关键词： 空调压缩机   故障分析   保护策略   控制方法  

摘要： 通过对空调压缩机常见故障产生原因的深入分析,提出一系列保护措施,尤其从系统和控制层面进行了保护策略的研究,保护策略涉及启动、稳定运行、关闭等压缩机工作的各个阶段,对降低压缩机故障率、提高工作稳定性具有重要意义,同时为压缩机控制系统开发和售后维修提供参考。

关键词： 船舶电力系统   故障诊断   故障保护   安全性   可靠性  

摘要： 船舶电力系统作为船舶运行的核心,其稳定性和可靠性直接关系到船舶的安全和效率。然而,由于船舶运行环境的特殊性,如湿度、振动、盐雾等,船舶电力系统容易发生各种故障。因此,为解决船舶电力系统的故障,提高诊断与保护技术水平,本文从船舶电力系统的基本概述出发,探讨其常见故障、诊断方法及保护技术,以期为船舶电力系统的维护和管理提供理论依据和技术支持。

关键词： ESDV阀   高含硫酸性气田   故障原因分析   优化  

摘要： 元坝气田各集输场站上下游气源截断处设置了关键自截紧急切断阀(ESDV),在运行过程中,各采气场站、各供应厂家气控ESDV阀先后发生了如执行机构密封失效漏气、仪表风进气压力超压、远传就地状态显示不一致、电磁阀故障等多种异常。基于气控管线连接方式和电磁阀控制原理深入分析故障原因,结合生产运行工况,提出进气压力优化、新增关键阀门关阀声光报警、执行机构上方增设挡棚、定期保养关键部件等优化措施,确保关键自截阀门运行平稳,气源截断快速有效。

关键词： 储气库注采井   可靠性分析   超椭球T-S故障树   重要度   失效概率  

摘要： 为克服传统故障树在系统可靠性分析中的局限性,提出将超椭球T-S故障树分析法引入到储气库注采井可靠性分析中。首先,应用证据理论获得底事件发生故障的证据区间,以解决统计数据缺乏的问题,并将此证据区间作为故障树分析的输入数据;其次,利用超椭球模型对证据区间加以约束,以解决计算结果相对保守的问题;再次,建立基于超椭球T-S故障树的仿真流程,并以某T-S故障树实例对仿真结果进行验证;最后,运用仿真流程对储气库注采井进行可靠性分析。结果表明:注采井发生半故障的失效概率区间是[5.2501×10^(-4),5.3125×10^(-4)],其失效等级为二级,即注采井发生半故障的事故描述是很少发生,注采井完全故障的失效概率区间是[2.1109×10^(-3),2.1361×10^(-3)],其失效等级为三级,即注采井发生完全故障的事故描述是偶尔发生;重要度分析表明当注采井处于半故障状态时,应优先关注盐岩蠕变过量、管材不耐蚀、注采气频繁等底事件;当其处于全故障状态时,应优先检修套管密封面泄漏、注采气频繁、水泥环密封泄漏等底事件。

关键词： 中介轴承   A2-Nets模型   时频分析   故障诊断   分类预测  

摘要： 中介轴承作为航空发动机的关键部件,其运行状态直接影响发动机在复杂和恶劣环境中的安全性和可靠性。因此,实现中介轴承运作状态的准确识别对航空发动机安全运行至关重要。本文提出一种基于残差网络(ResNet)与双重注意力网络(A2-Nets)构建的A2-ResNet新型模型,用于中介轴承信号分析与故障诊断。首先,通过试验采集中介轴承的振动故障信号作为原始数据;然后,通过短时傅里叶变换(STFT)时频分析方法将采集后的中介轴承故障数据进行预处理并建立训练集;最后,利用A2-ResNet模型对故障类型进行分类预测。采用所搭建中介轴承试验台采集的数据,将本文所建立模型与压缩和激励网络(SE-ResNet),ResNet,LeNet等不同模型的特征提取与诊断结果进行对比分析。结果表明,本文所提出A2-ResNet模型相比于其他模型的预测效果更加优越,训练验证准确率达到99.1%,故障预测平均准确率可达98.5%。

关键词： 工厂电气系统   预防性维护管理   故障预测技术   数据驱动的维护   系统稳定性和安全性  

摘要： 工厂电气系统在生产流程中扮演着至关重要的角色,其稳定性和安全性直接关系到生产效率及作业安全。然而,在实际运行中,电气系统常遭遇各类故障,给生产带来巨大困扰。针对这一现状,本研究致力于深入剖析工厂电气系统的常见故障类型及其根源,并提出了一套结合预防性维护管理与故障预测技术的维护策略。该策略的核心在于基于数据的预测性维护,通过构建和优化预测模型,实现对潜在故障的提前发现和精准处理。实践应用证明,这一策略显著提升了系统的稳定性和安全性,大幅降低了故障率和维修成本,进而有效提高了生产效益。本研究不仅为电力系统的安全稳定运行提供了理论指导和技术支持,更展现出了显著的实践意义和应用价值,为工业生产的持续高效和安全发展注入了新的活力。

关键词： 泄洪管廊   组合悬臂式挡土墙   有限元  

摘要： 受场地条件限制,珲春某文旅项目新建的挡土墙需要与新建的泄洪管廊组合设计成一体的组合悬臂式挡土墙。这种非常规挡土墙具备挡土和泄洪双重功能,已不是单一悬臂式结构模型,采用常规设计计算方法不适用,故采用有限元数值分析方法,计算该组合结构的整体稳定性,分析结构的受力和变形特征,并应用有限元计算结果进行钢筋混凝土设计。组合悬臂式挡土墙建成后的监测数据表明,该组合悬臂式支挡结构稳定,变形符合规范要求。

关键词： 行星齿轮箱   频率切片小波变换   注意力机制   ConvNeXt模型   故障诊断  

摘要： 针对传统手工提取故障特征过度依赖专家的先验知识,导致信息提取不完全、效率低、成本高、漏诊误诊的问题,提出一种基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)和注意力增强ConvNeXt模型的新方法,用于行星齿轮箱故障诊断。该方法在ConvNeXt模型基础上融合卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),使网络更加聚焦于关键区域的特征,减小无关目标的干扰。通过FSWT将一维振动信号转化为具有二维特征的时频谱图像,输入到改进后的网络中进行自动特征提取,并建立特征空间与故障空间之间的映射关系,实现不同故障模式的准确区分。利用动力传动模拟实验台数据对所提方法进行实验验证,结果表明:相较于其他网络模型,改进后的ConvNeXt模型能够准确识别出齿轮特定类型的故障,且噪声干扰下依旧展现出良好的鲁棒性。所得研究成果可为行星齿轮箱智能故障诊断提供参考。

关键词： 动车组   滚动轴承   故障预测   宽度神经网络   实时性  

摘要： 针对动车组设备中滚动轴承故障预测实时性不强的问题,提出了基于增强节点更新的宽度神经网络方法。首先,采用宽度神经网络的方法对预处理之后的滚动轴承原始振动数据进行模型训练;其次,在训练过程中通过增加增强节点进行权值更新;最后,使用宽度网络对设置滑动窗口的数据进行预测并输出最终结果。动车组模拟实验台采集的滚动轴承故障数据的实验结果表明:模型训练时间得以缩短,预测时间控制在30 ms以内,达到实际工业设备预测要求;与传统深度学习相比,基于增强节点更新的宽度神经网络其预测准确性得以保障,且预测实时性优于其他方法。

关键词： 港口起重机   制动器   性能调试   故障排除  

摘要： 港口起重机是现代港口货运装卸作业的重要设备,其制动性能直接决定了港口工作效率和安全性。采取有效的制动器性能调试措施能够保证港口起重机具有更加优秀的工作性能,采用高效的制动器故障排除方法可以更好地提升港口起重机的工作效率。本文将充分结合港口起重机制动器的类型和工作原理来对港口起重机制动器性能调试进行说明,并对港口起重机故障类型、故障诊断方法以及故障排除处理方法进行说明,更好地保证港口起重机的安全稳定运行。