关键词： 深度强化学习   故障诊断   残差编解码器   DQN网络  

摘要： 为提升滚动轴承设备故障诊断中传统卷积神经网络模型的特征提取能力和决策能力,增强诊断模型的准确率和泛化性,提出了基于深度强化学习DQN网络模型的RCED-DQN(residual convolutional encoder decoder-DQN,RCED-DQN)故障诊断框架。框架将一维卷积网络和残差编解码器结合,进行无监督预训练拓宽网络结构,挖掘了网络深层特征,解决了深度强化学习网络难以训练、模型难以收敛的问题;然后,采用预训练后的编码器作为特征提取器,与所设计的特征分类器相连接构建DQN算法的Q网络。通过智能体与环境的交互学习出最佳诊断策略,实现了滚动轴承端到端的故障诊断。实验结果证明,融合残差编解码器的深度Q网络在实验数据集下有效地提取故障特征,提高了诊断决策能力;在不同方法、不同工况下的对比实验结果也验证了所提方法的准确性、有效性和泛化性。

关键词： 故障注入   嵌入式   测试系统   RS485  

摘要： 为了满足工业控制系统通信时的测试验证要求,结合RS485总线通信特征,设计了一种基于软件注入电气层故障的故障注入系统。系统满足设备通信的故障测试,通过软件模拟电气层信号故障,采用FPGA主控芯片、高速A/D、D/A辅助差分信号输入输出和指令解析,最终实现了对RS485总线信号的故障注入。实践表明,基于软件的故障注入仪灵活性高,适用性强,且精度更高。

关键词： GIS设备   六氟化硫气体分解产物   故障预警技术  

摘要： GIS设备因占地面积小、可靠性高等优点,已经在电力系统中得到广泛应用。六氟化硫气体作为GIS设备中的绝缘介质,其状态直接影响了设备运用中的安全。所以,对六氟化硫气体分解产物的检测以及故障预警技术的研究至关重要。本研究以某电网公司为例,探究六氟化硫气体监测、监督以及管理;故障分析,从而了解GIS设备六氟化硫气体分解产物的检测方法以及针对现存故障采取的故障预警技术。

关键词： 故障诊断   行星齿轮箱   精细时移加权多尺度模糊熵   改进监督型几何和统计保持流形嵌入   白骨顶优化算法优化支持向量机  

摘要： 针对行星齿轮箱特征提取困难的问题,提出一种基于精细时移加权多尺度模糊熵(refined time⁃shift weighted multiscale fuzzy entropy,简称RTSWMFE)、改进监督型几何和统计保持流形嵌入(improved supervised geometry and statistics⁃preserving manifold embedding,简称IS⁃GSE)和白骨顶优化算法支持向量机(coot optimization algorithm support vector machine,简称COOT⁃SVM)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,利用RTSWMFE提取高维故障特征信息;其次,采用IS⁃GSE对高维特征进行降维,提取出敏感、低维的特征;最后,将低维特征输入COOT⁃SVM中进行识别分类。行星齿轮箱故障诊断实验结果表明:IS⁃GSE方法采用余弦相似度与欧式距离相结合的距离度量方式,并融入监督学习思想,降维效果较佳;COOT⁃SVM方法对经RTSWMFE和IS⁃GSE二次提取的故障特征识别精度达到100%。

关键词： 电驱动空气压缩机   故障   措施  

摘要： 随着纯电动公交车的发展,其空气压缩机的驱动方式发生了改变,电驱动空气压缩机得到广泛应用。本文介绍了电驱动空气压缩机及其应用现状,从日常使用和维修角度分析电驱动空气压缩机故障的原因,并提出减少电驱动空气压缩机故障的措施,以降低纯电动公交车故障率及电量消耗,增加车辆续驶里程。

关键词： 丝网印刷技术   电化学传感器   电极结构   有限元模拟仿真  

摘要： 丝网印刷电化学传感器在生物医学检测和环境分析等领域具有巨大的应用潜能。为了研究不同形状、尺寸的电化学传感器对循环伏安(CV)性能的影响,利用有限元模拟仿真技术对电化学传感器进行了建模和结构优化,基于CV法理论分析了电化学反应过程中电极表面反应物与生成物的浓度分布和扩散现象。采用丝网印刷工艺在聚偏二氟乙烯膜表面印制了碳基电化学传感器,并进行实验测试。仿真和实验结果表明:传感器的形状不会影响其CV特性,传感器的工作电极表面积越大,其响应曲线的峰值电流越大。在确保丝网印刷效果的前提下,选择最大工作电极面积12.56 mm^(2),以获得CV性能最佳的丝网印刷电化学传感器,为开发性能优良的一次性丝网印刷电极提供了一定的理论依据。

关键词： 蜂窝夹层结构   共固化   长梁弯曲   渐进失效分析   有限元   性能预测   复合材料  

摘要： 与层合结构相比,蜂窝夹层结构的材料构成、结构形式和力学行为更复杂。为了提高对蜂窝夹层结构力学性能预测的准确性,分析了共固化蜂窝夹层结构的面板形貌和力学性能,并以此为基础建立长梁弯曲有限元渐进失效分析模型,实现对长梁弯曲载荷、变形以及破坏模式的预测。结果表明,共固化蜂窝夹层结构的面板与采用相同预浸料、铺层数量和固化工艺单独成型的层压板相比,单层厚度更薄,压缩强度更低。以此为基础确定了模型的几何结构和材料参数,保证了对长梁弯曲性能预测的准确性,弯曲极限载荷及445 N时变形的预测值与试验结果误差在±11%范围内,破坏位置与试验结果较为吻合。

关键词： 高压开关柜   常见故障   预防措施   带电检修技术   运行稳定性  

摘要： 高压开关柜作为电力系统中重要设备,其稳定、可靠的运行问题逐渐引起重视。本文基于对高压开关柜运行和维护过程中的实际记录和故障数据展开深入探讨,分析了高压开关柜的常见故障类型,如接触不良、绝缘破损、防护装置失效等,并提出了相应的预防措施,尽可能降低这些故障的发生率。同时,结合实际工作经验和应用情况,本文深入讨论了在保证人身安全前提下,使用带电检修技术进行高压开关柜故障处理的可能性和方法,包括设备选择、操作程序制定、工作人员培训等。研究发现,妥善运用带电检修技术,可以进一步提高高压开关柜的运行稳定性和工作效率,降低维护成本。该研究对于指导相关设备故障治理和改进电力行业运营管理表现具有重要意义。

关键词： 卷积神经网络   水电站   液压启闭机   故障检测  

摘要： 液压启闭机在实际运行过程中,常因为各种原因出现故障,导致水电站运行中断或安全事故的发生,为此,提出基于卷积神经网络的水电站液压启闭机故障检测方法。采集并预处理水电站液压启闭机油温数据作为样本数据,构建卷积神经网络模型,输入样本数据后输出水电站液压启闭机故障模式检测结果。试验结果表明,设计方法在水电站液压启闭机故障中的检测率高达97.5%,具有良好的检测精度。

关键词： eSeis节点单元   采集指标   模数转换器ADC   主控单元MCU  

摘要： eSeis节点单元作为现代地震勘探节点仪器用于数据采集的重要设备,其获取采集数据质量会直接影响后期数据处理和地质结构解释精度。本文从eSeis节点单元采集指标测试原理入手,对其采集指标测试失败的原因进行详细分析,并总结了几种常见故障及具体的诊断与维修策略,从而保证节点单元数据采集指标的准确性,以确保节点单元能够稳定工作,维持数据采集的质量与可靠性,为野外作业提供有效的技术支持。