综合维修中信号设备故障诊断技术的研究与应用。概述了铁路信号设备的基本组成与功能,强调其在铁路运输中的关键作用。回顾传统故障诊断技术的局限性,并深入研究先进故障诊断技术,包括基于信息融合的故障诊断方法、数据挖掘技术在故障诊断中的应用,以及故障树分析法与专家系统的结合。

关键词： 液压与气动技术   课程思政   绪论  

摘要： 深入挖掘液压与气动技术课程蕴含的思政元素,寓价值塑造于知识传授与能力培养之中。通过绪论部分课程思政教学内容设计,在教学过程中有机融入思政元素,在传授知识的同时激发学生的主观能动性,培养科技报国的家国情怀和使命担当,增强团队协作意识和自信心,达到立德树人的育人效果。

关键词： 小波熵   神经网络   高压电缆   短路   故障   诊断  

摘要： 传统的高压电缆短路故障诊断方法不能进行多尺度分解,导致检测到的首端护层电流较低,因此设计基于小波熵神经网络的高压电缆短路故障诊断方法。获取高压电缆首端护层电流,测量高压电缆短路故障信号频域,基于小波熵神经网络对预处理后的高压电缆短路信号进行多尺度分解,提取故障特征信息。通过对小波熵神经网络的输出结果进行分析,确定高压电缆的短路故障类型。实验结果表明,设计的基于小波熵神经网络的高压电缆短路故障诊断方法,对于5个高压电缆检测到的首端护层电流均最高,最高达到44.3A,证明该方法有更好的准确性。

关键词： 配电网   故障诊断   故障预测   深度学习   卷积神经网络  

摘要： 本研究针对配电网运行过程中频发的各类故障,深入分析了典型故障的电气特征,并构建了一套面向故障智能管理的技术路线。采用卷积神经网络与长短期记忆网络相结合的深度学习框架,实现了对配电网故障的高效自动化识别与趋势预测。实证结果表明,构建的基于深度学习的故障诊断与预测平台,能够准确识别定位96%以上的故障事件,预测结果的置信度达到95%以上。该成果验证了人工智能技术在提高配电网可靠性与可维护性方面的效果,为构建自主可控的智慧配电网奠定了技术基础,具有重要的理论价值和实践意义。

关键词： 电力变电工程   智能技术   设备状态监测   故障诊断   大数据技术  

摘要： 电力变电工程作为国家电网的核心,其设备状态效能对系统稳定运行至关重要。本研究团队运用智能技术,构建多源数据模型,实时监控电力变电设备状态并诊断故障。通过收集设备运行数据和环境参数,利用大数据技术进行深度分析,实现了设备状态的实时监控和故障预警。同时,采用机器学习算法智慧识别设备状态,预测潜在故障,实现精准诊断。该技术显著提升电力系统稳定性和可靠性,降低故障率和维护成本,为电力变电工程的高效稳定运行提供坚实保障。此外,该技术对智能电网的建设和发展也具有重要借鉴意义。

关键词： 状态监测   故障诊断   频谱分析  

摘要： 给水泵在锅炉系统中发挥着关键作用,能确保锅炉的正常运行和热效率,满足蒸汽轮机和供热等需求。现场巡检发现给水泵存在振动值超标的问题,应用故障监测与诊断技术,不仅解决了设备故障,还可以将事故率减少70%、降低维修费用20%~40%,为合理的维修计划提供支持,提高企业经济效益。