关键词： 新能源汽车   故障诊断   故障排除案例分析  

摘要： 新能源汽车的不断进步和市场的快速扩大对从业人员的故障诊断和排除技能提出了更高的要求。对于参与这方面工作汽车行业未来发展的主流趋势的人员来说,掌握新能源汽车的故障诊断与排除技能,是个人职业发展的重要基石。本文深入剖析新能源汽车故障诊断与排除的实际案例,旨在探索一套科学有效的方法,有效提高工作人员的故障诊断能力和维修技能,为新能源汽车产业的健康发展做出贡献。

关键词： 矿用乳化液泵站   卸载阀   故障诊断   维修策略  

摘要： 矿用乳化液泵站作为矿井机械设备的重要组成部分,其稳定运行对矿井生产具有重要影响。卸载阀作为乳化液泵站的关键元件,其故障诊断与维修策略的研究对于保障设备安全、提高生产效率具有重要意义。本文详细分析了卸载阀的常见故障类型及其原因,探讨了现场观察、仪器检测等故障诊断方法,并提出了相应的维修策略与实施步骤。通过对实际案例的总结与分析,本文旨在为矿用乳化液泵站卸载阀的故障诊断与维修提供科学、有效的指导。

关键词： 永磁调速器   工业   传动系统   故障诊断  

摘要： 在现代工业传动系统中,永磁调速器作为一种高效、可靠的调速装置,得到了广泛的应用。其独特的调速原理和优越的性能,使得永磁调速器在各类工业设备中发挥着举足轻重的作用。然而,随着使用时间的增长和环境条件的变化,永磁调速器也可能出现各种故障,影响设备的正常运行。因此,对永磁调速器在工业传动系统中的故障诊断方法进行深入探讨具有重要的现实意义和应用价值。

关键词： 干式变压器   检修维护   常见故障   处理技术  

摘要： 干式变压器的常见故障主要包括绝缘老化、绕组短路、散热不良以及接线端子松动等,在现代电力系统中,干式变压器因其优越的安全性、环境适应性和低维护成本而得到广泛应用,然而随着使用时间的增加,这些设备在运行过程中难免会出现各种故障。因此,本文将围绕干式变压器的常见故障进行深入分析,并探讨相应的维护技术与处理措施,以期为电力行业的安全运行提供有益的参考。

关键词： 模拟电路   故障诊断   双故障   CEEMDAN   伪彩色   AlexNet   低通滤波器   特征可视化  

摘要： 复杂的模拟电路故障传递关系复杂,故障类型与故障特征之间存在复杂的非线性关系,导致特征提取困难和故障识别困难。针对该问题,文中提出了一种两测点、自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)-多尺度伪彩色图像-AlexNet网络结合的模拟电路故障诊断方法。将复杂模拟电路两测点输出信号前后相接构造新的组合故障样本,两测点组合故障样本数据提高了表征复杂模拟电路整体故障状态的能力。将组合的故障样本信号进行多尺度分解,并将多尺度数据矩阵映射为二维伪彩色图,形成信息丰富、特征明显的多尺度故障伪彩色图像。利用深度学习模型AlexNet优异的图像特征挖掘和学习能力,将不同故障类型的多尺度伪彩色图像输入AlexNet中进行模型迁移训练学习并完成故障识别。通过对简单电路和复杂电路的单双故障及混合故障识别的比较分析,证明了所提模拟电路故障诊断方法对复杂模拟电路的不同故障类型能达到更高的识别准确率。

关键词： 戴明循环法   医疗设备管理   心电监护仪  

摘要： 目的:评估戴明循环法减少医院监护仪故障的应用效果。方法:在2022年1月~12月期间我院开展常规设备管理,纳入此时医院监护仪500台进行分析,此为参照组。在2023年1~12月期间我院开展戴明循环法管理,纳入此时医院监护仪500台进行分析,此为观察组。对比分析二组的管理效果。结果:经过管理后,观察组的监护仪故障每月维修金额少于参照组,且管理服务水平较高(P <0.05);观察组的监护仪报警参数设置正确率高于参照组(P <0.05);观察组的医院监护仪故障每季度发生率低于参照组(P <0.05)。结论:在进行医院监护仪管理时,开展戴明循环法管理能够减少监护仪故障每月维修金额,提升管理服务水平,提高监护仪报警参数设置正确率,降低医院监护仪故障每季度发生风险,建议参考使用。

关键词： 水电机组   瓦温测量系统   结构   故障   改造  

摘要： 针对某水电站6台发电机组瓦温数据异常问题,分析轴瓦测温系统存在的问题和导致测温系统故障的原因,提出了针对性的瓦温测量系统改造方案。该水电站6台发电机瓦温测量系统改造完成后,各测点工作正常,系统稳定,能满足现场运行人员监控机组运行状况的要求。

关键词： 人工智能   故障诊断   预测维护   深度学习  

摘要： 在机械系统日趋复杂、自动化程度不断提高的今天,对其进行故障诊断和预测维修已成为保证其正常工作、延长其使用寿命的关键技术。传统的故障诊断方法存在局限性,人工智能技术的迅速发展为机械系统的故障诊断与维修提供了一种新的途径。本文对机械系统常见的故障类型和模式进行了分析,并对其基本结构进行了讨论,并对人工智能技术在其中所起的核心作用进行了详细的阐述。对基于深度学习的故障分类模型进行深入研究,并将其应用于跨域故障诊断,并在此基础上探索了无监督学习的故障检测方法。

关键词： 低压电网   零线   带电故障诊断  

摘要： 零线带电故障是一种常见的低压电网故障,会给电力企业带来一定的经济损失。零线带电故障的发生原因是多方面的,通常涉及中性点不接地系统不稳定或者零线断线等。通过深入分析低压电网中的零线带电故障,并探讨低压电网零线带电故障诊断与处理方案的优化对策,旨在为电力企业相关人员提供参考与借鉴。

关键词： 内燃机车   缸头排温   柴油机   差异分析   箱线图   异常检测  

摘要： 随着铁路运输的不断发展,机车的安全性和可靠性变得尤为重要。据此提出了一种基于差异分析 + 箱线图的机车故障检测算法,用于实时监测柴油机运行状态。该算法通过对比机车柴油机12个气缸的缸头排温数据,利用差异分析 + 箱线图的方法识别潜在的故障和异常情况。通过建立差异矩阵,结合箱线图,能够快速定位与发现异常的柴油机气缸,提高故障检测的灵敏度和准确性。实验结果表明,该算法不仅可以有效地识别机车柴油机的故障,还能够提供早期预警,辅助预防性维护,提高机车的可靠性和寿命。与传统的故障检测方法相比,文章提出的差异分析 + 箱线图的方法在实际应用中展现出了显著的优势,为机车系统的安全稳定运行提供了一种新颖且高效的技术手段。With the continuous development of railway transportation, the safety and reliability of locomotives have become increasingly important. This paper proposes a locomotive fault detection algorithm based on differential analysis combined with boxplot, aimed at real-time monitoring of diesel engine operating conditions. The algorithm compares the cylinder head exhaust temperature data of 12 cylinders of a locomotive diesel engine and uses relative difference analysis/boxplot to identify potential faults and anomalies. By establishing a differential matrix combined with boxplot, the method can quickly locate abnormal cylinders, enhancing the sensitivity and accuracy of fault detection. Experimental results demonstrate that the algorithm can effectively identify faults in locomotive diesel engines, provide early warnings, and assist in preventive maintenance, thereby improving the reliability and lifespan of locomotives. Compared with traditional fault detection methods, the differential analysis and boxplot method proposed in this paper shows significant advantages in practical applications, offering an innovative and efficient technical means for the safe and stable operation of locomotive systems.