关键词： 博物馆   电力系统   故障诊断   大数据技术  

摘要： 博物馆作为重要的文化设施,其电力系统的稳定运行对于保护文物、提供良好的参观体验以及确保安全至关重要。然而,传统的故障诊断与预测方法在面对复杂多变的电力系统时存在局限性。大数据技术的发展为解决这些问题提供了新的途径。本研究旨在通过应用大数据技术,提高博物馆电力系统的故障诊断与预测能力,并优化电气设计。

关键词： 滚动轴承   故障识别   SVD   EWT  

摘要： 为了解决滚动轴承早期微弱故障难以提取的问题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)与奇异值分解(SVD)差分谱的故障特征识别方法。针对EWT中频带划分问题,将SVD及希尔伯特包络曲线结合实现频带自适应分割。首先利用奇异值对个数与信号中主要成分数量的对应关系确定利用希尔伯特变换对频带进行包络时的峰值个数;然后逐次对频谱进行迭代包络直至峰值个数与奇异值对个数相等,从而实现频谱的自适应划分;最后利用振动信号的均方根值来筛选EWT信号分量中故障敏感分量并通过包络谱实现滚动轴承故障的识别。采用实际轴承故障数据验证了该方法的实用性。

关键词： 沥青路面   温度应力   大温差   有限元   疲劳开裂  

摘要： 针对河西大温差地区温度循环引发的半刚性沥青路面温度疲劳裂缝问题,利用有限元软件ABAQUS,建立了典型的半刚性沥青路面三维有限元模型,分析其在实际温度场下路面结构的温度应力分布特征,探究了温度应力的主要影响因素,并采用疲劳方程来计算该地区的温度疲劳寿命。结果表明:各结构层的温度应力呈现出规律性变化,在秋季整个面层表现为完全拉应力,春冬季节表现为拉压交替;秋、冬季温差比春季温差对路面的损坏更为严重,且冬季路表最大拉应力达到0.962 MPa,路面极易因受拉而发生开裂;影响路表温度应力的最主要因素为日最大温差、日总太阳辐射和50 cm地温;温度应力作用下疲劳开裂时间较早,与现场调研情况基本吻合。

关键词： 核电站   主凝结水系统   调节阀  

摘要： 本文针对核电站主凝结水系统调节阀电动执行器故障检测问题,设计了一种基于多源异构数据融合的故障诊断系统。该系统采用分层架构,包括应用层、业务逻辑层、数据处理层和数据采集层。通过应用WPF、SOA、Spark等先进技术,实现了海量监测数据的高效处理和智能诊断。仿真试验结果表明,系统故障检出率达95%以上,误报率和漏报率均低于1%,诊断时延不超过0.5s,具有较高的可靠性和实时性。

关键词： 电力设备   状态评估   故障预测   数据驱动  

摘要： 本文对电力设备状态评估与故障预测进行研究,旨在提高设备的可靠性和安全性,降低维修成本。采用数据驱动方法,通过收集电力设备的运行数据,进行状态评估和故障预测。状态评估主要基于设备的历史运行数据,而故障预测则基于设备当前运行状态和历史故障数据。研究采用了历史运行数据进行分析,并给出了存在的故障及其发生的时间。结果显示,该方法能够准确评估设备的状态并预测出发生的故障,具有一定的应用价值。

关键词： 遥控钥匙   后视镜   行驶里程   事故故障   SUV   蜂鸣器   手自一体变速器   用户反映  

摘要： 故障1:ix35用遥控器锁车没反应关键词:外部后视镜、熔丝、事故故障现象:一辆2019年产北京现代ix35运动型多功能车(SUV),搭载1.4T发动机和6挡手自一体变速器,行驶里程8.2万km。用户反映该用遥控钥匙车锁车,没有反应,解锁时蜂鸣器会鸣响2下。此前,已为遥控钥匙更换过电池,故障未能解决。

关键词： 长短时记忆神经网络   装备故障预测   神经网络   果蝇算法  

摘要： 着眼解决装备故障预测难度大、精度低,影响装备维修期确定及装备维修资源筹措的现实矛盾,在总结分析现有装备故障预测研究的基础上,针对装备故障数据时序性强的特点,引用当前最新流行、对时序数据处理效果最好的LSTM算法,提出一种基于改进LSTM循环神经网络的装备故障数量预测方法。对网络结构进行详细设计,给出了网络训练和网络预测的实现算法,融合果蝇算法求解效率高的优势对网络参数进行优选,并利用某型装备故障发生的实际数据进行实验,与BP神经网络、广义回归神经网络、小波神经网络、压缩和激励网络等预测模型进行性能对比,证明方法效果良好,为科学预测装备故障数量、提高装备维修效益提供了一种有效方法。

关键词： 110kV输配电线路   故障检测   智能化技术   大数据   人工智能  

摘要： 本文综合分析了传统的故障检测技术,与现代智能化故障检测技术的优缺点,重点探讨了基于智能传感器、大数据与人工智能技术的故障诊断系统,并结合典型案例,评估了智能化技术在实际运行中的应用效果。研究表明,智能化检测方法在提高故障诊断精度、缩短故障处理时间、减少人工成本等方面具有显著优势,为110kV输配电线路故障检测技术的发展及应用提供了理论依据。

关键词： 变分模态分解   灰狼优化算法   峭度最大准则   故障诊断  

摘要： 针对滚动轴承信号易受噪声影响而使微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于灰狼优化变分模态分解(GWO-VMD)和双向长短期记忆网络的卷积神经网络(CNN-BiLSTM)滚动轴承故障诊断方法。首先,利用GWO优化VMD实现其分解层数及二次惩罚因子2个重要参数的自适应选择;其次,利用峭度最大准则来筛选GWO-VMD分解的最佳本征模态函数分量(IMF);然后,提取最佳IMF分量的特征,并输入到CNN-BiLSTM网络中去训练。通过滚动轴承实验故障数据集进行故障诊断实验,结果表明:本文所提方法的故障诊断准确率为99.33%,与PSO-VMD-CNN-BiLSTM和VMD-CNN-BiLSTM方法的诊断结果进行对比,该方法在故障诊断准确率方面具有优越性。

关键词： 起落架   不收放   电磁阀   故障分析  

摘要： 通过对某型战斗机起落架收放工作过程中出现的不收放故障进行分析,运用故障树法,结合起落架收放系统和电磁阀工作原理,查找和分析故障原因,对故障产品提出改进优化措施,确保后续产品质量,保证安全飞行。