关键词： 电机轴承   联邦学习(FL)   自适应本地融合(ALC)   故障诊断  

摘要： 工业电机轴承的故障诊断对设备性能和寿命至关重要。传统的诊断方法是将多个工厂的数据汇集在一起,这存在数据隐私和标注成本高的问题。为了解决这些问题,提出一种基于自适应本地融合(adaptive local collaboration,ALC)联邦学习的故障诊断策略。在该方法中,不同工况轴承数据将存储于多个客户端,中心服务端与各个客户端协同工作,以建立联邦学习诊断模型。采用改进的ResNet-18网络作为分类器,在个性化联邦学习框架下进行训练,ALC联邦学习方法使每个客户端能有效融合全局和局部模型,提取全局信息优化本地训练结果。实验证明,该方法在保护数据隐私的同时与其他方法相比较,提高了故障诊断准确性,特别在多工厂环境中表现出更高的故障分类精度。

关键词： 预防性维护   故障诊断   压缩机   振动诊断  

摘要： 压缩机为煤化工行业重要设备,其能提高气体密度、储存和输送气体、优化工艺流程等,极大影响煤化工生产效率与质量。压缩件使用过程中受外部环境与内部人员操作技术影响,极易出现多种故障,影响化工生产的连续性,需对其进行维护改进。本文分析了压缩机故障诊断方式,通过专业研究,提出规范故障处理方式、加强油液管理、定期更换检查零部件、监测噪音与振动等预防性维护措施,提升压缩机故障处理效率,延长压缩机使用寿命。

关键词： 物联网技术   电力设备   远程监控   故障诊断   系统设计  

摘要： 物联网技术通过集成传感器、无线通信、云计算和大数据等技术,能够实现电力设备运行状态的实时监测和数据传输,为电力系统的智能化管理提供了有力的支持。基于物联网技术的电力设备远程监控与故障诊断系统,可以实现对电力设备的全面、实时、准确地监控,及时发现和处理设备故障,提高电力系统的可靠性和稳定性。本研究旨在设计并实现一套基于物联网技术的电力设备远程监控与故障诊断系统,通过对电力设备的实时监测和数据分析,实现对设备故障的早期预警和准确诊断。

关键词： 超声波   空化   清洗距离   有限元   滤蚀清除   正交试验  

摘要： 超声波能够对油气井滤饼进行清除,提升固井质量,但在井下条件下超声波空化所能产生的清洗距离少有人研究。为此,基于超声波发射换能器、水听器以及套管设计了超声波空化清洗距离检测试验平台。基于试验平台,研究了不同频率、温度及压力下,井下超声空化清洗所能达到的有效清洗距离,探索高温高压井中超声波空化效应去除滤饼的可行性。基于正交试验方法制定试验方案,并对超声空化清洗影响因素开展分析。试验结果表明,对超声空化清洗影响程度的因素由大到小为压力、超声频率、温度。基于Box-Behken模型拟合得出,在发射功率为400 W时,超声波空化清洗最优参数为超声波频率20 kHz、液体温度30℃、液体压力为标准大气压,此时超声波空化清洗距离最远为1193.94 mm,与仿真误差约为14.75%。基于频谱分析方法,使用水听器对空化噪声进行采集,开展功率单因素变量试验,发现在超声波输出功率达到1200 W时,空化强度趋于饱和。研究结果可为超声波在井筒清洗中的应用提供理论参考。

关键词： LSTM-RNN   特高压直流输电线路   继电保护   快速傅里叶变换   故障识别  

摘要： 为解决传统特高压直流保护对高阻故障检测准确率不高、故障检测时间过长以及故障选极不完善的问题,提出基于长短时记忆(long short term memory,LSTM)循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的特高压直流输电线路继电保护故障检测方法。首先,基于快速傅里叶变换分析特高压直流输电系统暂态故障特征,使用相模变换和小波变换提取出故障特征量作为输入数据。其次,将输入数据输入到LSTM-RNN中进行前向传播,对系统故障特征进行深度学习,同时使用反向传播方式更新网络参数,将深层的特征量输入到Softmax分类器中进行分类,把故障识别分成区外故障、母线故障和线路故障,故障分类为正极故障、负极故障和双极故障,并输出识别结果。最后,在PSCAD/EMTDC仿真条件下,搭建特高压直流输电模型。验证结果表明:所提的方法在特高压直流输电线路继电保护的故障检测、故障选极上具有更好的效果,相比于人工神经网络、卷积神经网络、支持向量机,故障识别准确率分别提升4.71%、6.57%、9.32%。

关键词： 触土部件   离散元   有限元   土壤  

摘要： 农机触土部件的优化是我国农业发展的重要环节,在传统的部件优化过程中田间试验是必不可少的。但实行田间试验往往需要消耗许多人力、物力,浪费许多时间与资源,而采取仿真分析可以有效地减少这种问题。在广大农业学者的研究中大体可将仿真方法分为有限元与离散元两类,文章将从两类仿真方法进行叙述并对广大农业学者利用仿真技术分析触土部件与土壤的方法进行总结。

关键词： 吉利帝豪EV450   新能源汽车   无法行驶  

摘要： 无法行驶是新能源汽车维修中较为常见的故障之一。当新能源汽车出现无法行驶的故障时,直接影响到车辆的正常使用。本文以吉利帝豪EV450纯电动汽车为例,针对“无法行驶”的典型故障,结合工作原理分析与实际案例,提出基于故障诊断仪与鱼骨图分析法的诊断策略,为提升维修效率提供参考。

关键词： 轴承故障诊断   莱维飞行   改进的麻雀搜索算法   支持向量机   主成分分析   主成分分析特征降维   小波阈值函数去噪  

摘要： 针对有噪声环境下轴承转子系统的故障特征难以有效提取,且转子系统故障诊断的准确率较低的问题,提出了一种基于Levy飞行策略改进的麻雀搜索算法(LSSA)优化支持向量机(SVM),结合主成分分析(PCA)特征降维的转子故障诊断方法(模型)。首先,采用小波分析技术对原始的转子振动信号进行了去噪处理,通过提取信号的时域特征以精确表征不同的转子故障状态,确保了该特征在噪声干扰下仍能清晰反映故障模式;然后,采用PCA对所提取的高维特征进行了降维处理,有效减少了冗余信息和噪声干扰,保留了最具代表性的关键特征,从而提高了特征提取的效率与诊断的可靠性;最后,设计了Levy飞行策略,对SSA进行了改进,得到了改进后的麻雀搜索算法(LSSA),以优化SVM的参数选择,进一步提升了分类器的泛化能力,利用改进的算法增强了该模型在复杂、有噪声环境下的诊断性能。研究结果表明:通过在多个含噪声的转子故障数据集上进行实验,该方法的故障诊断准确率达到了98.5%,相较于传统诊断方法,其具有更强的鲁棒性和较高的诊断精度,特别是在有噪环境中的优势更为明显。该方法有效解决了噪声干扰对故障诊断精度的影响问题,显著提高了转子故障诊断的准确性和稳定性,为实际工程中的转子故障诊断提供了一种有效的解决方案。

关键词： 高速铁路   牵引变电所   GIS开关柜   故障处理  

摘要： 为减小牵引变电所GIS开关柜发生故障的概率,在介绍郑渝高速铁路牵引变电系统和GIS开关柜的基础上,综合分析郑渝高铁航空港牵引变电所GIS开关柜故障现象、故障跳闸信息和设备检查情况,判断GIS开关柜故障类型,并从203断路器跳闸故障和现场设备烧损2方面,分析故障原因,提出故障处理措施和针对性建议。

关键词： 城市轨道交通   钢轨波磨   声学检测   XGBoost  

摘要： 为提高城市轨道交通钢轨波磨故障的检测精度和效率,文章提出一种基于多维声纹特征与XGBoost模型的识别方法。研究过程中,在北京地铁某线路部署声学采集设备,收集波磨和正常轨道的声学数据,构建钢轨波磨故障识别数据集。通过对时域与频域特征的提取与分析,建立多维声纹特征集,并采用特征选择与模型参数优化策略对模型进行训练和测试。实验结果表明,相较于传统单一声压级特征,多维声纹特征在不同机器学习算法上的性能均得到显著提升,验证了多维特征在故障识别中的有效性。同时,采用XGBoost算法的钢轨波磨故障识别模型平均准确率达到95.6%,显著优于其他经典机器学习算法。此外,该模型的漏检率和误检率均维持在较低水平,进一步证实其在实际应用中的可靠性与有效性。