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关键词： 成型质量   盾构姿态   姿态测量   二次匹配   管片破损  

摘要： 盾构施工管片成型质量的好坏直接影响到隧道的安全性、稳定性和使用寿命。盾构机姿态二次匹配是将盾构导向系统实时监控和记录的数据与成型管片姿态测量数据进行比较分析,计算出盾构机实际与预设姿态之间的差值,重新对盾构姿态进行修正,使盾构机姿态回归到预设的理想状态。为判断是否需要进行姿态二次匹配,需通过主动采取一系列施工质量控制措施来排除干扰。以合肥市轨道交通6号线丰乐河路站-蜀山南站区间地铁建设项目为例,选取代表性段落进行应用研究,再通过数据统计以验证二次匹配实施效果。结果表明,盾构机始发后进行姿态二次匹配可减少管片破损数量,对降低施工成本意义重大。

关键词： 电力系统   通信电源设备   故障诊断  

摘要： 文章主要研究新型电力系统通信电源设备的故障诊断和维护策略。重点介绍新型电力系统通信电源设备的组成结构,包括交流配电单元、直流配电单元、整流器、蓄电池以及高频开关电源等。同时,详细分析了各种可能出现的故障情况和相应的处理方法,如交流配电单元故障、直流配电单元故障处理、整流器故障处理、蓄电池故障以及高频开关电源故障等。最后,提出新型电力系统通信电源设备的维护策略,包括促使设备使用方法规范化、确保机房卫生并健全相应设施、落实设备管理等措施,旨在提升新型电力系统通信电源设备的可靠性和稳定性,保障通信系统的正常运行。

关键词： 电动搅拌车   电源系统故障   诊断流程  

摘要： 文章重点介绍电动搅拌车无法启动的故障现象、故障原因,以及故障诊断与排除的方法。通过分析电动搅拌车无法启动故障的原因,并结合实训操作,详述诊断故障的基本检测流程。

关键词： 开关柜   大数据   故障诊断   六氟化硫   在线检测  

摘要： 开关柜在电力系统中发挥着重要的作用,一旦发生故障,不仅会导致停电,而且对电力系统运行的安全性和可靠性具有重要影响。通过调查发现,事故的多发点是柜体温度过高或者六氟化硫(SF6)气体泄漏后导致绝缘强度降低。因此提出一种基于大数据的开关柜远程智能诊断技术。针对开关柜结构紧凑、无人值守、检修不易的特点,通过内置传感器,采集开关柜的状态参数和环境参数,并远程传送到服务器端,利用大数据分析算法对开关柜状态做出智能判断。该方法可实现对开关柜状态进行在线监测,防止由于温度过高或者六氧化硫气体泄漏而造成的供电事故,减少事故造成的损失,提高供电可靠性。

关键词： 汽车保养   发动机   底盘传动   起制动  

摘要： 我国经济处于新常态状态下,国民消费能力不断提升,对于汽车的需求量也在不断扩大。各类新型汽车被研发出来,汽车本身的性能受到国民关注的同时,汽车的保养也日渐受到重视。为进一步普及汽车保养并帮助车主及时发现车辆隐患,汽车维修与保养行业从业人员需要不断提升自身汽车维修与保养技巧,注意各项汽车维修与保养事项。文章讨论汽车保养的重要性并介绍汽车保养的方法,从发动机、底盘传动系统、起制动系统等方面讨论汽车零部件保养技巧,期望可以进一步推动汽车维修与保养行业发展,并引起更多汽车车主的重视。

关键词： 掘进机   神经网络PID   粒子群算法   控制器  

摘要： 为提升掘进机摆动截割破岩时BP神经网络PID控制的自适应性,提出了改进粒子群优化BP神经网络PID控制方法。分析了悬臂式掘进机水平摆动截割系统的工作原理,构建其系统的传递函数,设计了BP神经网络PID控制器,确定了BP神经网络的结构和参数,推导出了BP神经网络权值和输出层阈值梯度,引入Tent混沌映射来改进粒子群算法,优化了BP神经网络的权值,以阶跃函数作为输入信号,仿真研究该算法的性能。结果表明,与未优化的BP神经网络PID控制器相比,优化后的BP神经网络PID控制器,能够快速准确地跟踪阶跃响应。

关键词： 煤矿掘进   陷落柱   施工技术   安全保护策略  

摘要： 在新时代背景下,对矿产资源的开发与利用显得尤为重要,尤其是在煤矿开采领域。因此,煤炭掘进工作需要进一步加强整体效率,降低施工过程中出现问题的可能性,实现高效、安全的煤矿开采,促进煤炭行业的可持续发展。鉴于此,本文主要阐述煤矿掘进面陷落柱基础概念,对煤矿掘进工作面过陷落柱的主要施工技术进行深入探讨,旨在找到煤矿掘进工作中的基础安全保护策略,以期提升煤矿开采的技术水平,确保开采工作的顺利进行。

关键词： 故障诊断   残差神经网络   门控循环神经网络   深度学习   化工过程  

摘要： 为了提高化工过程故障诊断的准确性和可靠性,提出了一种基于改进ResNet-GRU神经网络的化工过程故障诊断方法。首先,采用预激活的方式引入改进的ResNet模型,实现对输入数据的特征提取,从而增强了模型对关键特征的捕捉能力。其次,利用GRU模型对提取的特征进行时序建模,以更好地捕捉故障信号的动态变化。为了评估所提方法的有效性,实验使用TE化工过程数据集,并利用混淆矩阵进行结果分析,改进的ResNet-GRU模型平均故障诊断率可达到95.16%,与其他深度学习方法相比,该方法在故障诊断率和可靠性方面表现出显著的提升。

关键词： 对比学习   标签噪声   标签纠正   故障诊断  

摘要： 当前基于深度学习的故障诊断方法依赖于标注完备的训练样本,当数据集中存在噪声标签时,模型会对噪声数据过拟合,影响泛化能力。为实现模型在采用标签噪声进行训练的情况下对设备运行工况的精确识别,提出一种结合对比学习与邻域样本分析的故障诊断方法。首先采用对比学习方法对模型进行预训练,拉近模型特征空间中的相似样本映射距离,实现判别能力增强;随后,基于特征相似度寻找每个样本最相似的近邻用以计算训练标签可靠性并据此执行样本划分以及标签纠正,构建更为可靠的训练子集;最后在训练过程中引入标签重加权以及一致性正则化操作增强模型鲁棒性。此外,通过同时训练两个网络模型以交替构建训练子集用于另一网络训练过程,缓解单网络模型训练框架易引起的认知偏差问题。在公共数据集上进行实验验证,结果表明所提方法能够有效识别并纠正噪声标签,在较高噪声标签情况下仍能保持良好的诊断性能。

关键词： 领先优势   底盘   中国汽车技术研究中心   纪元   智能  

摘要： 近日,由中国汽车技术研究中心有限公司(以下简称“中汽中心”)主办,中汽信息科技(天津)有限公司承办的“2024中国十佳底盘”评选结果出炉。星纪元ET凭借云台智能底盘等领先优势在众多同级车型中脱颖而出,一举夺得“2024中国十佳底盘”及“最佳智能奖”两项殊荣。