关键词： 电力设备故障诊断   模式识别技术   数据预处理   分类算法  

摘要： 故障诊断技术的有效性随着电力设备运行环境的复杂化而变得格外关键。本研究以模式识别技术为核心,数据预处理、特征选择和分类算法为改进方法,通过对变压器、发电机、电缆等设备故障诊断的案例分析,结合实际应用,构建了即时故障诊断体系。案例结果表明,在提高故障诊断的准确性和实时性方面,模式识别技术的优势非常明显。该课题的研究为电力设备的安全运行提供了可靠的技术支撑,为该领域研究的深入开展奠定了基础。

关键词： 拖拉机   发动机故障诊断   数据挖掘技术   机器学习   特征选择  

摘要： 拖拉机是农业生产的重要工具,发动机是其核心部件,如发动机出现故障,将会直接影响农业生产效率和产量。为此,提出了一种使用数据挖掘技术进行拖拉机发动机故障诊断的方法。利用了机器学习技术和统计学,首先针对拖拉机田间运行信号噪音较大的问题,引入小波阈值去噪的方法;其次,基于卷积神经网络模型,引入一种注意力机制,提高故障诊断准确率,并通过对拖拉机传感器数据进行分析,可以帮助诊断和预测发动机故障;最后,通过实验结果验证了算法的有效性。研究结果不仅可以提高故障的准确性和效率,还能够节约维修成本和提高机器的利用率,具有较高的应用价值。

关键词： 故障诊断   胶囊网络   贝叶斯优化   特征提取  

摘要： 由于传统卷积神经网络存在特征提取不完整的问题,提出一种基于贝叶斯优化改进胶囊网络(BO-CapsNet)的轴承故障诊断策略。该模型首先在胶囊层前面加入一个大卷积核,拓宽了胶囊网络的感受野;其次使用贝叶斯优化算法优化胶囊网络的权值。文中将采集的轴承振动信号作为该模型的输入,通过对胶囊网络的不断迭代训练,实现了该模型在准确率方面的提升。选取凯斯西储大学的轴承数据对模型以及算法进行评估,并将该方法与宽核卷积神经网络、胶囊网络以及Adam优化算法进行比较。通过实验验证了该方法可以更加全面提取特征信息并且提高准确率,在轴承故障诊断中具有良好的泛化能力。

关键词： 煤矿防爆电气设备   振动故障检测   单分类支持向量机   变分模态分解   熵矩阵  

摘要： 煤矿防爆电气设备在运行过程中产生的振动会损害其机械完整性,导致紧固件松动、零部件磨损,并改变设备的结构与振动模态,进而引发信号特征的复杂变化,使得正常振动频率与故障引发的新频率成分相互混淆,模糊了正常信号与故障信号之间的界限,从而降低传统检测方法在故障检测中的准确性。针对上述问题,提出一种基于单分类支持向量机(OCSVM)的煤矿防爆电气设备振动故障自动检测方法。首先,构造设备的正常状态特征和振动故障状态特征,根据OCSVM的特性,将正常状态特征序列设定为OCSVM核函数的决策边界学习目标。考虑煤矿防爆电气设备振动故障信号呈现非线性和高维特征,选定多项式核作为OCSVM的核函数。然后,采用网格搜索和K−交叉验证相结合的方式对OCSVM进行参数调优,以使OCSVM达到更好的性能。最后,通过求取OCSVM目标函数的最优解,确定最优决策边界,以此实现煤矿防爆电气设备振动故障的自动检测。实验结果显示:①在迭代次数为20时,OCSVM算法算法可完成收敛,达到稳定。②基于OCSVM的电气设备信号划分实验中,借助多项式核函数能精准划分样本实现检测。③振动故障自动检测性能分析中,所提方法在各样本量下准确率均显著高于红外热成像技术检测方法、基于灰狼优化支持向量机模型检测方法,小样本量时准确率达98.25%且稳定性好。

关键词： 人工智能   远程管理   优化控制   机床主轴   设备运行状态   通信设备   技术的应用   实时感知  

摘要： 1.前言机床作为制造业的核心设备,其自动化、高精度的加工特性使人工智能技术的应用变得尤为显著,引入人工智能技术使机床实现了更加精准、高效的生产。通过传感器与通信设备的联动,机床能够实时感知和响应各种关键信息,包括设备运行状态、温度和振动等数据。借助ICT(信息通信技术)的系统分析,研究人员能深入了解机床的运行状况,及时诊断潜在问题,并通过远程管理手段实现对设备的优化控制。

关键词： 参数反演   运行时模态分析   大坝   代理模型   健康监测  

摘要： 基于监测数据反演大坝力学参数对大坝的安全评估具有重要意义。大坝振动监测信号相比于静态监测数据更能反映大坝整体结构特征,通过运行时模态分析识别大坝模态参数,可用于提高大坝力学参数反演的可靠性。针对反演中需要反复调用有限元分析模型带来计算量大的问题,提出使用神经网络建立材料参数到模态参数映射的代理模型,最后通过自适应网格搜索算法求解了反演的最优化问题。通过对一混凝土拱坝数值模型的分区弹性模量进行反演,验证了所提方法的有效性。

关键词： 结构力学   有限元   教学改革   工程实践  

摘要： 针对结构力学课程理论性较强、理解较为困难以及教学方式单一的现状,文章将有限元虚拟仿真有机地融入结构力学教学过程中,从教学内容、教学方法及成绩考核等方面进行了探索。结构分析仿真案例、有限元辅助解答课后习题、实践环节以及合理而多样化的考核体系,可以有效提高教学质量,帮助学生将结构力学与实际工程紧密联系起来,从而增强学生结构计算与分析能力,提高他们的工程实践能力。

关键词： 新能源   风力发电机组   故障诊断   维修策略   机器学习算法  

摘要： 新型能源,比如说风能,已经渐渐显露出其作为重要清洁能源的地位,风力发电机组这种设备在使用风能上扮演着重要角色,而它的稳定性又是能源供应可靠性的决定性条件。因此,对于风力发电机组的故障诊断和维修是有着重要含义的。在这个研究中,风力发电机组的故障诊断和维修方法和策略都得到了细致的解说。首要的工作,就对风机发电机组的工作流程和可能出现的故障类型做了深入的分析。之后,通过实地考察和实验,上百种故障模式下的发电机组运行数据被取得,并且基于机器学习算法,还制造出了一种新型百科的故障诊断模型。该模型能够实时监控发电机组的运行状态,一旦检测到异常,就能立即发出警报,为维修人员提供了有力的技术支持。最后,我们提出了一套针对不同故障类型的维修策略,并对其有效性进行了验证。研究发现,这套方法和策略不仅可以大大提高风力发电机组的工作效率,也能显著降低了维修成本。这项研究旨在以此为平台,推动风力发电的稳定性和经济性,为推动新能源发展提供有力参考。

关键词： 故障诊断与容错控制   时空特征   自注意力机制   长短期记忆网络  

摘要： 针对定比值系统传感器故障信息难以提取和故障重构实时性问题,提出了基于时空特征的传感器故障诊断与容错控制方法。该方法首先通过滑动窗口思想预处理离线数据,使其在固定窗口内呈现阶段性特征;其次通过融合自注意力机制和长短期记忆网络(LSTM)分别构建故障定性与定位网络、故障估计网络,以此获取传感器的故障类型、强度、位置和时间信息;最后基于故障补偿思想搭建容错控制模型,实现定比值系统传感器故障信号在线重构。实验结果表明,所提方法的诊断准确率达到97.53%,相较于传统的CNN-LSTM方法准确率提高了6.65%,验证了所提方法的有效性和准确性。

关键词： 滚动轴承   故障诊断   变频工况   振动信号分析  

摘要： 在工业自动化和智能化的发展中,滚动轴承作为机械设备中不可或缺的关键组件,其健康状况对整个生产系统的稳定性和可靠性具有至关重要的影响。随着变频技术的广泛应用,滚动轴承经常处于变速运行状态,这一现实给传统故障诊断技术带来了前所未有的挑战。针对这一问题,本文深入探讨了变频工况下滚动轴承故障诊断问题,并提出了一系列高效的故障检测与诊断方法。首先,分析了变频工况对滚动轴承故障特征的影响;其次,基于振动信号分析,提出了在变频条件下的轴承故障特征提取技术方法;最后,验证了所提出方法的有效性和可靠性。