关键词： 轴承   故障诊断   自回归移动平均   域对齐  

摘要： 为了实现变工况数据丢失条件下的轴承故障诊断,提出了一种基于自回归移动平均图卷积的半监督方法。首先将自回归移动平均滤波器引入图卷积网络,通过卷积神经网络提取第一层的空间特征,然后对通过图加权的结构信息进行建模,从而提取数据结构信息,并有助于减少不同数据映射之间的分布差异。然后引入对抗性自适应多层多核局部最大均方差模块用于测量类排列域之间的结构差异,并引入对抗域鉴别器模块进行域对齐,从而减少数据偏移,提高特征提取的效率。最后通过实验证明了提出方法的有效性。

关键词： 船舶柴油机   粗糙集   DS证据理论   故障诊断  

摘要： 为解决船舶柴油机故障无法提前预判处理的问题,提出了基于粗糙集和DS证据理论的方法。粗糙集对海量数据进行处理,属性约简提取重要特征参数,得到简化的信息系统。DS证据理论从信息系统中得到基于证据信任度的基本可信度分配,利用证据合成规则有效融合证据信息,为船舶柴油机状态提供预测参考。经过验证,表明该方法对船舶柴油机燃油系统的故障具有较高的识别率。

关键词： 矿山机电设备   故障诊断   故障类型   技术应用   维护管理  

摘要： 在矿山机电设备长时间承受高强度作业压力的情况下,机械故障和电子元件失效问题时有发生。迅速准确地进行故障诊断对于保障设备的可靠运行具有至关重要的作用。基于设备运行数据,故障诊断技术利用信号处理、模型分析和人工智能等手段,能够精准识别故障类型及其具体位置。振动分析、温度监测等故障诊断技术,常用于预测设备故障并预防停机,从而显著提升设备的运行效能。在矿山机电设备领域,故障诊断技术已展现出卓越的效果,不仅显著延长了设备的使用寿命,还有效降低了维修成本,极大地增强了生产安全性。随着科技的进步,故障诊断技术在智能化与自动化领域将迎来更加显著的成就。

关键词： 110kV输配电线路   故障检测   智能化技术   大数据   人工智能  

摘要： 本文综合分析了传统的故障检测技术,与现代智能化故障检测技术的优缺点,重点探讨了基于智能传感器、大数据与人工智能技术的故障诊断系统,并结合典型案例,评估了智能化技术在实际运行中的应用效果。研究表明,智能化检测方法在提高故障诊断精度、缩短故障处理时间、减少人工成本等方面具有显著优势,为110kV输配电线路故障检测技术的发展及应用提供了理论依据。

关键词： 故障识别   电动机检测   无权重神经网络   分类器   识别方法  

摘要： 该文提出一种新型多类、多参数、基于实值无权重神经网络的分类器,用于故障检测与识别。与传统的无权重神经网络相比,所提方法不仅能够处理多类识别,接受实值输入特征,还具有显著提升的识别和泛化能力。该方法的主要创新包括改进的输入到地址映射策略,使其适用于判别单元的地址分配,以及基于相似性度量的成员值的有效内存扩展方案。开发的分类器应用于单相和三相感应电机的故障检测与识别。该文还对方法的设计参数变化进行敏感性分析,并对电机的多种故障进行诊断。实验结果表明,该方法在单相和三相感应电机故障识别中的最高准确率分别达到了99.6%和89.25%。

关键词： 光伏发电系统   故障诊断与维护   技术分析  

摘要： 光伏发电系统作为可再生能源的核心技术之一,正快速推广,然而,复杂的运行环境使其容易遭遇多种故障,直接影响发电效率和系统寿命。文章针对光伏系统的常见故障,重点分析组件、逆变器、电气连接、外部因素及监控系统的故障类型与成因。以此为基础探讨当前常用的热成像、电参数分析、数据驱动诊断等故障诊断技术,以及适合光伏系统的维护方法,如定期维护、预防性维护及远程、自动化维护策略,以求提升系统稳定性,确保高效运行。

关键词： 费森尤斯4008B血透机   温度报警   电导度报警   压力报警  

摘要： 费森尤斯4008B血透机是一款产自德国的定容型血液透析设备,在血液净化中占重要地位。设备老化、运行环境等因素常造成多种故障,需及时解决以确保患者的透析安全和有效。本文介绍该设备2例相关故障及解决方法,以供同行参考。1故障一故障现象:透析过程中温度报警“Upper ***”,同时电导度报警,光标处于示值框底部。

关键词： 声音   Transformer   圆锥滚子轴承   故障诊断  

摘要： 轴承的故障监测工作中,受使用环境影响,单一振动难以获取,声音信号成为一种有效选择。提出一种基于声振信号和Transformer相结合的圆锥滚子轴承故障诊断方法。该方法以声音信号代替振动信号作为神经网络的输入,之后使用Transformer网络对轴承正常信号和故障信号进行分类,从而精确判断轴承故障类型,所获得的分析结果通过实验进行验证。实验证明:Transformer不仅有着98.64%准确率而且运行速度更快。这不仅验证了基于声音信号进行轴承故障诊断的可行性,还解决了在振动信号难以获得时的轴承故障诊断工作,体现出声音在轴承故障诊断中的应用价值。

关键词： 判别损失项   卷积注意力模块   域对抗迁移网络   迁移学习   故障诊断  

摘要： 针对不同工况下采集的齿轮箱振动数据特征分布不一致和噪声成分影响迁移效果的问题,本文提出了一种结合注意力机制的域对抗迁移网络的深度迁移学习故障诊断方法。首先,将带标签的振动信号和未带标签的振动信号通过固定长度的数据分割方法构建成数据集;其次,为减少噪声样本带来的负迁移影响,采用卷积注意力模块(CBAM)以及判别损失项辅助特征提取器提取具有区分度的特征,加强分类决策边界;最后,为解决数据特征分布不一致的问题,采用多核最大均值差异(MK-MMD)对齐源域和目标域的全局分布,并利用对抗机制对齐两域的子领域分布。在公开的变工况齿轮箱故障数据集上进行试验验证,结果表明,所提方法的平均识别准确率达到96.25%以上,并通过与其他诊断方法的对比分析,验证了所提方法的有效性和优越性。

关键词： 高压   电力电缆   故障   处理措施  

摘要： 高压电力电缆作为电力运行中的重要基础设施,其可靠性、稳定性直接关系到整个电力系统的运行秩序与电力供应质量。在高压电力电缆的运行过程中,电缆故障时有发生。为保障电力系统的安全稳定运行,必须建立有效的故障分析与处理策略。分析高压电力电缆常见故障类型及其产生原因,并提出故障诊断分析、故障处理、故障预防的措施,以供借鉴。