关键词： 秸秆还田   链锤式装置   土壤切削模型  

摘要： 针对山地丘陵单块面积小、分布不集中的耕地,设计了一种链锤式秸秆还田装置。根据链锤切削土壤的工作特点,利用ANSYS/LS-DYNA软件建立链锤—土壤切削仿真模型,研究链锤切削土壤的过程和功率变化。装置行进速度为1.5 km/h,链锤转速为600 r/min,切削深度为200 mm时,结果表明,单组链锤切削土壤的最大功耗为0.3 kW,与理论经验公式得到的结果相近,该模型具有较高的准确性,可为链锤式秸秆还田装置的研究和类似的土壤切削提供参考和借鉴。

关键词： 发电厂   变电运行   安全管理   故障排除   应急响应  

摘要： 在变电运行环节,发电厂面临设备老化、操作错误及环境变动等安全隐患,这些因素可能引发系统故障或设备损害。保障变电系统安全稳定运行的关键,首当其冲是强化设备定期的检测与维护,进而优化设备管理水平,从而确保设备性能始终处于优良状态;对运行监控及故障预警系统进行优化,旨在迅速识别并解决可能存在的隐患;构建完备的应急响应体系,确立高效的快速响应流程,确保在突发故障发生时,系统运行得以迅速恢复。

关键词： 切割摆动辊系统   液压缸抖动   内泄式液控单向阀   外泄式液控单向阀   液控单向阀反向开启   减压阀   卸荷阀芯  

摘要： 为解决某钢厂切割摆动辊系统中液压缸的抖动问题,对该系统使用的内泄式液控单向阀进行了研究,并给出了增加减压阀或采用外泄式液控单向阀两种解决方案。首先,分析了该液压系统的工作原理,推导了内泄式液控单向阀即将反向开启和维持反向开启的条件;然后,采用AMESim仿真软件搭建了内泄式液控单向阀及切割摆动辊液压系统的仿真模型,对液控单向阀的阀芯位移、液压缸受力等情况进行了仿真分析;最后,在实验室模拟了该液压系统,分别对不带卸荷阀芯和带卸荷阀芯两种结构的内泄式液控单向阀进行了实验验证;并提出了增加减压阀和改用外泄式液控单向阀两种解决方案。研究结果表明:如不满足维持反向开启的条件,内泄式液控单向阀会反复启闭,导致液压缸抖动;实验中液控单向阀A口流量在0.5 L/min~4.5 L/min之间剧烈变化;但采用减压阀将无杆腔压力降至27.5 bar后,液压缸平稳下降;而外泄式液控单向阀只要反向开启就能维持开启,实验中液控单向阀A口流量稳定在0.65 L/min,液压缸平稳运行,切割摆动辊系统采用减压阀消除了液压缸抖动。以上结论可为液控单向阀的工程实际应用提供理论依据。

关键词： 配电网   故障识别   人工智能   深度学习   特征工程  

摘要： 随着全球能源转型和电力系统日益复杂,传统的配电网故障识别方法已难以满足新型配电网对高效、精准、实时诊断的需求,人工智能技术成为配电网故障识别的重要技术手段。本文分析了人工智能在配电网故障识别中的应用,介绍了特征工程、深度学习、强化学习和混合智能方法等四种主要技术,讨论了当前技术面临的数据质量、可解释性等挑战,并展望了未来技术的发展方向。本文为配电网故障识别领域的智能化发展提供了一些思路。

关键词： 振动计量   轴承故障诊断   卷积神经网络   多分支   通道注意力机制   水泥生产设备  

摘要： 针对传统轴承故障诊断模型学习关键故障特征能力不足,且在噪声干扰下诊断精度受限的问题,提出了一种多分支多尺度卷积神经网络结合通道注意力(MBSACNN)的故障诊断方法。该方法采用多通道多输入的方式弥补传统模型只能分析单一维度故障特征信息的不足;进行连续小波变换将样本转化为时频信号,增强样本信息的多样性;利用多尺度并行卷积获取关键特征,增强特征学习能力;结合通道注意力机制有效融合多分支故障特征,提升故障诊断的准确性。与传统故障诊断模型相比,MBSACNN模型在特征学习和抗噪性能方面都表现出一定的优势。在凯斯西储大学(CWRU)实验数据集零噪声与强噪声情况下,故障分类准确率分别为99.99%和96.97%;工程应用中,在噪声干扰强烈的3类水泥生产设备上故障分类准确率均优于97.25%,具有较高的诊断精度与噪声鲁棒性。

关键词： 流式细胞仪   故障诊断   预防措施   传感器   控制阀  

摘要： 流式细胞仪是一种广泛应用于生物医学研究和临床诊断的高精密仪器,其通过流式细胞技术可以对单个细胞进行高速、高效地分析和分选[1]。贝克曼(Beckman)作为流式细胞仪制造商之一,其产品以其稳定性、精度和可靠性而闻名于业内。虽然贝克曼流式细胞仪在设计和制造上具有卓越的品质,但由于长时间的使用、日常维护不当或环境因素的影响,仍然存在故障的可能性。

关键词： 技术水平   汽车故障诊断   维修人员   诊断方法   深入剖析   故障现象   形成机理  

摘要： 维修人员在日常工作中,常会与一些新奇故障不期而遇。这些故障时而令人感到异常棘手,时而让人兴奋不已,它们在考验人的同时,也让其技术水平得到提高。如果人们能养成一种习惯,及时记录下故障的一些重要信息,就能为今后的工作带来极大便利。笔者结合自己工作中遇到的实际问题,通过对故障现象、特点和形成机理的深入剖析,旨在总结出一些既符合本人特点,又能行之有效的诊断方法。笔者以为这不失为一条提高技术的途径,希望通过自己的这些切身体会来与大家分享汽车故障诊断的思路。

关键词： 二次分解方式   水泵设备   电机轴承   异常振动   故障诊断  

摘要： 水泵电机轴承异常振动因轴承磨损、润滑不良或安装不当等引起,异常振动不仅会影响运行效率、损坏设备结构,甚至引发安全事故。因此,研究基于二次分解的水泵电机轴承异常振动故障诊断方法。采用二次分解与近似熵完成降噪处理,应用经验模态理论处理源信号,实现水泵电机轴承异常振动故障诊断。实验说明,所研究方法可以瞬时实现对异常振动信号幅值的正确分解,实现异常振动故障诊断,具有应用效果。

关键词： 列车运行控制系统   车载接口设备   时间序列   知识图谱   故障诊断  

摘要： CTCS-3级(Chinese Train Control System-3)列控车载设备在保障列车安全和提高运行效率方面发挥着重要作用。车载接口设备实现车载列车自动防护(ATP)系统与地面设备、司机和列车的交互,然而它的故障在车载设备故障中占比高。为了确定故障原因并保证行车安全,提出一种基于时序知识图谱补全的列控车载接口设备故障诊断方法。首先,采用引入时序的方式整合行车日志和故障统计数据,从而提取故障现象并对齐实体,构建时序知识图谱;其次,构建基于图谱补全的故障诊断网络,融合时序翻译(T-TransE)向量化算法、双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络和自注意力(SA)机制提取时序特征;最后,使用某铁路局近几年的车载接口设备故障数据对T-TransE向量化模型进行预训练,选出效果最佳的时序引入方式。为验证所提方法的优越性以及数据结合方式的有效性,使用车载故障数据对不进行数据结合且不进行时序关系引入的故障诊断网络以及其他常见的故障诊断网络进行测试。实验结果表明,在同一语料的情况下,与其他故障诊断框架相比,基于时序知识图谱补全的故障诊断模型正确率最高,达到96.69%。

关键词： 网络影像打印   系统结构   故障维修   影像去噪  

摘要： 集成网络影像打印系统能够实现医学影像资料的快速传输和打印,显著提高打印效率,成为未来打印系统的主要发展趋势。对于需要处理医学影像、专业图片或其他高质量影像的打印任务,集成网络影像打印系统能够提供更为精准和高效的解决方案。本研究基于小波变换的影像去噪和对比度增强处理技术,对现有集成网络影像打印系统进行改善并对其进行测试,以能够有效改善图像质量,利用智能终端有效实现影像的打印与常见故障维修,并总结其应用中的故障维修案例。