关键词： 带式输送机   托辊更换   机械手   有限元  

摘要： 目前煤矿井下长距离带式输送机托辊因工作环境恶劣、长时间磨损等原因故障频发,同时托辊更换作业仍依靠人工完成,存在人工作业劳动强度大、作业过程繁琐,还会引发各种安全事故等。针对以上问题,研制了一种矿用带式输送机托辊更换装备,对其关键执行部件机械手的力学及运动特性进行了建模分析,通过有限元分析确定了最大应力和最大位移发生的部位,为复杂工况下机械手应用提供了创新设计和理论依据。

关键词： 挤压造粒机   石油化工   设备管理   故障处理   数字化技术  

摘要： 挤压造粒机是石油化工生产过程中塑料颗粒成型的核心设备,其安全稳定运行直接关系到生产效率和操作安全。然而,传统设备管理模式因缺乏对运行状态的实时数字化监控,时常导致非计划性停车事故,严重影响生产效益。基于数字化技术的故障处理模式为解决这一行业难题提供了创新性解决方案。通过数据集成、特征提取、预测模型构建和在线预警等环节,基于数字化技术的挤压造粒机实现了实时状态监测和故障预测功能,大幅提升了设备管理的智能化水平,推动企业向更高效、更安全的生产方式迈进。这一模式的应用不仅优化了设备管理流程,还为石油化工行业的智能化升级提供了重要参考。

关键词： 机电一体化   炼钢设备   故障诊断   预测技术  

摘要： 随着钢铁行业的蓬勃发展,机电一体化炼钢设备已在该领域得到了广泛应用。文章深入探讨了机电一体化炼钢设备的故障诊断与预测技术,首先概述了设备的构成部分、运行特点,以及常见的故障类型。然后详细介绍了传统的故障诊断方法,以及现代智能故障诊断技术。同时,还探讨了基于不同原理的故障预测手段,包括物理模型预测、数据驱动预测等。此外,文章还深入剖析了当前故障诊断与预测技术应用所面临的挑战,并提出了相应的对策。文章研究旨在提升机电一体化炼钢设备的运维水平,从而保障炼钢生产的高效稳定运行。

关键词： 采煤机摇臂传动系统   振动监测   故障诊断   预警机制   安全管控  

摘要： 针对当前面临的采煤机摇臂传动系统振动问题以及其故障监测困难,本文开展了深入研究。首先,运用现代振动理论对采煤机摇臂传动系统进行建模与分析,揭示了其振动行为的基础特性。接着,展开了基于有效的信号处理及机器学习方法的故障诊断技术研究,通过对采煤机摇臂传动系统的时间-频率特征进行综合分析,实现对其内在健康状况的准确评估。同时,构建了一种智能化的预警机制,为异常振动行为及时发现和故障预防提供有效办法。结果表明,该方法在故障识别准确率、故障预警有效性以及实施故障预防等方面均具有较高的性能,可实现振动故障的实时监控,并能有效提供早期预警,从而有利于提高采煤机摇臂传动系统的工作稳定性与安全性。

关键词： 复合灾害   故障率   整体还原论   输电线路   自适应决策优化  

摘要： 全球变暖趋势增加了复合灾害发生的可能性。复合灾害下输电线路故障率的准确评估是电网风险预警和应急决策的量化基础。按灾种独立事件累积故障率的方法,既不能反映灾害演化的时变性,又不能反映灾种间相互影响的耦合特征,在复合灾害场景下难以客观反映输电线路面临的故障风险。整体还原论(WRT)融合了整体论的全局观与还原论的机理观,是研究复杂性问题的新范式。文中从复合灾害的时变特征与耦合特征出发分析其复杂性根源,从灾种孤立分析和复合灾害分析的角度回顾了自然灾害下输电线路故障率评估技术现状及面临的问题,提出了基于WRT的灾害综合分析法的研究思路,建立了“离线按分类特征优化、在线按实际灾情执行”的评估框架,探讨了灾害综合分析法的若干关键技术。

关键词： 局部均值分解   特征提取   贝叶斯网络   故障诊断  

摘要： 针对轴承故障诊断领域中特征提取困难且故障诊断准确率不高的问题,提出一种基于局部均值分解和贝叶斯网络的轴承故障诊断方法。首先,对采集的轴承振动信号进行局部均值分解,得到若干个乘积函数,并进行相关性分析筛选得到相关度最高的乘积函数分量;其次,对乘积函数分量提取时域、频域和时频域特征共22维特征用于表征轴承状态,利用主成分分析算法进行特征降维,对低维敏感特征矩阵进行离散化,并进行贝叶斯网络结构学习;最后,依据学习得到的贝叶斯网络进行故障诊断,通过测试集进行验证。结果表明:提出的故障诊断方法效果更好,准确率达到89.17%,相较于其他经典故障诊断方法准确率更高。

关键词： 故障诊断   量测数据   故障线路定位   卷积神经网络   模型迁移  

摘要： 电网拓扑结构发生改变后,之前已训练好的神经网络故障诊断模型将不再适用于新拓扑电网的故障诊断。针对这一问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和模型迁移的电网故障诊断方法。该模型使用同步相量测量装置(Phasor Measurement Unit, PMU)采集到的电压、电流相量数据进行模型训练,在PMU设备有限时,仍能准确判断故障类型,并实现精准的故障定位。当电网拓扑改变时,通过模型迁移和少量新电网下的故障样本即可快速训练出新的故障诊断模型。新模型性能不亚于不使用迁移学习仅利用充足样本训练出的模型,减少了电网拓扑结构改变后模型训练对新样本的需求。

关键词： 全断面岩石隧道掘进机   楔平组合式滚刀   滚刀破岩   滚刀磨损   有限元  

摘要： 针对极硬岩地质下,全断面岩石隧道掘进机(TBM)平刃滚刀破岩效率低但耐磨损、楔刃滚刀破岩效率高但易磨损的特点,提出一种新型楔平组合式滚刀,并探究其刀圈结构对破岩和磨损的影响。首先,从某山岭隧道现场采集抗压强度超过230MPa的极硬闪长岩,进行单轴压缩、巴西劈裂和小尺度滚刀直线切削的试验与仿真,验证所用数值方法的合理性;然后,考虑楔平组合式滚刀圈的刃宽比和分区数目影响,开展全尺度滚刀顺次直线破岩数值仿真,分析破岩法向力、切向力、比能和比磨损功的变化规律。结果表明:楔平组合式滚刀破岩载荷呈现明显多阶段波动形态,平刃切削段载荷明显大于楔刃切削段载荷;刃宽比对破岩载荷、效率和刀圈磨损具有明显影响,而分区数目的影响不明显;建议刃宽比取0.5以兼顾破岩效率和耐磨性能,分区数目取4或6。

关键词： 新能源风场   无人化监控   智能故障诊断   设备管理  

摘要： 本文分析了新能源风场无人化监控与智能故障诊断方法的发展现状及关键技术。研究旨在解决传统风场人工维护效率低和响应延迟等问题,通过数据采集、边缘计算和人工智能算法,实现设备状态实时监测与故障智能诊断。论文系统介绍了传感器网络、无线通信、边缘计算及视频监控技术在无人化监控中的应用,并探讨了大数据分析、模式识别与远程控制技术对故障诊断的支撑作用。研究结果表明,无人化与智能诊断技术能够显著提升风场管理效率和设备安全性,为未来风电产业智能化运维提供了可靠依据和发展方向。

关键词： 配电网   单相线路   故障检测  

摘要： 本文针对配电网单相线路故障检测这一问题,提出了一种基于运维判断的检测系统。该系统通过感知层采集实时数据,利用LoRa无线通信技术进行数据传输,在数据处理层使用大数据和机器学习技术进行故障诊断,并在应用层实现人机交互和可视化展示。实验结果表明,该系统对三种典型故障类型的检测准确率均在97.5%以上,平均检测时间小于100ms,误报率低于2%,具有较高的实用价值。