关键词： 电梯   传感器   故障诊断  

摘要： 在高层建筑中电梯作为关键的运输设备,若在运行中出现故障,可能会威胁到居民的生命安全。电气控制系统担任电梯的核心调控单元,向执行机构下达精准的命令,保障电梯平稳运作。电梯的电气控制系统由众多电气元件组成,这些元件的复杂性带来了潜在的故障风险。因此,开展电梯电气系统的故障诊断技术探究,对减少安全事故的发生概率极为关键。本项研究对电梯传感器的类型与工作原理进行了详尽阐释,同时,对传感器检测技术与控制策略展开了深度剖析。

关键词： 混凝土拌和站   机械设备   故障诊断  

摘要： 混凝土拌和站是建筑工程中不可或缺的设备,其性能的稳定性和可靠性直接关系到混凝土的质量和生产效率。然而,由于混凝土拌和站机械设备长期处于高负荷运转状态,且工作环境复杂多变,因此设备故障时有发生。为了确保设备的正常运行,提高生产效率,降低维修成本,对混凝土拌和站机械设备进行故障诊断分析显得尤为重要。本文将深入探讨混凝土拌和站机械设备的故障诊断分析,旨在提高设备管理人员的专业技能水平,为混凝土拌和站的稳定运行提供有力保障。

关键词： 智能钥匙   无钥匙进入   IG1/IG2/ACC继电器  

摘要： 汽车的无钥匙进入和启动系统给当今汽车用户进行车辆防盗、解锁和启动带来了方便,人们已经习惯轻轻一按智能钥匙就可进入防盗、解锁和启动状态。现在以新能源汽车吉利几何G6为例,浅析当该系统出现故障时的诊断与排除。

关键词： 可伸缩皮带运输机   故障诊断   STM32控制器   传感器检测   keil平台  

摘要： 针对可伸缩皮带运输机存在的故障发生率高、故障处理时间长的问题,设计基于STM32控制器的皮带运输机故障诊断系统。在分析皮带运输机基本结构以及常见故障的基础上,详细阐述了故障诊断系统的硬件、软件设计并完成试验分析。分析结果表明,应用该故障诊断系统后,提升了皮带运输机的故障诊断概率,缩短了故障处理时间,有助于提升皮带运输机运行效率,提高煤矿生产效率。

关键词： 风力发电   故障诊断   快速维修   人工智能   物联网  

摘要： 全球扩大范围的、以清洁可重复利用为特点的风力发电,其故障处理与维保工作是必备的挑战。这次的研究关注点放在风力发电机,提出了一条新的技术路线来达成故障快速诊断与修复的目标。通过收集并分析大量的数据,构建的诊断模型能够在风力发电机潜在故障初期就发现,大幅度提升了预测故障的确切率。还在工作中融入了人工智能与物联网的快速修复技术,此技术能够实时追踪风电设备的工作态势,并且能通过算法预测可能出现的问题,然后适时地进行修复。该项研究结果的实施将有助于提高风力发电设备的安全稳定性以及生产效率,从而降低运维成本,对风力发电行业的长期发展产生积极影响。

关键词： 离心泵   数字孪生   叶轮机械   机器视觉   智能诊断  

摘要： 随着工业技术的发展,离心泵的健康诊断与维护需求日益迫切,结合数字孪生和机器视觉技术,提出一种基于数字孪生流场云图的离心泵叶轮机械故障智能诊断方法。借助离心泵数字孪生模型来模拟叶轮叶片随机断裂故障的演化发展,生成具有不同故障特征的叶轮流场压力及速度云图;基于对Yolov5算法的学习训练,获得了压力和速度云图两类机器视觉模型,并结合统计分析实现了叶轮故障的初步诊断;进而考虑两类检测模型的优势互补特性,基于堆叠集成的思想将二者融合,以提升叶轮故障诊断的准确性。经实验验证,针对叶轮叶片的随机断裂故障,所提方法可达到0.99以上的诊断准确度,开发的离心泵叶轮机械故障智能诊断系统使所提方法得以落地应用。

关键词： 拉曼光谱   变压器故障   特征气体   Z型折叠多反腔增强   高灵敏检测  

摘要： 拉曼光谱法相比于传统气体检测方法具有高选择性、无损检测、可实时检测等优势。然而,气体的拉曼散射截面积极小,微量气体的拉曼散射强度弱,导致拉曼光谱法气体检测的灵敏度较低。基于此提出Z型折叠多反腔增强拉曼光谱检测技术,通过建立拉曼信号强度与多反腔内激光反射次数的数学关系,获取了多反腔内光束最优数。通过腔内参数设计,实现了144个腔内光束,这些光束在腔内完成2次循环,大大延长了激光与气体的相互作用长度,提高了气体的拉曼信号强度。基于搭建的Z型折叠多反腔增强拉曼光谱检测平台实现了变压器主要故障特征气体的高灵敏检测,基于确定的特征峰建立了气体浓度与拉曼谱峰强度之间的高拟合度定量分析模型,各气体最低检出限优于国际电工委员会标准。该方法将为变压器故障特征气体的高灵敏检测提供新的有效途径。

关键词： 多核处理器   故障   容错   公平调度   主/替代版本   拒绝任务   替代任务   MATLAB仿真  

摘要： 针对系统故障模式下容错公平调度FT-FS(Fault Tolerate Fair Scheduler)算法存在拒绝任务次数较多和资源浪费等问题,文中在FT-FS算法的基础上融入了主/替代版本PA(Primary Alternate)容错策略,提出了新的公平调度算法PA-FTFS(Primary-Alternate and Fault Tolerant Fair Scheduling)。该算法能够在多核处理器系统中减少资源浪费的同时更好地减少拒绝任务的次数。利用MATLAB仿真软件对上述算法进行了仿真验证,实验结果表明在内核发生永久性故障后,采用比例替代任务策略的PA-FTFS算法相较于FT-FS算法拒绝任务的次数明显减少。通过数据分析表明,PA-FTFS算法相较于FT-FS算法在故障率和调度率上具有较大改进。

关键词： 滚动轴承   故障诊断   图神经网络   Transformer  

摘要： 在复杂的工业环境中,采集的滚动轴承故障振动信号信噪比低,导致滚动轴承故障特征提取困难。针对传统的一维振动信号在噪声环境下信噪比低、故障特征信息表现不明显和特征辨识性差等问题,综合利用Transformer和图神经网络(GNN)技术,提出了基于GNN-Transformer的滚动轴承故障诊断方法,GNN能有效捕捉图的结构信息,Transformer能有效聚合长距离信息,因而能提取滚动轴承的故障特征信息,提高模型的抗噪性能和模式识别性能,实现滚动轴承故障类型自动识别和分类。首先,将原始一维振动信号转换为图数据,并提取每个节点的k阶子图;其次,利用图卷积神经网络(GCN)聚合每个子图的k阶邻域节点信息,利用全局池化更新每个节点的特征信息,并得到节点特征信息更新后的图数据;最后,利用Transformer提取每个图数据的特征信息,构建能同时描述轴承故障局部特征和全局特征的特征向量,利用分类器实现滚动轴承故障类型的智能识别。实验结果表明:该方法在强噪声干扰下仍能保持很高的轴承故障识别正确率,为一种滚动轴承智能故障特征提取和模式识别的有效方法。

关键词： 汽车发动机   故障类型   检测技术   维修技术  

摘要： 应该运用怎样的方法,才能够确保汽车运行始终平稳,降低发动机发生问题的可能性,一直是相关工作人员在深入思考的问题。本文在分析汽车发动机常见故障类型的基础上,重点探讨了汽车发动机故障检测的先进技术手段,如故障诊断仪检测、智能听诊技术、内窥镜检测技术等,针对性地总结了一系列汽车发动机故障的维修技术,包括故障零部件的拆装与更换、发动机管路的清洗与维护、发动机电控系统维修等,旨在为提升汽车发动机故障诊断与维修的智能化水平、延长汽车使用寿命提供有益参考。