关键词： 滚动轴承   故障诊断   集成经验模态分解   卷积神经网络   双向长短时记忆神经网络  

摘要： 针对滚动轴承在噪声环境中发生故障时,传统深度神经网络容易出现特征提取不充分,过拟合,泛化能力不足的问题,提出一种集成经验模态分解(EEMD)与卷积神经网络-双向长短时记忆网络(CNN-BiLSTM)的故障诊断方法。在信号预处理阶段使用EEMD将噪声环境下的振动信号分解为一系列固有模态函数,降低噪声的影响;在CNN部分的第1层使用大卷积核与多分支结构获得不同的感受野,在每一个分支中随机丢弃一些数据增强模型的抗干扰能力,从而提取到更具泛化能力的多样化特征信息,后续部分使用残差结构,以免网络较深时发生梯度消失的现象,解决深层次网络退化问题;在BiLSTM部分使用2个并行的分支结构,用于增强模型对时序信息的利用,从而提高模型在不同工况和噪声环境下的准确率。使用凯斯西储大学轴承数据集和西安交通大学轴承数据集对所提方法进行验证,并与其他深度学习方法和传统机器学习方法进行对比,结果表明本文方法在多种工况和噪声环境下均取得了优异的故障诊断性能。

关键词： 贝叶斯网络   精密医疗设备   故障诊断   机械故障   电路故障  

摘要： 为提升精密医疗设备的运行可靠性,提出基于贝叶斯网络的精密医疗设备故障诊断方法。精密医疗设备故障主要包括机械故障、电路故障、操作不当故障、老化磨损故障以及软件故障五种类型。采集精密医疗设备运行信号,提取所采集设备运行信号的故障特征,依据所提取的设备故障特征,通过完成训练的贝叶斯网络实现医院精密医疗设备的故障诊断。贝叶斯网络通过确定节点数量以及节点状态、构建有向无环图、贝叶斯网络参数学习以及贝叶斯网络推理四部分实现故障诊断。将该方法应用于医院的全自动血液细胞分析仪中,验证该方法可以诊断医院精密医疗设备的机械故障、电路故障等不同类型故障,提升精密医疗设备的运行可靠性。

关键词： 汽轮机本体维护   常见故障   修复策略  

摘要： 本文旨在深入剖析汽轮机本体维护中常见故障的多样性及其相应修复策略,通过探讨这些问题的复杂性,我们希望能够为这一电力生产与工业领域中不可或缺的设备提供更为全面的理解。汽轮机,作为电能转换的核心,承载着生产效率和安全性的重任。文章首先详细识别出汽轮机本体可能遭遇的故障,包括转子失衡、轴承故障、蒸汽泄漏、叶片损坏及热应力裂纹等,这些故障不仅影响设备的运行性能,更关系到整体生产的安全和稳定。随后,本文针对这些不同的故障类型,提出了切实可行的修复策略,如对转子进行动平衡校正、轴承的拆解与修复或更换、蒸汽泄漏点的精准定位与封堵、叶片性能的全面测试与修复,以及热应力裂纹的科学处理等。在这一过程中,我们特别强调了对修复质量与工艺参数的严谨把控,同时也呼吁定期维护与检查的重要性。最后,文章总结了有效实施修复策略不仅是保障汽轮机长期稳定运行的关键,更是提高生产效率、减少安全隐患的必由之路。

关键词： 汽车柴油机   启动困难   故障诊断   维修策略  

摘要： 汽车柴油机启动困难是柴油车常见故障之一,严重影响车辆的正常使用。本文通过分析机械系统、燃油供给系统和电控系统的常见故障,总结了柴油机启动困难的故障诊断方法,从故障维修流程制定、关键部件检修和系统性能测试等方面,探讨了汽车柴油机启动系统的维修策略。采用系统化的故障诊断思路,运用先进的检测维修技术,能够快速准确地排除柴油机启动困难故障,为柴油车的正常使用提供可靠保障。

关键词： 民航发动机   故障诊断   部件级建模   信息融合   非线性气路分析  

摘要： 针对民用航空发动机传感器数量不足、难以实现有效故障诊断的问题,提出了融合先验信息的自适应气路分析模型(AGPAM-PI),提升了发动机故障诊断的准确性与效率。AGPAM-PI结合发动机指印图的先验信息和非线性气路故障诊断方法,首先通过指印图对故障信息进行有效补充,对故障因子求解范围约束限定,然后再利用非线性气路分析模型进行故障诊断。以一台在实际运营过程中发生故障的CFM56-7B发动机数据进行验证,结果表明模型对该发动机的故障进行了准确的定位并通过发动机故障诊断规则分析了发动机故障模式,证明了模型的有效性。相比传统的气路故障诊断方法,先验故障信息的引入增强了单元体故障的识别能力,提高了诊断精度。

关键词： 全并联自耦变压器   牵引网   行波法   故障测距   行波波速  

摘要： 行波法故障测距应用于全并联自耦变压器(AT)供电方式牵引网时,存在波头辨识困难和波速不确定的问题。提出了一种免疫波速影响的全并联AT牵引网多测点行波故障定位方法。分析了AT所故障初始电流行波的特征,利用其幅值确定故障线,通过AT所故障线初始电流行波和初始电压行波的极性判断故障方向,结合判断出的故障方向信息,选用测距公式计算故障距离。PSCAD/EMTDC电磁暂态软件仿真结果表明,所提出的测距方法是可行的,且具有极高的鲁棒性和准确度。

关键词： 固体发动机壳体   振动夹具   工装夹持方式   模态分析   谐响应分析  

摘要： 振动环境试验是固体发动机结构性能验证的重要手段之一,使用工装夹具将试验件紧固在振动台上,保证振动载荷能够准确传递,避免共振或甩尾现象的发生,是固体发动机振动试验期望达到的理想目标。针对某型号固体发动机壳体振动试验工装夹持方式,提出一种基于比例系数的振动试验夹持优化方法,建立固体发动机壳体和工装夹具的仿真模型,在不同比例系数的夹持方式下,对结构进行模态分析和谐响应分析,并在90kN电磁振动台上完成壳体的振动试验测试。试验结果表明,在进行该长细比为2.6的固体发动机壳体振动试验时,比例系数为0.9时为最优夹持方式,与仿真分析结果基本一致,本夹持优化方法对固体发动机壳体振动试验具有一定参考价值。

关键词： 电力   线路   故障   运行输配电   快速检测  

摘要： 为高效发觉电力传输与配电网络中遭遇的运行故障,本研究着重探究了短路电流等关键信号对配电线路运行异常的定位与追踪。在深入分析电力系统运行状态的基础上,构建了输配电线路故障模型,以此作为故障原因探究及预后预测的技术支撑。具体而言,通过应用多尺度熵算法提取了信号特征,开发了应用于线路运行故障检知的自动检测系统。实践证明,此技术极大地加快了故障检测及定位的速度,满足了对故障进行即时响应与精确定位的迫切需求。

关键词： 多模态强化学习   单相   柔性调控   接地故障   配电网  

摘要： 针对现有调控技术在对配电网单相接地故障调控时,存在机组实际出力远小于机组最大出力的问题,引入多模态强化学习,开展配电网单相接地故障柔性调控技术研究。抑制配电网单相柔性单相电流,通过欧姆定律求解故障相负荷电流,基于多模态强化学习的调控辅助决策生成,实现对故障的柔性调控。通过对比实验证明,新的调控技术应用可以使机组实际出力更接近最大出力,提高机组整体运行效率。

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。