关键词： 装备系统   故障定位   故障归零   技术归零   战术导弹   系统思维  

摘要： 装备系统研制是不断解决技术问题的过程,故障归零是型号装备研制中的常态化工作;需要吸取问题与故障的经验教训,总结问题与故障带来的启示,提炼故障归零的共性规律与方法,并将相关教训、启示、方法进行传承与共享。本文立足多年从事战术导弹工程研制、较多参与装备故障归零的经验,以故障为核心,追踪故障从出现到解决的全过程,借助方法论的认识与应用,从故障的定义及价值、故障归零的思维方式、故障归零的方法等方面出发,总结了装备系统故障归零的共性规律与一般方法,论述了故障的4个价值、系统思维的4个基本概念、故障排查的4种常用方法。深入阐述了故障定位、故障原因与机理分析、故障复现设计、改进措施验证、举一反三、提炼准则与启示6个故障归零关键环节的具体做法,以期杜绝装备系统研制与使用过程中出现的重复性、简单性、低层次故障,明显减少因认识不足导致的高层次、复杂性问题,且在故障出现后能够高质量、高效率地完成技术归零。

关键词： 农业机械   故障诊断   振动分析   综合效益  

摘要： 随着农业机械化水平的不断提升,农业设备的智能维护需求也日益增加。然而,传统的维护方法存在维护不足或过度维护的问题,导致设备运行成本增加和故障频发。针对农业机械设备中的联合收割机和拖拉机,结合振动分析与神经网络技术,展开了故障诊断与预测性维护的研究。通过实时振动数据的采集与分析,提出了一种智能化的维护策略,以期降低维护成本、提高设备运行稳定性,并提高农业生产的整体效率。

关键词： 风力发电机组   振动监测   故障诊断   数据分析   故障预测  

摘要： 本文对风力发电机组振动状态监测与故障诊断进行全面分析,提出一套集成先进传感技术和智能算法的监测方案,通过实时数据采集、精确的特征提取及高效的故障预测模型,能显著提升风力发电系统的运行可靠性和维护效率。研究结果表明,本文采用的SVM、RF和DNN算法在故障识别上表现出色,验证了模型的准确性和鲁棒性。本研究不仅为风力发电机组的健康管理提供了科学依据,也为风电行业的智能化发展贡献了创新思路。

关键词： 自动光学检测   参数测试   信号寻迹法   激光-红外检测   X射线检测  

摘要： 电子电路故障诊断技术已从传统的人工观察法发展到更为精确的高度自动化检测方法。自动光学检测(AOI)利用高分辨率摄像系统和先进图像处理算法,可显著提高故障检测的速度和准确性,尤其在高速生产线中表现出色。参数测试法分断电、通电测试,能全面评估电路的健康状况,提高故障检测的效率。信号寻迹法和新兴的激光-红外联合检测及X射线检测技术,则进一步提升对复杂电路故障的定位能力,实现无损检测,使故障分析更加精准和深入。

关键词： 新能源汽车   动力电池   故障诊断   维修技术  

摘要： 本文系统地探讨了新能源汽车动力电池压差故障的定义、影响、成因及其维修技术。首先,详细阐述了动力电池压差故障的定义和影响,指出其对新能源汽车的性能、安全性和寿命都具有显著影响。接着,分析了导致动力电池压差故障的主要原因,包括电池组不平衡、温度差异、充放电不均等。在此基础上,本文提出了针对这些因素的维修技术,包括电池均衡技术、温度控制策略和充放电管理方法。最后,展望了动力电池压差故障维修技术的发展趋势,强调了其对于提高新能源汽车的性能、安全性和用户体验的重要性。

关键词： 风力机齿轮箱   故障预警   健康管理方法  

摘要： 随着全球对可再生能源的需求不断增长,风力发电作为一种重要的绿色能源方式,已在多个国家得到了广泛应用,风力机作为风力发电系统的核心设备,其运行可靠性直接影响到能源的稳定供应与系统的经济效益,风力机齿轮箱作为风力机的关键部件,其故障问题长期困扰着风电行业,齿轮箱故障不仅导致风力机停机维修,还可能造成更为严重的系统损坏,增加了运营成本和维修难度,针对风力机齿轮箱的故障预警与健康管理问题,开展相关研究显得尤为重要,对风力机齿轮箱健康状况的实时监测和预测,显著提高设备的可靠性,延长其使用寿命,降低维修成本,并确保风电系统的高效稳定运行,本文主要分析了风力机齿轮箱故障预警与健康管理方法。

关键词： 故障诊断   轴箱轴承   VMD分解   时频特征   刚柔耦合动力学  

摘要： 轴箱轴承是动车的关键部件,一旦出现内圈故障,将直接影响列车的运行安全,因此探明发生轴承内圈故障时的轴箱振动特性,具有重要的研究意义。为此开展轴承内圈故障对轴箱振动特性影响研究,基于Hertz接触理论建立考虑内圈多故障的轴承刚柔耦合动力学模型,通过对保持架和滚子转速的误差分析验证模型的准确性;提出基于均方根值(RMS)和变分模态分解(VMD)的时频分析方法,并利用该方法对轴承故障进行识别。结果表明:内圈不同故障引起的轴箱振动响应差异较大,内圈单故障劣化和多故障夹角变化与RMS值具有关联性,多部位故障的RMS值高于单部位故障,且随转速的增大差异更加显著;基于VMD的时频域分析方法能有效反映特征频率与故障部位之间的对应关系,根据时频域分析结果能准确识别故障部位的特征频率且干扰较小。

关键词： 采煤工作面   电气自动化   计算机视觉  

摘要： 采煤工作面电气设备故障是引发安全事故的重要因素之一。本文基于计算机视觉技术,提出了一种采煤工作面电气设备故障的智能检测方法。该方法通过工业相机实时采集设备运行图像,利用改进的R-CNN算法对图像进行处理和分析,提取设备关键部位的温度、电流等特征参数,结合支持向量机等机器学习模型实现设备状态的智能诊断与故障预警。实验结果表明,该方法能够有效识别电机烧坏、轴承磨损等典型故障,诊断准确率超过94%,为保障采煤工作面安全高效运行提供了新思路。

关键词： 机器人   机电工程   设备故障   诊断   维护  

摘要： 随着科技的飞速发展和工业自动化的不断推进,机电工程设备在各个领域中的应用越来越广泛。这些设备在生产制造、交通运输、医疗保健等领域发挥着至关重要的作用,极大地提高了生产效率和人们的生活质量。然而,随着机电工程设备的普及和复杂化,设备故障问题也日益突出。传统的故障诊断与维护方式主要依靠人工经验和定期检查,这种方式不仅效率低下,而且难以准确判断故障位置和原因。因此,基于机器人的故障诊断与维护技术应运而生,为机电工程设备的稳定运行提供了有力的保障。

关键词： 卷积神经网络   故障诊断   长短期记忆网络   滚动轴承  

摘要： 针对滚动轴承故障诊断过程中常忽略原始振动信号时间序列信息的问题,提出一种第1层为宽卷积核的深度卷积神经网络(WDCNN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合的模型(WDCNN-LSTM),用于滚动轴承故障诊断分类。首先,轴承故障的原始振动信号经过第1层宽卷积核提取特征信息和抑制噪声信息后,通过堆积多个小核函数提取获得更好的特征信息;然后,通过LSTM捕捉原始振动信号中的时间序列信息进一步提高模型的特征提取能力;最后,LSTM将融合特征输入全连接层并通过Softmax函数输出轴承故障分类结果。实验结果表明,WDCNN-LSTM模型能够较好利用原始振动信号中的时间序列信息,在不同的负载和噪声变化中仍具有较高的训练效率和识别率。