关键词： 组对   根焊   有限元   钢管  

摘要： 管道根焊完成后,内焊机撤离,由于支撑不足情况的出现,根焊焊缝受到钢管自身重力影响发生变形。利用有限元软件分别对X65,X70,X80钢管进行应力影响分析,对比了不同钢级钢管根焊焊缝的受力情况,在不同下沉位移下X65钢管根焊焊缝所受到的应力最大,X70钢管次之,X80钢管根焊焊缝受到的应力最小,并确定了不同钢管允许的最大下沉位移。

关键词： 故障模式与影响分析(FMEA)   工作分解结构(WBS)   管理   遥测监护   风险量化评分  

摘要： 目的:探讨故障模式与影响分析(FMEA)和工作分解结构(WBS)方法相结合对遥测监护系统管理的应用价值。方法:选取2022年3月至2024年4月湖州市第三人民医院在用的7套遥测监护系统,将2022年3月至2023年2月期间遥测监护系统使用采用常规模式管理,2023年5月至2024年4月期间遥测监护系统使用采用基于FMEA与WBS方法相结合的遥测监护系统管理模式管理。通过FMEA方法分析2022年3月至2023年2月期间遥测监护系统1740次使用中各种故障的风险量化评分,其故障类型用Fx表示,根据故障风险量化评分评出影响系统安全有效使用风险评级最高的射频(RF)信号不佳(F2)、心电图(ECG)伪差干扰大(F3)、血氧饱和度(SpO_(2))测量异常(F6)、患者过度移动及误触(F8)和遥测发射盒身份标识号(ID)错误(F9)5种故障类型,运用WBS质量管理方法结合树形图、对策性鱼骨图和任务分配矩阵等工具进行遥测监护系统管理预期目标设定、对策分析、任务拟定及工作落实,对比2023年5月至2024年4月1850次遥测监护系统使用中风险评级最高的5种故障风险评级变化和故障发生率。结果:遥测监护系统管理模式管理后,风险评级最高的F2、F3、F6、F8和F9故障的风险评级均由高风险评级降至对应的低、中、中、低和中风险评级。遥测监护系统管理后风险评级最高的F2、F3、F6、F8、F9故障和总故障分别发生91、89、39、45、39和478次,发生率分别为4.92%、4.81%、2.11%、2.43%、2.11%和25.84%,均明显低于常规管理方法,差异有统计学意义(χ^(2)=2.125、6.911、9.099、2.261、2.431、32.491,P<0.05)。结论:FMEA与WBS质量管理方法相结合对遥测监护系统进行管理,能够降低设备故障风险评级和故障发生率,保障设备临床使用安全。

关键词： 海上风机   齿轮箱   LabVIEW   信号分析   信号处理   诊断参数   故障检测  

摘要： 随着风力发电量的不断增长,齿轮箱成为研究的重点。由于海上气候更加恶劣,维护困难,海上风机组的齿轮箱比陆上风机组的齿轮箱更容易发生故障。因此,应用LabVIEW软件设计了一套海上风机齿轮箱故障诊断系统。首先分析了齿轮箱的关键部件,包括齿轮、转子和滚动轴承;然后讨论了独特的海上环境对风力发电机的具体影响,并提出了2种适用于近海环境的特殊诊断参数;最后应用LabVIEW软件实现了齿轮箱的故障模拟与诊断系统,并提出了一系列软件开发策略。结果表明,该系统能够模拟齿轮箱在不同故障状态下的实际运行情况,准确诊断出发生的故障类型,为海上风机齿轮箱的维护和故障诊断提供了有价值的参考。

关键词： 系统安全学   量子力学   系统故障演化过程   因素-时间坐标空间   因素-时间关系  

摘要： 为研究系统故障演化过程(system fault evolution process,SFEP)内在的因素与时间关系,基于量子力学提出了研究方法。首先论述了SFEP的组成和特征;其次建立了因素-时间坐标空间;最后研究了SFEP的量子态和经典态中因素-时间关系。结果表明:SFEP在组成结构和层次结构上适合表示为量子叠加态;因素-时间坐标空间是由时间和因素集合平面构成的;测量使SFEP由量子态转化为经典态,同时产生了时间属性,失去了因素属性。SFEP从因素投影到时间时,具有连续的因果关系,投影为对应测量时刻的系统故障概率分布,为时间的函数;SFEP从时间投影到因素时,具有不连续的相关性,投影为所有时刻的系统功能状态的叠加态,为因素的函数。

关键词： 智能变电站   运维技术   设备维护  

摘要： 电力行业的迅猛发展,促使智能变电站成为现代电网架构的核心要素.智能变电站利用高度集成化与数字化的设备配置,实现了信息的高效采集、即时传输及精准处理,极大增强了电网的运行效能与稳定性.本文探究了智能变电站运维技术,目标在保障设备持续稳定运行,并提升故障预警及响应处理时效性.

关键词： 小区供热系统   运行维护   故障诊断   数字孪生   Modelica模拟  

摘要： 为提高现场故障诊断效率和小区供热质量,本文提出了一种基于Modelica模拟的小区供热系统快速故障诊断方法。首先,对西安市某小区的供热系统进行了Modelica建模,并使用现场实测运行数据对模型进行了校正。随后,通过调节模型参数,以人工方式引入故障,模拟分析了各类供热系统常见故障发生时的系统运行状态。最后,通过比对故障与正常状态下系统运行数据,归纳出小区供热系统的现场故障诊断工作流程图。经系统模拟验证,该流程图可实现多故障同时发生时的故障检测及分离。由于北方小区供热系统整体架构较为接近,本文所提出的速查流程图可被应用于其他类似供热系统的日常运维。

关键词： 水电厂   通信网络   故障诊断   恢复机制  

摘要： 在智能电网迅猛发展的背景下,水电厂通信网络作为电力体系中的关键基础组成部分,其安全稳定性直接关系到电力系统的平稳运作。本文首先描绘了水电厂通信网络的基础架构及特性,继而深入阐释了该通信网络故障的诊测手段,涵盖了数据驱动下的故障探测、精确定位及类型区分。文章还提出了有针对性的故障应对机制,如故障隔离、紧急备用电源的切换及恢复策略的制定,并通过具体案例分析,证实了这些故障诊断与恢复机制的实际效果,并对未来研究趋势进行了预测。

关键词： 舰船   中压直流   全电推进系统   故障诊断   Transformer  

摘要： 针对舰船中压直流全电推进系统结构复杂度高、单元耦合性强、运行环境多变等特点造成的故障诊断准确性低和实时性差等问题,开展了基于CNN-BiLSTM-Transformer的故障诊断设计。首先,基于卷积神经网络CNN构建单点特征级联网络,开展单一时刻下故障信号空间特征的深入提取,以提升故障特征提取的有效性;其次,以双向长短期记忆网络BiLSTM为核心设计多点特征依赖网络,利用门控机制和双向时序学习机制,实现故障信号在多个时刻之间特征依赖关系的有效学习,以提升故障诊断的准确性;然后,以Transformer为核心建立序列特征并行处理网络,通过自注意力机制实现对故障特征上下文关系的精确刻画,进而利用多头注意力机制实现特征序列的并行处理,以提升故障诊断的实时性;最后,设计舰船中压直流全电推进系统故障诊断实验方案,并开展不同故障模式下的诊断性能评估。该文方法在多种故障模式下诊断准确率和实时性均优于现有的主流故障诊断方法,有助于为舰船中压直流全电推进系统的安全运行提供更有力的技术保障。

关键词： 港口   输油臂   常见故障   维修策略  

摘要： 立足于石油运输行业,本文深入探讨了港口输油臂,在实际应用中的常见故障及其应对策略,港口输油臂作,为液体货物运输中的重要组成部分,其运行稳定性,直接关系到装卸效率和作业安全。本文详细分析了输油臂,可能发生故障的具体环节,并提出了相应的维护和检修措施,包括液压系统的定时保养、主密封圈材料的更新换代、旋转接头的周期性维护,以及电气系统的定期检查,通过实施这些措施,可以有效提高输油臂的运行可靠性和安全系数,同时减少生产活动中断和安全风险的可能性。本研究旨在为港口运输领域的工程师和维修人员,提供更科学有效的维护方案。

关键词： 故障诊断   滚动轴承   多工况   格拉姆角场   增强卷积神经网络  

摘要： 针对现有卷积神经网络无法充分提取滚动轴承时域信号间的关联特征,模型训练所需样本多以及泛化性不足的问题,提出一种基于增强卷积神经网络模型的滚动轴承多工况故障诊断方法。根据滚动轴承转速和采样频率计算轴承单圈故障特征信号长度,采用格拉姆角场编码技术对单圈时域信号完整信息进行编码,生成相应特征图像,使神经网络在视觉上对时域信号关联特征进行学习;利用ACNet网络模型中的非对称卷积对ConvNeXt模型的7×7深度卷积层进行重构:即采用2个3×3,1个1×3和1个3×1的非对称小卷积核以多分支结构组合的形式重构其7×7卷积层,增强ConvNeXt模型的特征提取效率;对ConvNeXt模型中的数据增强模块及学习率衰减策略进行改进,提高ConvNeX模型在小样本训练下的泛化性,以此搭建增强深度卷积神经网络IConvNeXt模型。使用凯斯西储大学不同故障直径轴承、东南大学滚动轴承复合故障和加拿大渥太华变转速滚动轴承故障数据集进行试验验证,结果表明:所提IConvNeXt模型对滚动轴承不同故障直径和复合故障识别准确率为100%,对变转速轴承故障识别率为99.63%。将所提方法与RP+ResNet、RP+IConvNeXt、MLCNN⁃LSTM、MTF+ICon⁃vNeXt等方法进行对比,结果表明,所提模型在更少样本训练下的故障诊断效果均优于其他方法,并具有较强的泛化性能。