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关键词： 掘进工作面   冲击地压   防治技术   监测预警   安全管理  

摘要： 本论文对掘进工作面冲击地压预防与控制技术进行了系统的研究,目的是提高矿山安全生产水平。本文先总结冲击地压定义,分类以及冲击地压对矿山安全产生的作用,突出掘进工作面冲击地压预防和治理的重要性。其次对冲击地压产生原因及机制进行深入剖析,主要从地质因素,应力集中现象以及力学机理等方面进行分析,从而为防治技术奠定理论基础。然后,对掘进工作面冲击地压监测预警技术进行论述,主要包括监测方法,预警指标体系以及预警模型等,从而实现冲击地压危险性实时监控与评价。最后提出掘进工作面冲击地压控制技术,涉及支护,卸压,爆破等工程措施及教育培训,责任制,应急预案等安全管理措施。综合应用上述技术可有效地减少冲击地压给矿山安全带来的影响和提高矿山生产效率。

关键词： 风电机组   故障诊断   监督控制和数据采集系统   深度学习   SMOTE过采样方法   领域自适应  

摘要： 为在不平衡数据上得到准确分类的故障诊断模型,提出将SMOTETomek过采样方法与领域自适应迁移学习相结合的故障诊断算法框架。首先利用滑动窗口采样技术将数据采样成二维时空窗口数据,然后执行SMOTETomek过采样操作,可保留并丰富完整的时序故障特征。针对过采样算法引入噪声信息的问题,引入领域自适应迁移学习算法在原始数据与过采样后的数据之间提取不变特征,使得过采样算法的引入的噪声信息可被过滤掉。在中国某实际风电场的实验结果显示,所提方法可在高度不平衡的数据上完成模型训练,准确识别各类型故障并精确辨识故障过程对应的时间窗口,诊断性能显著优于基于先前用于应对数据不平衡所普遍使用的过采样方法得到的模型。

关键词： 船舶柴油机   油液光谱分析   相关系数  

摘要： 船舶柴油机过磨合期后,各摩擦副发生早期磨损时,由于磨损量不大,润滑油中各金属元素数值未超过检出限值,分析人员可能会认为设备磨损正常,超出检出限值时,经验少的技术人员对于分析定位磨损颗粒元素来源不确定。文章通过对船舶柴油机油液光谱数据的分析,发现相关系数法可以有效解决上述问题,为相关系数法在船舶柴油机以油液分析技术为手段的故障诊断中提供了一种新的应用。

关键词： 变压器   核主成分分析(KPCA)   支持向量机(SVM)   优化海鸥算法   故障诊断  

摘要： 变压器故障诊断率不足一直是制约着电网运行安全和效率低下的关键问题。为解决这一问题,提出基于改进海鸥算法优化支持向量机(improved seagull optimization algorithm support vector machine,ISOA-SVM)的变压器故障诊断方法。首先开始构建SVM的油中溶解气体分析的故障诊断模型并通过核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对油中数据处理;其次通过ISOA寻找到SVM的最优核函数参数和惩罚系数;最后将数据归一化输入ISOA-SVM模型进行诊断,判断变压器的运行状态,并将结果与其他算法优化模型进行比较,仿真结果显示,该模型故障检测方法在识别故障速度以及识别精度上明显优于其他模型,有助于保证变压器的稳定运行。

关键词： 矿尘防治   掘进机   截齿   切割煤体   粉尘  

摘要： 矿尘作为井下最严重的灾害之一,不仅威胁着矿井生产还时刻影响着作业人员的呼吸健康。为了有效降低巷道掘进时的粉尘量,对掘进机截齿不同截割参数进行了研究,研究发现,截齿切入方向与煤体接触面相对角度越大矿尘降低效果越明显;实验室条件下认为截割速度对产尘特性的影响基本可以忽略。该研究成果可为掘进面降尘思路提供一定的指导意义。

关键词： 配电网   故障诊断   大数据   机器学习   深度学习  

摘要： 本文提出一种基于大数据技术的配电网故障智能诊断方法。该方法构建了一个端到端的数据驱动框架,通过分布式采集与清洗模块处理海量多源异构数据,并基于Hadoop和Spark平台实现高效存储与管理。关键的是构建了集成机器学习与深度学习的故障模式识别模型,实现对各类故障的自动化检测与定位。此外,还设计了在线故障预警与决策支持模块,可以对故障进行快速响应并给出处理建议。通过离线验证与在线仿真实验表明,所提方法可以实现准确率95%以上、平均检出时间0.4s内的高效配电网故障诊断,明显优于传统方法,为配电网安全经济运行提供了有力支持。

关键词： 盾构工作井基坑   轨道梁   龙门吊   RBCCE有限元分析  

摘要： 以东莞莲花山-芦花坑水厂段原水管道工程(主体段)第一标段L1工作井龙门吊轨道梁为研究背景,进行了在场地限制条件下,轨道梁安放问题的研究,提出了使用一种跨越基坑段钢混梁结构的施工方法,并利用RBCCE有限元分析软件对受力进行了验算分析。研究表明:跨越基坑段采用6排单层Ⅰ40a+0.6×0.5(高×宽)混凝土梁作为轨道梁,跨度为19.2 m,共计24 m长,下方采用3根∅609×14 mm钢支撑作为结构立柱,钢管中心最大间距为6 m,高度为22.10 m,达到了满足走行龙门吊及地基承载力要求的效果,解决了轨道梁安放问题。研究方法可为类似工程提供参考。

关键词： 数字孪生   风力发电机   故障诊断  

摘要： 风力发电机,作为全球能源结构中的一员,在世界各地得到广泛运用。数字孪生技术在制造业领域显现出其独特的价值和应用潜力,为风力发电机的故障检测与诊断提供了全新的视角。通过构建风电机组的虚拟副本,数字孪生技术能够实时监控和分析设备的运行状态,提早发现潜在的问题,从而防止故障的发生,降低维修成本,延长设备使用周期。因此,本文将对基于数字孪生的风力发电机故障诊断技术要点进行研究。

关键词： 双护盾TBM   地铁隧道   围岩破碎带   连续小半径曲线   豆砾石回填  

摘要： 青岛4号线某区间采用双护盾TMB施工,该区间具有连续小曲线半径掘进、频繁穿越破碎带及穿越临近既有结构的特点,采取了超前地表及洞内注浆、豆砾石回填与灌浆、优化TBM设计和加强管片选型及安装等技术措施,监测结果显示地表和拱顶沉降符合安全容许值,隧道周边收敛速度有明显减缓趋势。说明采用的技术措施科学有效,实现了双护盾TBM穿越破碎带的围岩变形控制,为复杂地质条件的小半径曲线双护盾TBM施工提供了借鉴与参考。

关键词： 故障诊断   深度领域适应   对抗训练   条件对抗网络   齿轮箱  

摘要： 基于对抗训练的深度领域适应在旋转部件跨域故障诊断中应用效果良好。然而,现有研究主要致力于降低边缘分布差异而忽略对类别分布信息的挖掘,导致其在复杂场景下诊断准确性不足。针对该问题,提出一种样本自适应条件对抗网络,通过分解抽象特征和评估样本置信度挖掘类别分布特征,增强对抗训练的域适配能力,从而有效提高跨域诊断性能。通过齿轮箱故障诊断实验验证所提方法在实际应用中的有效性和优越性。