关键词： 行星齿轮箱   频率切片小波变换   注意力机制   ConvNeXt模型   故障诊断  

摘要： 针对传统手工提取故障特征过度依赖专家的先验知识,导致信息提取不完全、效率低、成本高、漏诊误诊的问题,提出一种基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)和注意力增强ConvNeXt模型的新方法,用于行星齿轮箱故障诊断。该方法在ConvNeXt模型基础上融合卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),使网络更加聚焦于关键区域的特征,减小无关目标的干扰。通过FSWT将一维振动信号转化为具有二维特征的时频谱图像,输入到改进后的网络中进行自动特征提取,并建立特征空间与故障空间之间的映射关系,实现不同故障模式的准确区分。利用动力传动模拟实验台数据对所提方法进行实验验证,结果表明:相较于其他网络模型,改进后的ConvNeXt模型能够准确识别出齿轮特定类型的故障,且噪声干扰下依旧展现出良好的鲁棒性。所得研究成果可为行星齿轮箱智能故障诊断提供参考。

关键词： 热电偶   故障原因分析   补偿导线   冷端补偿  

摘要： 在石油化工自动化生产中,温度作为一个过程量,是需要实时测量显示并根据生产需要进行控制的重要参数之一。在测量温度的仪表选型中,热电偶的应用极为广泛,本文主要从热电偶原理、故障现象、解决方法等方面进行介绍,旨在帮助大家更好地解决实际生产中热电偶故障问题。

关键词： 含DG配电网   故障诊断   时间序列   主动诊断  

摘要： 为提升含分布式电源(DG)配电网故障诊断的准确性和效率,有效应对元件拒动或误动以及复杂故障频率波动问题,提出一种基于时间序列的含DG配电网故障主动诊断方法。通过构建含DG配电网整体与保护元件动作时间序列,运用固有时间尺度分解(ITD)方法提取和重构含DG配电网故障典型特征。借助原有的Petri网与含DG配电网重构特征,构建模糊Petri网。分析含DG配电网状态变化,结合其故障信号频率与触发条件,主动诊断含DG配电网故障。结果表明,该方法能适应各类情况下的含DG配电网故障状态,有效排除元件拒动或误动的干扰,提高不同类型故障的诊断准确性,且具备较高的诊断效率和鲁棒性。

关键词： 塑料排水板   井阻   等效直径   固结沉降   涂抹作用   有限元分析  

摘要： 塑料排水板在软土地基处理中应用非常广泛。目前,设计中都是将塑料排水板等效为砂井进行设计,但对等效砂井的直径尚未形成统一认识。通过建立B型塑料排水板和砂井(单井)的三维有限元模型,对排水板等效为砂井的等效直径进行了有限元计算分析。结果表明:塑料排水板按照理想砂井等效时,等效砂井直径随井深增大稍有减小,可以近似按照不随井深变化考虑,等效砂井直径平均值为18.15 mm。现有计算公式的等效直径均大于此值,Fellenius和Bouazza公式的计算结果为22.57 mm,与文中结果最接近。塑料排水板按照非理想砂井等效时,等效砂井直径随井深增大而增大,表现为线性关系,该线性关系式可用于实际工程中等效砂井直径的计算。

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： 电驱重载   排气管夹   模态分析   设计改进  

摘要： 某重载车辆排气管夹在使用过程中发生了断裂失效现象,经过微观形貌观察,断口呈疲劳裂纹。所研究的重载车辆使用工况包括机动运输和原地取力,首先,针对排气管夹在这两种工况下的振动情况进行试验研究,获取断口处两测点位置的振动加速度值。试验结果表明,在原地取力且发动机1700 r/min满负荷情况下,排气管夹测点加速度值异常,通过模态计算并与该工况下的频域振动信号进行对比发现,共振主要发生在138 Hz。为了避免排气管夹再次出现失效现象,对其进行了设计改进。改进后的结构提高了自身的模态频率,能有效避免发生共振。最后针对改进设计再次进行试验发现,在发动机低转速工况下管夹测点位置振动加速度有所下降,但是发动机高转速工况下测点的振动加速度有所上升。改进后的设计并未使主频成分发生明显改变,但是在车辆的后续使用过程中未再出现失效现象。

关键词： 供暖电气自动化工程   调试技术   故障诊断方法  

摘要： 供暖系统作为城市基础建设的重要组成部分,其能否稳定可靠运行关乎人们的日常生活。其中,调试技术与故障诊断方法是确保供暖系统稳定运行的关键技术,供暖公可通过采用科学合理的调试流程以及有效的故障诊断方法来降低设备发生故障概率,从而为人们提供一个更加舒适温馨的居住环境。本文深入探讨了供暖电气自动化工程的调试技术与故障诊断方法,并提出一些故障解决建议,以期为相关人员提供技术支持。

关键词： 煤矿机电设备   信息化   智能化   故障诊断   预测分析  

摘要： 为了提升煤矿机电设备的运行可靠性与安全性,研究了信息化与智能化技术在故障诊断与预测中的应用。通过数据采集、传输与可视化等信息化技术手段,建立了实时监测与决策支持系统;利用机器学习、深度学习和专家系统等智能化技术,实现了故障诊断与预测分析。结果表明,结合多源数据与先进算法,能够显著提高设备故障诊断的精准度与预测的有效性。建议加强数据质量管理与多模型融合研究,以进一步提升系统的鲁棒性与实用性。

关键词： 电缆故障定位   原始信号   故障行波   EMD算法   VMD算法  

摘要： 煤矿井下电力电缆故障的发生严重影响煤矿的正常运行和人身安全,迅速发现并定位煤矿井下电缆故障点有利于恢复煤矿安全生产。提出将VMD算法应用于煤矿电力电缆故障诊断的定位技术,通过分析电力电缆故障的类型及行波定位方法,研究EMD算法与VMD算法的原理、特性,并分别用上述2种算法分解模拟故障行波信号,对比结果得出,采用VMD算法分解的故障行波信号在保留原始信号特征方面表现更为优越。此外,VMD算法能够更有效地提取故障行波信号中的信息,并且在面对复杂环境和噪声干扰时表现更为稳健,为煤矿井下电缆故障定位技术提供参考。

关键词： 引风机轴承   故障诊断   改进CNN  

摘要： 针对电厂旋转设备的滚动轴承变工况运行时传统深度学习方法特征学习能力不足的问题,提出一种基于改进CNN的引风机变工况轴承故障诊断方法。首先利用多尺度卷积对原始特征图进行特征提取;然后利用通道注意力机制对多尺度特征进行自适应筛选;之后构建稠密连接残差模块结构,以实现模型快速收敛和特征重用目的;最后以SoftMax交叉熵作为损失函数,利用Adam软件进行优化,实现对轴承健康状态的识别。通过模拟试验测试结果表明:基于模拟试验台变转速轴承数据集,平均准确率达到99.68%;基于美国凯斯西储大学变工况轴承数据集,平均准确率达到97.10%,与稠密连接网络、残差网络、人工神经网络、多尺度卷积神经网络等模型进行对比,具有更好的诊断性能。