关键词： 粗糙集理论   三枝决策理论   二元logistic方程   磨矿机   故障诊断  

摘要： 磨矿机是一种磨碎矿石的开采设备,广泛应用于矿石加工、材料制备、工业生产、能源生产等领域。磨矿机出故障将直接影响整个生产流程的效率和产品质量。磨矿机故障受到多种因素的影响,通过引入粗集决策理论对于影响故障发生的相关因素进行二元logistic回归计算,并且采取一种自适法求取阈值,根据粗糙集的三枝决策理论分析,结合其特点,开发基于粗集决策理论的磨矿机故障预警系统。

关键词： 量子行为   中压配电网   粒子群算法   多目标故障   自动识别  

摘要： 为精准识别和定位配电网故障,提出基于量子行为粒子群算法的中压配电网多目标故障自动识别方法。采用叠加原理分析中压配电网多目标故障行波,确定电压和电流行波的折射和反射系数;将不同的行波系数对应在粒子空间中,以最优解更新函数计算行波系数极值,并跟踪行波信号确定故障目标;选择量子行为编码理论线性求解粒子群,自动识别多目标故障的具体位置,完成方法设计。实验结果表明:以35kV中压配电网作为测试对象,采用所提方法对故障线路进行目标识别,能够实现快速且准确的故障点目标定位,具有应用价值。

关键词： 麻雀搜索算法   BP神经网络   变压器   故障诊断   非线性惯性权重   纵横交叉策略  

摘要： 变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入非线性惯性权重和纵横交叉策略,从而提高算法的收敛速度和全局寻优能力;其次,将ISSA与传统SSA在收敛函数上进行对比分析,得到ISSA算法在迭代12次后以52%的准确率收敛,而SSA算法迭代23次后才达到25%的准确率,证明了ISSA在收敛速度和精度方面有明显提高;最后,将ISSA-BP、SSA-BP和BP诊断模型进行对比。实验结果表明,ISSA-BP模型准确率达到了97%,比SSA-BP、BP神经网络模型分别提高了4%和11%,可以认为提出的算法模型在变压器故障诊断领域具有更高的精度与良好的发展前景。

关键词： 盾构隧道   铁路路基   沉降   有限元   箱涵  

摘要： 为了确保既有铁路股道群的安全运营,以合肥市轨道交通8号线龙湖北路站~北城高铁站区间下穿淮南线、京港线、合蚌线、双雷线项目为依托,采用有限元方法模拟盾构施工全过程,分析盾构掘进对既有铁路路基的影响规律。研究结果表明,与水平变形相比,盾构施工引起的铁路桥桩、路基箱涵沉降变形较为显著,最大沉降值为1.86mm,位于双线贯通时京港铁路线箱涵底部。双雷线铁路桥桩、淮南上下行线路基箱涵、京港上下行线路基箱涵及合蚌上下行线路基箱涵变形均满足变形控制要求。研究成果可为隧道下穿既有铁路路基引起的沉降分析提供参考。

关键词： 建筑电气系统   支持向量机   小波降噪   电气故障  

摘要： 文章探讨支持向量机和小波分析结合的建筑电气故障诊断系统,利用小波降噪完成对电气系统故障特征的提取,由支持向量机完成故障诊断。通过试验,证明该算法表现出稳定的性能,相对反向传播神经网络和单纯使用支持向量机都具有更高的准确性,可以满足建筑工程电气系统故障诊断的需求。

关键词： 牵引车   进气噪声   模态分析   车内噪声  

摘要： 为降低某牵引车低阻进气系统对驾驶室内噪声的影响,基于模态仿真分析和台架模态测试,建立进气系统模态仿真模型,对影响驾驶室内噪声的进气系统主要阶次噪声进行定位、定频,并利用该模型研究了进气系统进气道总成、空气滤清器总成和底座总成噪声的特点、相应降噪措施及效果,通过精准控制上述主要总成的模态并进行优化设计,有效降低了驾驶室内噪声。

关键词： 高压电气试验设备   多维监测   检测精度  

摘要： 本文研究了变电站高压电气试验设备的故障检测与运行状态评估方法,基于多维监测技术和智能诊断手段,对电压波形、谐波含量、局部放电、振动及温度等关键参数进行综合分析。同时,结合500kV变电站案例,验证了该方法在故障定位、检测精度及预测能力方面的有效性。研究表明,该方法能够提升设备运行状态的实时监测能力,提高故障预警水平,增强电力系统的安全性和稳定性,为优化电力设备的故障诊断技术和构建智能化预防性维护体系提供了技术支持和应用参考。

关键词： 数控卧式铣镗床   主轴箱   动静态特性分析   轻量化  

摘要： 机床主轴箱的动静态特性优劣对机床整体精度具有重要影响。以数控卧式铣镗床侧向开口的主轴箱为研究对象,应用SolidWorks软件对主轴箱典型工况下的动静态特性进行分析;应用Simulation中的拓扑优化模块对主轴箱进行优化。对比优化前后的分析结果可知:主轴箱开口处是受力薄弱区域,优化后的主轴箱总质量降低了3.68%,最大变形量从0.059 mm降至0.051 mm;最大应力从18.4 MPa降至13.81 MPa,各阶振动频率均有所增加,振动幅度也有所改善,可有效避免共振。

关键词： 机电设备   振动监测   故障预警   物联网   机器学习  

摘要： 随着工业自动化程度不断提升,机电设备的连续、稳定、安全运行对于生产效率具有至关重要的影响。本研究以机电设备为研究对象,探讨设备运行中的振动监测和故障预警的关键技术。首先,构建了一套基于物联网和大数据的机电设备实时振动监测系统,能够实时收集并分析设备的振动数据。然后,运用机器学习技术,开发了一种故障预警模型,有能力识别出振动数据中的异常模式与故障特征,并实现实时预警。结果 表明,本系统可以有效检测到机电设备运行状态的异常,并能预警可能出现的设备故障,进而提前进行保养或者修复,显著提高了设备的可用率和运行效率。本研究的成果具有很高的实用价值和推广性,可以为相关机电设备的安全稳定运行提供重要技术支持。

关键词： 锚机   故障分析   管理建议   制动器   抛锚  

摘要： 锚泊作业是船舶运行最重要操作之一,锚机是船舶抵离港、工程作业、拖带作业都离不开的关键性设备。锚机的故障将严重影响船舶营运,甚至导致船舶安全事故。正确认识锚机结构、原理,定期进行维护保养,是锚机管理的重要部分。以DMA24-3-45型电动锚机的一起故障为例,简要介绍电动锚机制动器的结构和原理,针对电动锚机的故障进行分析和处理,并提出管理建议,以提高其使用性能。