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关键词： 协同检测   故障诊断   传动系统   信号分解  

摘要： 传动系统故障诊断对于保障装备可靠运行具有重要作用,信号分解是传动系统故障特征提取的重要技术手段。由于传动误差、零部件惯性、频率分辨率等,传动系统振动信号的部分分量实测频率往往与根据运动学关系计算的理论频率存在偏差,且分量的存在性判定问题通常被忽略。上述局限导致主流的信号分解方法在处理含偏差频率分量时,面临分解精度及物理可解释性方面的共同挑战。对此,提出一种针对传动系统含偏差频率分量的协同检测与分解方法,借助信号分量间固有的谐波关系对含偏差频率分量进行协同检测,并判定其存在性;协同检测的结果能够进一步作为信号分解的基础,分解精度相比未经协同检测的现有方法大幅提升。通过三个实际应用案例验证了所提方法对平稳工况及非平稳工况下的传动系统信号特征提取的有效性。

关键词： 战斗全重   烟幕弹发射器   装甲车   基本数据   底盘  

摘要： 基本数据:制造国:美国,车组:8人,底盘:“斯崔克”式装甲车底盘,战斗全重18.77吨,最大公路时速:96千米,主要式器:1门105毫米线腔炮(无人炮塔),1挺7.62毫米M240机枪,2具M6烟幕弹发射器.

关键词： 机器设备   故障诊断   监测方法   发展趋势  

摘要： 随着时代的不断发展,大量的尖端机器设备已经被研发并广泛应用。随着制造业生产需求的持续增长,保证这些设备始终处于良好的工作状况是非常必要的。在操作机械设备时,经常会受到各种因素的干扰,从而引发一系列问题。为了防止这种情况的发生,必须采取有效的诊断和监控措施。本文主要探讨机械设备故障诊断与监测的常规方法及其发展趋势,以期为相关工作者提供参考。

关键词： 汽车发动机   点火系统   故障原因   诊断方法  

摘要： 本文在汽车电控点火系统工作原理的基础上,研究汽车发动机点火系统故障现象,剖析原因,阐述故障诊断与排除的方法,进而结合某汽车发动机点火系统故障实例,根据掌握的故障现象探究故障的原因,制定故障诊断流程及方法,以清晰的技术思路逐步排查,最终准确锁定故障源头,妥善解决故障。经过本文的研究,旨在给汽车发动机点火系统故障诊断提供技术参考,保障维修的精准性,提高维修效率。

关键词： 造船门式起重机   起重机械   辽宁省大连市   国家标准   标准化技术委员会   讨论会  

摘要： 2024年8月6日至8日,全国起重机械标准化技术委员会桥式和门式起重机分技术委员会(以下简称桥门分会)在辽宁省大连市组织召开国家标准《造船门式起重机》(初稿)讨论会。出席会议的有标准起草工作组成员、行业专家、标委会部分委员、秘书处人员共计25名代表。

关键词： 地铁接触网   故障诊断   预警系统  

摘要： 作为城市快速交通骨干,地铁承担着繁重的客流量,是现代城市不可或缺的交通部分。在其供电系统中,接触网的作用至关重要,它的稳定性直接决定着地铁的运行安全与效率。接触网在长时间服役后,可能涌现如电缆断裂、接触阻抗异常等多种故障,若未能预先识别与及时处理,极易引发断电等严重事故,危及乘客的安全与出行的便捷。鉴于此,开发一套精确的地铁接触网故障诊断及预警系统至关重要,以实现故障的早期检测与预防,确保地铁系统的高效稳定运行。本文研究了地铁接触网故障诊断与预警系统,旨在为相关人员工作提供参考。

关键词： 田纳西-伊斯曼过程   核主成分分析   改进蝴蝶算法   极限学习机   故障分类  

摘要： 为了保障化工系统的安全运行和高质量生产,准确判别化工过程的故障就显得尤为重要。针对田纳西-伊斯曼(Tennessee Eastman,TE)过程故障难以区分以及神经网络等方法在故障诊断中分类准确率较低、分类不稳定等问题,提出一种优化改进极限学习机(extreme learning machine,ELM)的TE过程故障诊断模型。首先利用核主成分分析(kernel principal components analysis,KPCA)方法对TE过程数据进行降维和特征提取,然后采用改进蝴蝶算法(improved butterfly optimization algorithm,IBOA)优化ELM的权值和阈值,最后利用自适应提升(adaptive boosting,AdaBoost)算法对分类器进行集成,完成故障分类。仿真结果表明,IBOA比其他优化算法具有更好的寻优能力,改进效果显著,AdaBoost-IBOA-ELM模型能够对测试集中的不同故障进行准确分类,最后的分类准确率高达98.5%,通过和其他网络对比,进一步验证了模型的合理性和优越性。

关键词： 变压器   油中溶解气体   故障诊断   树结构概率密度估计   LASSO算法   轻量级梯度提升机  

摘要： 油中溶解气体分析(dissolved gas analysis,DGA)对变压器故障的早期预警及诊断具有重要意义。为了提升变压器故障诊断的准确性及可靠性,提出一种基于树结构概率密度估计(tree-structured parzen estimator,TPE)算法优化轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)的变压器故障诊断方法。首先,建立包含油中气体比值、编码等16维DGA特征集合,采用最小绝对收缩和选择(least absolute shrinkage and selection opera-tor,LASSO)算法选择用于变压器故障诊断的有效特征量;其次,构建基于LightGBM的变压器故障诊断方法,并引入TPE算法对LightGBM诊断模型参数进行优化,形成最优故障诊断模型;最后,选用精确度、召回率和F1分数等评价指标对所提诊断模型性能进行评估。研究结果表明,TPE-LightGBM的平均准确率为90.23%,其诊断精度及鲁棒性均优于RF和XGBoost等算法。同时,与现场常用的三比值法进行对比,所提方法的准确性和可靠性均有显著提升。该方法可有效提升电力变压器的智能运维水平。

关键词： 电厂   继电保护   故障诊断   处理方法  

摘要： 在电厂运营中,继电保护系统扮演着关键的角色,系统能够在电路发生故障的瞬间,迅速识别并隔离问题区域,阻止故障扩散,确保电网的其他部分继续稳定运作,减少线路及设备损害风险。实施继电保护故障的诊断不仅能够迅速地锁定故障发生的具体位置,还能够捕捉到故障发生时的详细信息,为接下来的故障分析工作提供了宝贵的线索。因此,本文将探析电厂继电保护故障诊断及处理方法。

关键词： 决策树   装载机   识别   故障   发动机   市政施工  

摘要： 针对现有识别方法在对市政施工装载机发动机故障识别时,存在识别结果准确性低,且识别过程中无法实现对故障运行信号有效处理的问题,引入决策树,开展对市政施工装载机发动机故障识别方法的研究。利用决策树,实现对装载机发动机故障的分类;通过基本概率函数计算,实现决策信息融合基本概率分配,并按照分配结果完成对故障类型的准确识别。通过对比实验证明,新的识别方法在实际应用中可以实现对装载机发动机故障的准确识别,且在识别的过程中可以得到更清晰的故障信号运行轨迹,为装载机运行与维护提供有利依据。