关键词： 热挤压   芯棒   疲劳   有限元   实验  

摘要： 以H13热挤压芯棒为研究对象,采用ABAQUS有限元模拟软件建立模型并模拟挤压芯棒的工作过程,获得挤压力以及截面温度场和Mises应力场等计算结果。以模拟计算所得挤压力与实测挤压力相比较,验证了模型的精确性;并对两种规格的H13挤压芯棒实物进行表面粗糙度、硬度和金相检测,实验结果验证了模拟计算结果的可靠性。在有限元模拟计算的基础上采用FE-SAFE软件进行了疲劳寿命预测,对比了无涂层、α-Al_(2)O_(3)涂层和ZrO_(2)涂层材料对挤压芯棒疲劳寿命的影响,显示ZrO_(2)涂层芯棒寿命最长,α-Al_(2)O_(3)涂层次之,无涂层芯棒寿命最低,采用涂层技术可有效提高芯棒寿命。

关键词： DSA   血管造影X射线机   故障   维护  

摘要： 随着心脑血管疾病患者的发病率持续上升,医用血管造影X射线机(DSA)的应用越来越多,相关技术也愈发成熟。医用血管造影X射线机(DSA)不仅可以应用于全身血管造影与介入手术,还能用于检查血管和心脏等。数字减影血管造影技术的工作原理是将注入造影剂前后两次拍摄的人体X线图像,通过计算器获得清晰的纯血管图像,从而实现实时显现血管造影图像。当前DSA设备种类较多,不同种类的DSA设备性能有所不同。我院目前在用的一台医用血管造影X射线机(生产厂家:Siemens AG型号:Artis zeeⅢfloor)属于较为先进的DSA,在使用时性能良好,能为诊断提供有效的辅助,但是在使用的过程中也会出现一些故障,从而造成比较严重的影响。本文研究西门子Artis zeeⅢfloor医用血管造影X射线机(DSA)的典型故障,文章内容会对该设备进行介绍,分析典型故障维护案例。希望本文能为DSA设备维护提供参考性意见,从而提高设备维修效率,延长设备使用时间。

关键词： 泵机故障   诊断平台   功能   三维可视化  

摘要： 为增强水电站泵机故障诊断效果,基于实际需求开发一种泵机故障诊断平台。基于诊断平台功能需求设计平台数据管理功能、用户登录功能、核心功能界面及三维可视化功能,最后通过实践应用分析的方式,验证诊断平台功能是否达到预期要求。由实践应用分析可知,诊断平台各项功能良好,均符合预期要求,可将其大规模推广。

关键词： 电动座椅   振动故障   智能声学检测  

摘要： 随着汽车电动座椅的广泛应用,其振动故障诊断的重要性日益凸显。本文提出了一种基于智能声学检测的汽车电动座椅振动故障诊断方法。该方法通过声学信号采集、预处理、特征提取和支持向量机智能诊断等步骤,实现了座椅振动故障的快速、准确识别。实验结果表明,与传统的基于振动信号分析的方法相比,本方法在诊断准确率、误报率、漏报率和诊断时间等方面均具有显著优势。研究成果为汽车电动座椅的健康管理和预防性维护提供了新的技术手段,对提升汽车的安全性、可靠性和舒适性具有重要意义。

关键词： 电力电缆   故障原因   检测技术  

摘要： 随着经济的快速发展和城市化水平的提升,电力电缆作为一种重要的电力输送方式,其在电网中的应用日趋广泛。然而,电力电缆在运行中容易出现各类故障,增加了电力系统的不稳定性,对人民生活和国民经济都产生了潜在威胁。对电力电缆故障的原因进行深入分析,并探讨有效的检测技术成为一项重要的研究课题。本文阐述了电力电缆故障检测的重要性,进而从绝缘故障、超负荷、短路及闪络等方面细致探讨了电缆故障的类型和成因,以及对施工水平、材料管控、智能检测等预防措施给予建议。本文旨在提升电力电缆的运维效率与安全水平,为相关领域的工程技术人员提供重要参考。

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： Yu范数   迁移学习   跨工况   故障诊断  

摘要： 针对因跨工况引起的轴承不同故障边界处模糊性增大以及数据分布发生改变,从而导致待诊断样本识别精度不高的问题,提出了一种基于深度迁移度量学习的跨工况轴承故障诊断方法。首先,将轴承振动信号转化为频域样本并归一化;其次,构建基于Yu范数的深度迁移度量学习模型(Yu_DTML),利用基于Yu范数的边际Fisher分析(MFA)对网络顶层的源域特征进行约束,同时采用源域与少量有标签目标域特征间的联合最大均值差异(JMMD)来表征域间分布差异,并通过最小化损失函数以实现知识迁移;之后,在网络特征输出层添加反向传播神经网络(BPNN)分类器,从而实现轴承故障样本的跨工况诊断;最后,通过对跨工况轴承数据的诊断分析和抗噪性分析,结果表明所提出的方法优于基于迁移成分分析与深度信念网络的故障诊断方法(TCA+DBN)、基于Yu范数与最大均值差异(MMD)的深度迁移度量学习方法(Yu_DTML(MMD)),以及基于欧式距离与JMMD的深度迁移度量学习方法(Euc_DTML(JMMD))。

关键词： 10 kV配电线路   故障定位   分布式检测   无线通信  

摘要： 为进一步提高10 kV配电线路故障查找及处置效率,针对传统巡线监测方式故障查找效率低下、故障研判准确率较低等问题,对配电线路故障定位监测技术进行研究,设计了一种基于无线通信的配电线路故障分布式定位监测系统。该系统采用分布式检测终端实时采集现场配电线路的电压电流参数,并通过无线通信网络将其实时传输至远控平台及抢修终端,以有效缩短故障查找及处置时间,提高配电线路运行的可靠性。

关键词： 十线制   双牵引道岔   故障检测   装置  

摘要： 十线制双牵引道岔在现代铁路系统中具有重要的作用,其正常运作直接关系到列车的安全和交通效率。然而,由于其复杂的机械结构和多样化的外部环境,道岔故障时有发生,尤其在关键运输节点,故障可能导致严重的运营中断和安全隐患。研究旨在设计一种高效、稳定的故障检测装置,能够及时发现道岔的机械卡阻、牵引失灵和电气故障等问题。装置集成多种传感器与智能算法,结合数据采集、故障识别和报警系统,实现实时监控与精准检测。实验验证结果表明,该装置具有高精度、高灵敏度和低误报率的特点,有效提升了道岔运维管理水平和铁路系统的整体安全性。

关键词： 离心泵   故障诊断   特征提取   声振融合   改进级联森林  

摘要： 针对故障诊断中单一来源信号特征信息表征不充分以及深度神经网络调参复杂、构建难度大等问题,提出了一种基于声振特征融合和改进级联森林的离心泵故障诊断方法。首先,对多个传感器采集的声振信号进行小波包去噪,提取降噪信号的时域特征、频域特征和小波包能量特征。利用核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)对声振信号特征进行特征融合与数据降维,得到特征矩阵。在深度级联森林的基础上引入极端随机森林构建级联层,并添加XGBoost预测器提升模型性能,得到改进级联森林模型。利用改进的级联森林模型进行故障分类,试验结果表明,该方法能够有效识别离心泵的故障类型,并且声振信号特征融合相比于单源信号特征能够有效提升诊断精度。