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关键词： 门座起重机   回转支承   预防措施  

摘要： 回转支承是门座起重机的核心部件,其故障会直接导致门座起重机无法作业。从回转支承安装、回转支承检查2个方面,探讨了应对回转支承可能发生的故障所采取的预防措施。

关键词： 塔式起重机   风载荷   静力学分析   瞬态动力学分析  

摘要： 针对塔式起重机起吊过程中稳定性问题,以某型号平头塔式起重机为研究对象,对起吊全过程的静力学和瞬时动力学展开了研究.利用有限元静力学,探究了在静风工况和正常工况下塔式起重机不同起吊位置和不同起吊重量与位移响应的关系.结果表明,静力学分析时塔式起重机在静风工况和正常工况下具有相近的变化幅值和趋势,且风载荷对塔式起重机的位移响应影响显著.同时,在惯性力作用下,基于瞬态动力学分析了起吊加速度不同时塔式起重机的位移响应.结果表明:在60 m幅度处与30 m幅度处起吊时最大位移响应相差71.8 mm,平均位移响应相差63.4、63.6、64和64.1 mm,二者具有相近的波动幅值和变化趋势,说明缓慢起吊时位移响应对起吊位置不敏感;此外,二者位移响应均呈现起伏趋势,说明在起吊过程中明显存在塔机晃动现象.

关键词： TBM掘进   长距离硬岩   输水隧洞   施工部署  

摘要： 连山县德建水库供水工程引水隧洞围岩为弱风化石英砂岩和花岗闪长岩的Ⅲ、Ⅱ类硬质岩,在对施工环境综合分析的基础上,采用敞开式TBM法施工,并对隧洞TBM方案选型及施工部署,对不良地质地段和长距离硬岩掘进施工安全技术控制和施工期环境安全监测开展针对性研究,研究成果可为同类输水隧洞TBM掘进施工提供技术参考。

关键词： 燃气轮机   健康监测   故障诊断   阀门故障  

摘要： 阀门作为燃气轮机控制系统的重要组成部件,其健康状况直接影响机组运行情况,阀门一旦发生故障,轻则停机检修,重则出现安全事故,因此近年来对燃机阀门等执行机构的监测研究引起重视。本文介绍了燃气轮机机组中部分主重要阀门的结构及其作用,给出阀门的数学模型,并讨论了一些应用在阀门故障监测的技术。结合当下故障诊断技术对未来燃气轮机阀门诊断技术做出展望与建议。

关键词： 滚动轴承   故障诊断   卷积神经网络   背景噪声   软阈值  

摘要： 针对实际工程中滚动轴承振动信号中包含强背景噪声,基于深度学习的智能方法诊断精度不足的问题,提出了一种基于软阈值多尺度融合卷积神经网络(soft threshold multi-scale fusion convolutional neural network,STMSFCNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用软阈值去噪模块降低信号中的噪声;然后,设计了多尺度融合卷积神经网络提取滚动轴承故障特征,将浅层和深层特征以密集连接方式进行拼接,再利用全连接层融合特征得到滚动轴承故障诊断结果;最后,利用试验台数据集进行对比试验,与已有智能方法相比,本方法在强背景噪声条件下的诊断效果最好。证明了本文方法能够有效识别强噪声工业环境下滚动轴承的故障类别,具有一定的实际工程应用性。

关键词： 太阳能电池   参数辨识   最大功率点   逆推I-V曲线  

摘要： 光伏组件故障诊断一般依赖于对辐照度和温度等环境变量的测量,对分散的组件故障判别不够精确。文章提出了基于逆推I-V曲线法的光伏组件故障诊断策略。该策略事先提取光伏组件模型参数,然后计算不同辐照度及太阳能电池温度下的I-V曲线,形成I-V曲线库;在运行时无须实时监测太阳能电池运行时表面辐照度及平均温度,仅测量光伏组件的开路电压、短路电流和最大功率点电压、电流,即可判断出组件是否发生故障。搭建实验平台对典型故障进行模拟并利用该策略进行判别,结果表明,文章提出的策略能够有效判断组件的故障。利用该策略研发了单板故障监测模块,实现了光伏组件在线故障判断,提高了光伏组件故障判断的精确性及光伏电站运行的可靠性和经济性。

关键词： 变压器   故障诊断   分步特征选取   降维   鲸鱼群算法   最小二乘支持向量机  

摘要： 为了提高变压器故障诊断的精度,保障电网的稳定运行,提出了一种基于ReliefF算法与界标等距映射(L-Isomap)的分步特征选取和鲸鱼群算法(WOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障诊断模型。选取7种常见故障特征油中溶解气体分析(DGA)气体以及其构造出的16组比值作为初始特征集,利用ReliefF算法分别对初始特征集进行特征选择,再利用L-Isomap算法对融合后的特征集进行降维处理,将降维处理后的特征集作为故障特征向量代入诊断模型,故障诊断模型采用WOA-LSSVM进行训练与测试。实验结果表明,诊断模型的精度高达98.31%,相比于其他模型拥有更高的诊断精度。

关键词： 防汛抢险   救援队伍   被困群众   受灾地区   推土机   四面八方   无人机  

摘要： 无人机搭建临时空中基站,推土机抢修受损路段,来自四面八方的救援队伍逆流而上营救被困群众,数不清的车辆一路疾驰为受灾地区送去生活物资,一组组专家挺进现场开展救灾指导……

关键词： 神经网络   遗传算法   破碎机   故障诊断  

摘要： 为提升破碎机工作效果,以SMX1450型旋回式破碎机,介绍一种基于神经网络的破碎机故障诊断方法。对SMX1450型旋回式破碎机基本情况与常见故障进行总结,并以此为基础,利用遗传算法与BP神经网络模型,构建出一种破碎机故障智能诊断模型。通过实际应用对该诊断模型的效果进行验证,利用该方法可以较为精确地判断破碎机的健康状态,故障诊断准确率达到97%以上,具有一定实际应用价值。

关键词： 滚动轴承   故障诊断   变工况   卷积神经网络   自适应   加权   多尺度分析   特征提取  

摘要： 原始信号中的故障特征随工况变化而散布在不同的观测尺度上,针对传统卷积神经网络(CNN)模型仅从单一尺度提取特征,容易出现域移现象并丢失其他尺度信息的问题,提出了基于多尺度自适应加权卷积神经网络(MSAWCNN)的故障诊断模型。首先,采用多个尺度的卷积核并行提取不同观测尺度上的特征;然后,引入自适应加权结构,动态调制多尺度特征以削弱运行条件对特征表达的影响;最后,使用全局均值池化(GAP)层代替全连接层,减少运算量并避免过拟合。利用西安交通大学转速连续变化的轴承数据集进行试验验证的结果表明:MSAWCNN模型的平均准确率达99.69%,具有较强的抗噪性,能从多个尺度全面地提取故障特征,适用于变工况下的轴承故障诊断。