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关键词： 故障诊断   带宽傅里叶分解   轴承   重加权峭度  

摘要： 自适应带宽傅里叶分解(Adaptive Bandwidth Fourier Decomposition,ABFD)是一种基于带宽优化的非平稳信号分析方法。然而,以中心频率重叠度作为分解终止条件在实际应用中会分解出若干冗余的模式分量,造成分解效率降低,为后续分析增加负担。为此,提出高效带宽傅里叶分解(Efficient Bandwidth Fourier Decomposition,EBFD)的轴承故障诊断方法。该方法构建重加权峭度引导的快速停止准则,能够高效地确定最优分解模式数目,避免大量冗余分量的干扰。进一步地,根据重加权峭度指标定位出目标故障分量,实现轴承故障诊断。滚动轴承故障试验信号分析结果表明:所提出方法能够高效终止分解进程,得到所有潜在的模式分量,并准确定位出故障分量;由EBFD与ABFD提取故障分量的归一化频率能量比均为1.0,EBFD运行所需时间为3.3 s,分解速度相较于ABFD提高33.8 s;相较于其他信号分析方法,采用所提出方法能够更准确识别出轴承故障特征。

关键词： 汽轮机   发电厂   故障诊断   研究  

摘要： 汽轮机是火力发电厂的关键设备,其稳定工作是电站运行的关键。该装置属于能源密集型装置,其安全可靠地运行对整个系统的经济与安全具有重要意义。其正常运转对保障供电至关重要。但是,由于受多种因素的影响,使得在长周期运行中很难保证不出错。所以,必须对汽轮机的工作原理、维修等方面有一定的了解,一旦发现问题,要立即进行维修,才能保证机组的正常运转。为此,必须加强对机组正常运转的管理,加强机组的日常保养,搞好机组的维修保养,以提高机组的生产率。为保证机组的安全、正常和健康运行,提供了可靠的理论依据。因此,必须对电站机组中最常见的几种故障进行全面的认识,并对其成因进行精确定位,从而制定出有针对性的措施,使机组早日恢复正常运转。

关键词： 联合储库   起重机   无人驾驶   定位   视觉扫描  

摘要： 为了实现联合储库无人化作业,采用基于激光测距及编码技术的运行机构定位装置,应用基于视觉传感器的即时定位与地图构建技术(SLAM),建立含物料三维坐标与时间信息的四维模型,集成生产DCS系统与物流管理系统等,形成无人驾驶系统。实践表明,该技术能根据生产需求,在作业距离、满斗率、原材料成分、作业安全等多个维度取得最佳抓料点,调度起重机自动化生产,集全自动、半自动和手动三种控制功能为一体,实现联合储库起重机安全、连续、高效、精准全自动无人化作业。

关键词： 短距桥梁   架设梁板   安全   非常规吊装   抬吊  

摘要： 依托长三角一体化南太湖未来新城长东片区总部经济园区基础设施项目工程,对因文物保护河导致架设空间小、地形受限等问题,探讨采用3台起重机吊装架设T梁技术难点,重点阐述非常规预制梁板短距离桥梁板吊装技术。

关键词： 涡旋压缩机   故障诊断   小波包能量谱   独立成分分析  

摘要： 针对涡旋压缩机故障特征难以提取以及在小样本下故障类别难以区分的问题,提出了一种基于小波包能量谱与独立成分分析相结合的故障特征提取方法,结合支持向量机建立故障分类模型,实现非平稳信号的准确识别。首先对信号进行小波包分解与重构,通过重构系数获取分解后不同频带所对应的小波包能量作为故障特征值;再利用独立成分分析法对故障特征值进行优化得到特征向量值;最后构造支持向量机,输入故障特征向量进行训练和测试,可得出涡旋压缩机故障诊断的准确率。实验和仿真分析结果验证了该方法的有效性,其诊断准确率可达94.5%。

关键词： 盾构施工   高速铁路桥   下穿   三维有限元分析   影响分析  

摘要： 盾构下穿既有铁路桥会不可避免的扰动桥基周边土体,改变土体应力状态,从而引起桥墩的不均匀沉降,危及铁路运营安全。本文通过建立有限元模型,三维分析盾构掘进下穿对既有高速铁路桥桥墩变形的影响。分析结果表明,在穿越区域提前采取灌注桩隔离、地面注浆加固措施下,盾构掘进引起的桥梁变形满足高铁行车及运营安全的要求。本文研究结果可为该类隧道施工问题提供一定的参考作用。

关键词： 高抗撕抗切割改性剂   工程机械子午线轮胎   胎肩垫胶   抗撕裂性能   耐久性能  

摘要： 研究高抗撕抗切割改性剂EN-01(简称EN-01)在工程机械子午线轮胎胎肩垫胶中的应用。结果表明:在胎肩垫胶中加入EN-01,胶料的焦烧时间缩短,t_(90)延长,抗硫化返原性能提高;硫化胶的硬度和定伸应力减小,拉断伸长率增大,拉伸强度、压缩生热和动态力学性能变化不大,抗撕裂性能和耐老化性能提高;成品轮胎的耐久性能提高。

关键词： 半监督故障诊断   伪标签   非平衡学习   自适应网络  

摘要： 针对运维故障诊断任务中所面临的数据量庞大、标注成本高昂以及样本类别分布不均衡等挑战,提出了一种面向业务异常数据的伪标签半监督学习方法。首先,该方法对伪标签数据进行了数据增强,并引入了伪标签损失函数来迭代优化模型。此外,设计了一种自适应非平衡网络,引入了自适应损失函数,以缩小样本之间的非平衡差距,从而提高模型的泛化能力。最后,通过运用基于分布对齐的策略,构建了一个选择性的伪标签自训练框架,有效减轻了模型在迭代训练过程中可能出现的预测偏移问题。实验结果显示,在真实的磁盘数据集上,相较于传统的基线半监督学习算法,本方法在故障诊断方面取得了显著的性能提升。

关键词： 地铁工程   盾构机   隧道掘进   姿态控制  

摘要： 论述了盾构机掘进姿态预测、轨迹纠偏规划、算法寻优偏差控制等方面盾构机掘进姿态控制方法,以实际工程为例,通过应用本文所述控制方法进行了盾构机位姿纠偏的模拟实验,实验结果表明,本文所述控制方法能够控制盾构机按给定的轨迹进行跟踪纠偏,提升了盾构机运行过程中的响应速度,达到了盾构机姿态控制要求,获得了较好纠偏效果。

关键词： 柔性直流输电   冷却系统动设备   故障诊断   规则推理  

摘要： 针对基于机器学习需要大量的训练数据,且模型的可解释性较差的问题,文中将规则推理与图形化界面相结合,以提高故障诊断系统的可理解性和易用性,通过分层和图形化的表示,大大降低了规则制定的复杂性和难度。特别是对模糊数学运算的支持,使得规则能够更加灵活地适应各种情况,提高了故障诊断的准确性和可靠性。通过现场应用验证了文中所提方法的效性,并可有效提高现场人员对故障诊断规则的理解和制定能力,从而提升柔性直流输电冷却系统动设备的运行效率和安全性。