关键词： 内燃机车   缸头排温   柴油机   差异分析   箱线图   异常检测  

摘要： 随着铁路运输的不断发展,机车的安全性和可靠性变得尤为重要。据此提出了一种基于差异分析 + 箱线图的机车故障检测算法,用于实时监测柴油机运行状态。该算法通过对比机车柴油机12个气缸的缸头排温数据,利用差异分析 + 箱线图的方法识别潜在的故障和异常情况。通过建立差异矩阵,结合箱线图,能够快速定位与发现异常的柴油机气缸,提高故障检测的灵敏度和准确性。实验结果表明,该算法不仅可以有效地识别机车柴油机的故障,还能够提供早期预警,辅助预防性维护,提高机车的可靠性和寿命。与传统的故障检测方法相比,文章提出的差异分析 + 箱线图的方法在实际应用中展现出了显著的优势,为机车系统的安全稳定运行提供了一种新颖且高效的技术手段。With the continuous development of railway transportation, the safety and reliability of locomotives have become increasingly important. This paper proposes a locomotive fault detection algorithm based on differential analysis combined with boxplot, aimed at real-time monitoring of diesel engine operating conditions. The algorithm compares the cylinder head exhaust temperature data of 12 cylinders of a locomotive diesel engine and uses relative difference analysis/boxplot to identify potential faults and anomalies. By establishing a differential matrix combined with boxplot, the method can quickly locate abnormal cylinders, enhancing the sensitivity and accuracy of fault detection. Experimental results demonstrate that the algorithm can effectively identify faults in locomotive diesel engines, provide early warnings, and assist in preventive maintenance, thereby improving the reliability and lifespan of locomotives. Compared with traditional fault detection methods, the differential analysis and boxplot method proposed in this paper shows significant advantages in practical applications, offering an innovative and efficient technical means for the safe and stable operation of locomotive systems.

关键词： IGA   航空发动机   故障检测   因果关系   概率  

摘要： 面对航空发动机故障诊断耗时长、诊断效果差的问题,基于免疫遗传算法(ImmuneGenetic Algorithm,IGA),提出一种智能化的航空发动机故障检测技术。其中首先采用因果与概率关系来构建发动机故障问题模型,其次采用IGA模型进行故障问题求解,最后以某A航空发动机进行实验分析。与同类技术相比,IGA模型故障检测耗时最短为15.8s。而在故障检测效果分析中,IGA模型检测效果最好,最接近实际机械故障征兆系数值,故障检测准确率为97.25%,同类技术中表现最好。最后,根据实验结果表明该航空发动机主要故障为滑油导管振裂与传动轴折断。由此可见,研究模型具有良好应用效果,研究内容将为航空发动机高效故障检测以及故障维护提供技术支持。

关键词： 大语言模型   电力故障   归因分析   诊断策略  

摘要： 主要研究了基于大语言模型的电力故障归因分析与增强诊断策略。首先,介绍了大语言模型相关理论基础,包括其发展、结构原理以及优势等,同时阐述了电力故障诊断的理论和故障类型特征。在故障归因分析部分,详细说明了数据收集与预处理过程以及大语言模型的应用架构。其次,提出了增强诊断策略,涵盖基于归因结构建诊断决策树、融合多源信息的诊断方法以及自适应诊断策略。通过实际电力系统案例分析,展示了该方法的有效性和优势,为提高电力故障诊断的准确性和效率提供新的思路和方法。

关键词： 人工智能   远程管理   优化控制   机床主轴   设备运行状态   通信设备   技术的应用   实时感知  

摘要： 1.前言机床作为制造业的核心设备,其自动化、高精度的加工特性使人工智能技术的应用变得尤为显著,引入人工智能技术使机床实现了更加精准、高效的生产。通过传感器与通信设备的联动,机床能够实时感知和响应各种关键信息,包括设备运行状态、温度和振动等数据。借助ICT(信息通信技术)的系统分析,研究人员能深入了解机床的运行状况,及时诊断潜在问题,并通过远程管理手段实现对设备的优化控制。

关键词： 故障诊断   滚动轴承   逐次变分模态分解   卷积注意力模块   残差神经网络  

摘要： 针对噪声背景下滚动轴承信号故障特征提取与智能诊断问题,提出基于逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)以及注意力机制-残差神经网络(convolutional block attention module-residual neural network,CBAM-ResNet)的轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行SVMD分解成一系列本征模态分量,根据包络熵和峭度融合评价指标选择含故障特征明显的模态分量并重构;将重构信号进行短时傅里叶变换得到时频图像。之后利用CBAM能够自适应捕捉图形特征的特点,把重构信号的时频图像输入CBAM-ResNet模型进行特征提取和故障模式识别。在CBAM-ResNet模型训练过程中,使用迁移学习的方法初始化ResNet模型的参数来提高模型的泛化性。与其他传统模型相比,该研究的分类准确率高达96.68%,具有更强的故障特征提取能力。试验结果表明,CBAM-ResNet模型在变工况环境下也具有较高的识别精度。

关键词： 电力系统   故障预测   故障诊断   智能算法   数据融合  

摘要： 电力系统故障预测与诊断技术是智能算法的重要应用领域,智能算法在电力系统故障预测与诊断技术中发挥着关键作用,旨在提高故障检测的准确性和效率.本文通过关注数据质量和整合多源数据,优化算法和模型的选择及参数调整,以及结合多种算法和模型,来提高电力系统故障预测与诊断的有效性和准确性,以增强电力系统的稳定性和可靠性.

关键词： 电力工业   运维故障   日常维护   运行  

摘要： 本文旨在探讨变电运维故障及日常维护的重要性及其有效实施策略,以保障电力系统的安全稳定运行.随着电网结构的不断复杂化和电力需求的日益增长,变电运维工作面临着前所未有的挑战.因此,研究变电运维中的常见故障及其维护方法,对于提高供电质量、减少故障发生频率具有重要意义.本文对变电运维中的常见故障进行了分类总结,并分析了故障产生的原因,同时提出了针对性的日常维护措施,以期降低故障发生率,提高电网的运行效率和稳定性.