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关键词： 采煤机滚动轴承   数字孪生   概率神经网络   故障诊断   萤火虫优化算法  

摘要： 针对采煤机滚动轴承故障诊断精度低、速度慢、无法实时监测其运行情况等问题,提出一种基于数字孪生和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)的采煤机滚动轴承故障诊断方法。根据滚动轴承结构、运行的特点,建立基于数字孪生的故障诊断模型;采用改进的萤火虫优化算法(Firefly Algorithm,FA)求取最优的平滑因子并赋给PNN,得到最优的故障诊断模型,并将优化后的故障诊断模型封装到数字孪生体的行为模型中,进而构建高精度轴承数字孪生体进行实时故障诊断分析。实验结果表明,与优化前以及其他网络相比,所提方法的收敛速度更快且故障诊断精度更高,验证了所提方法的有效性与优越性。

关键词： 电力变压器   故障诊断   ICEEMDAN   CNN-BiGRU   MSCOBES   ICMIC混沌映射   自适应动态扰动   精英反向学习  

摘要： 针对当前电力变压器机械故障实时诊断准确率较低的问题,本文提出了一种基于振动信号与深度学习的电力变压器故障诊断方法。首先针对电力变压器箱体表面振动信号采用改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)对其进行分解以获取重构信号,并引入模糊熵值构建振动特征向量。然后以卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)组成基础分类网络以实现特征分类,并引入高效通道注意力机制(ECAM)提升CNN学习性能。最后设计一种基于ICMIC混沌映射、自适应动态扰动和精英反向学习混合改进得到多策略协同优化秃鹰搜索(MSCOBES)算法,并将改进后的算法应用于实现CNN-BiGRU的超参数寻优,从而得到基于MSCOBES-CNN-BiGRU-ECAM的电力变压器故障诊断优化模型。在实验中对于试验变压器的机械故障进行诊断,实验结果表明本文所提出的方法对于电力变压器不同类型的机械故障的诊断准确率可达99.4%。

关键词： 复合地层   刀盘结构   刀具配置   设计分析  

摘要： 基于某过江隧道工程穿越的地质水文情况,并结合拟建工程区间大断面、长距离、高水压等特点,探讨了软硬不均等复合地层中盾构施工重难点,同时在借鉴国内外相应的理论研究成果和典型应用案例的基础上,着重对拟选超大直径盾构机的刀盘结构、刀具配置、中心冲刷等进行针对性设计分析,旨在设计出匹配拟建隧道工程施工的盾构刀盘,解决拟建区间面临的施工重难点、规避施工风险,并为后续类似工程盾构刀盘设计提供一定参考。

关键词： 烟机设备   故障诊断   智能化流程   日常维护  

摘要： 在当前技术水平的提高下,对烟机设备进行智能化维修已是一种必然的趋势。在工业4.0背景下,智能化、自动化等新的发展趋势对传统生产和维修方式产生了巨大的冲击。在这样的环境下,烟机设备维修决策需要跟上时代的步伐,才能满足不断提高的产量和品质需求。本文的研究成果既是对我国烟草行业智能化发展的必然要求,又是烟草行业可持续发展的重要手段。

关键词： 商用车   底盘车架   拓扑优化   轻量化设计  

摘要： 以某商用车底盘车架为例,介绍了基于变密度法的拓扑优化方法,应用商用有限元软件HyperWorks中的OptiStruct拓扑优化模块,通过优化过程迭代计算,对原始车架模型进行了轻量化设计,在优化过程中考虑了车架在行驶过程中所受的静载荷和动载荷以及固有频率特性,在满足车架总成刚度、强度条件下,车架结构初步减重15%左右,实现了车架的轻量化设计,能够为后期精细化的车架轻量化设计及车架结构定型提供参考。

关键词： 有载分接开关   机械故障   振动信号   品质因数可调小波变换   人工鱼群算法   孪生支持向量机  

摘要： 为进一步提高有载分接开关(on-load tap changer,OLTC)机械状态监测的准确性,文中基于优化品质因数可调小波变换(tunable quality wavelet transform,TQWT)对OLTC切换过程中的振动信号进行了分析。即使用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)基于分解余量与整体正交系数研究了TQWT的优化分解方法,计算得到了OLTC振动信号的多个子序列,构建了基于优化孪生支持向量机(twin support vector machine,TWSVM)的OLTC机械故障诊断模型。对某CM型OLTC正常与典型机械故障下振动信号的分析结果表明,所提优化TQWT分解方法有效提高了OLTC振动信号分解结果的准确性。相对于其他诊断模型,所构建AFSA-TWSVM的OLTC机械故障诊断模型分类效果好且收敛速度更快。

关键词： 弱电系统   人工智能   故障诊断   机器学习   智能建筑  

摘要： 随着高超的建筑工艺的持续发展,低压电气系统现在扮演智能楼宇信息传输网络关键组成部分,各类建筑组件协同确保建筑物的坚实性,还提升了居住体验和能效,虽然电气设备安装工程现场或许复杂多变,但迅速且精确地识别与解决机械故障依然至关重要。高级智能故障识别技术有效应用于解决设备故障鉴定挑战紧接着实施了创新的故障处理办法,先进算法技术深度融合精密分析电气系统,实现了故障诊断与识别,深入分析运行数据,形成了精准故障预测模型,迅速且精确地识别典型故障种类。

关键词： 自动焊接   工程机械   机械焊接  

摘要： 科技是一国发展的第一生产力,掌握先进的生产工艺,是提高生产效率、确保产品质量的根本。在工程产品中,采用自动化焊接工艺,既能提高产品的精度、密度,又能延长其使用寿命,减少其制造成本。只有这样,才能保证企业的经济利益,增强市场竞争能力。在科技水平、工人整体素质等方面都比较落后的情况下,为了获得更好的发展,必须采用先进的自动化焊接技术。

关键词： 巷道支护技术   煤矿井下掘进   围岩压力   问题  

摘要： 随着我国科学技术的不断发展,当前各行各业的科技都得到了一定程度的进步。在煤矿开采行业中,也应用到了多种先进、高效的采煤方法,这会大大提高采煤工作的效率,同时也会使煤矿井下巷道的跨度和断面越来越大,这会造成巷道支护难度在一定程度上增大。而煤矿井下巷道掘进工作具有较大的危险性,要想有效保障工作人员的安全,就需要采用一定的巷道支护技术,以此来维持巷道地质结构的稳定性。由于煤矿井下存在较大的不稳定地质安全隐患,这就会经常造成巷道支护设施被破坏,进而会威胁到巷道施工的安全性。因此,为了在进行煤矿井下掘进时能够实现稳定的巷道支护,技术人员要对支护技术加强进行研究,在实际进行支护时要考虑到实际井下巷道的情况,针对其应用科学的支护技术,这样能够提升井下掘进的稳定性和安全性,使得掘进工作的效率能够得到充分的保障。本文将对煤矿井下掘进施工应用的巷道支护技术进行的介绍,分析当前巷道的支护技术和支护施工中经常遭遇的问题,再对巷道支护技术如何在煤矿井下掘进中进行运用进行研究。

关键词： 物联网技术   采煤掘进   电气设备   状态监测   故障诊断  

摘要： 本文提出了一种基于物联网技术的采煤掘进电气设备状态监测与故障诊断系统,旨在解决传统系统在复杂井下环境中面临的布放、维护和诊断难题。该系统采用LoRaMesh网络实现全面感知与无线数据采集,通过LoRaWAN和LTE蜂窝网络进行可靠传输,并结合深度学习和知识图谱实现智能分析与故障预警。此外,系统利用深度强化学习进行精准诊断与维护决策,显著提高了故障定位和设备管理效率。仿真测试表明,系统在数据采集覆盖率、传输成功率、检出准确率和定位精度等方面表现出色,为矿山安全生产提供了有力保障。