关键词： 海上风机   数据增强   灰色关联分析   辅助分类器生成对抗网络   故障诊断  

摘要： 海洋复杂运行环境下,风电机组故障多样,故障有效样本数据明显不足,严重影响了故障诊断效果。为解决海上风电运行数据及故障样本积累不足的问题,提出了一种基于GRA-rACGAN生成对抗网络的数据增强方法,可有效扩充海上风机异常工况数据,并通过实际运行数据进行诊断验证。首先,对SCADA系统采集的数据进行灰色关联分析(grey relation analysis,GRA),筛选出与海上风电机组运行状态高度相关的状态变量,对数据进行归一化处理,将特征的最小最大范围添加为每个样本的两个附加属性,避免异常数据干扰,提高数据生成能力。然后,将筛选出的状态变量数据集输入至改进型辅助分类器,采用生成对抗网络进行学习,扩充故障数据。最后,以海上风机实际运行数据的增强结果作为样本进行故障诊断,检验故障数据增强方法的可靠性。通过对海上风电场的实际运行数据实测结果表明,本模型相比于传统数据增强技术可以有效地生成故障样本,提高故障诊断的准确率与稳定性,为海上风机故障的准确预警提供技术支撑。

关键词： 旋转机械   故障诊断   多模态融合   深度聚类  

摘要： 针对单传感器和单模态信号特征信息不足的问题,该文提出一种基于多模态融合的端到端深度聚类旋转机械多传感器故障诊断方法(EDCM-MFF)。首先,利用门控递归单元自编码模块提取多传感器故障信号的深度时序特征。然后,应用短时傅里叶变换(STFT)将故障信号转换为时频图像,并通过卷积自编码器提取这些图像的深度空间特征。接着,设计了一种模态融合注意力机制,通过计算不同模态深度特征之间的亲和矩阵,实现模态特征的融合。最后,采用Kullback-Leibler(KL)散度聚类,以端到端方式实现故障类型的识别。实验结果显示,该方法在东南大学齿轮箱和轴承数据集上的识别准确率分别为99.16%和98.63%。与现有的无监督学习方法相比,所提方法能够更有效地实现多传感器和多模态的旋转机械故障诊断。

关键词： 二进制粒子群算法   FTU   线路故障   故障诊断  

摘要： 针对频繁发生的配网线路故障,提出了一种基于粒子群算法的配网线路故障诊断方法。根据网络拓扑结构形成开关函数,利用馈线终端设备对故障信号进行采集,通过对采集到的故障信号进行“编码-信号”的映射关系,构建以开关函数为基础的目标函数。采用二进制粒子群算法对目标函数进行求解,最终输出最优解对应的线路编码,通过对基于智能算法的配网故障定位进行研究,满足了传统辐射型配网和含分布式电源配网对故障快速定位的需求,从而提高了保护装置的可靠性,对于短路故障保护有着重要作用,具有良好的经济和社会价值。

关键词： 综掘机   故障诊断   维护措施   设备可靠性   煤矿效益  

摘要： 随着我国煤矿工作面全面机械化程度的提高,综掘机在现代煤矿生产中起着至关重要的作用。然而,综掘机设备复杂,故障频繁,严重影响了煤矿的安全生产和效率。本文以实际煤矿井下综掘机为研究对象,结合设备的工作原理和结构特点,系统地分析了综掘机在工作过程中可能出现的各种故障现象及其成因,提出了相应的故障诊断和维护措施。结果表明,通过实施这些维护措施,有效提高了综掘机设备的可靠性和稳定性,提高了工作效率,降低了设备的维修成本,提高了煤矿的经济效益。此研究对进一步制定和完善综掘机维护策略提供了科学依据,对提高煤矿的生产效率和人员安全有着重要的实际意义。

关键词： 自动化检测仪表   工业生产   仪表故障  

摘要： 随着我国工业技术的飞速发展,自动化仪表在工业领域中的应用也愈发广泛,自动化检测仪表以其测量精准、显示清晰、操作简单等优点被广泛应用于工业生产过程中,为工业企业的生产监测、控制与管理提供了有效的数据支持。由于自动化检测仪表的使用环境复杂,在使用过程中仪表的故障率也相对较高,一旦仪表发生故障将会影响到工业生产的安全性。因此,必须加强对自动化检测仪表故障的研究,做好自动化检测仪表的日常维护与故障解决处理,以确保自动化检测仪表能够安全平稳运行,从而为工业企业的生产与管理提供更好的服务。

关键词： 轴承故障诊断   预测性维护   多任务学习   深度学习   卷积神经网络  

摘要： 针对滚动轴承故障诊断中处理复杂工况准确率较低的问题,提出一个多任务学习(MTL)模型,即多路层次化混合专家(MHMoE)模型,以及对应的层次化训练模式。该模型结合多阶段、多任务联合训练,实现了层次化的信息共享模式,并在普通MTL模式的基础上进一步提升了模型的泛化性和故障识别准确率,使模型能同时在复杂与简单的数据集上出色地完成任务,同时,结合一维ResNet的瓶颈层结构,在保证网络深度的同时,也规避梯度爆炸与梯度消失等问题,从而能充分地提取数据集的相关特征。以帕德博恩大学轴承故障数据集(PU)为测试数据集设计的实验的结果表明,在不同工况复杂度下,与不使用MTL的单任务混合专家单元结构(OMoE)-ResNet18模型相比,所提模型的准确率提升5.45~9.30个百分点;而与集成经验模态分解的Hilbert谱变换方法(EEMD-Hilbert)、MMoE(Multigate Mixture-of-Experts)和多尺度多任务注意力卷积神经网络(MSTACNN)等模型相比,所提模型的准确率至少提升3.21~16.45个百分点。

关键词： 飞机健康管理   大气总温   QAR数据  

摘要： 飞机大气总温(Total Atmospheric Temperature,TAT)探头作为飞机系统中测量大气数据的关键元件,其精确性对飞行性能和制导系统具有重要影响。本文深入剖析了某航司发生的TAT探头潜在故障案例和技术原理,归纳典型故障产生的原因、潜在的失效影响以及针对性的解决方案,并提出了一种应用快速存取记录器(Quick Access Recorder,QAR)数据实现飞机TAT状态监控的创新思路与方法,为航司提升TAT可靠性提供参考。

关键词： 视讯会议   故障分析   多点控制单元   会议终端  

摘要： 视频电话会议思想早在上世纪提出,本世纪初基于硬件视讯会议系统不断发展成熟。虽然组网更为便捷、成本更低的云会议系统是今后发展趋势,但基于硬件视讯会议模式由于其稳定性,仍然被广泛使用。本文将介绍视讯会议系统,提出基于该系统的视讯会议排故原则,分析了典型故障,为基于硬件视讯会议系统的正常工作提供经验参考和故障排除思路。

关键词： 调距桨   电液系统   故障诊断   建模方法   T语言   交互式诊断  

摘要： 调距桨的电液控制部分结构复杂且运行环境恶劣,其可靠性对船舶的安全运行至关重要。针对电液系统诊断中的实际需求,提出了一种创新的诊断建模语言——T语言,并基于此开发了一套建模与诊断方法。该方法通过精确描述器件输入和输出端口之间的耦合、传递、变换和控制关系,依据实际连接关系(如管路、线缆等)构建与系统组成结构一致的诊断模型,确保了模型的一致性和可校核性。通过对调距桨电液系统的诊断建模与试验,验证了所提方法的有效性,也为类似电液系统的故障诊断提供了新的视角和方法。

关键词： QSK60发动机   线束故障   排除方法  

摘要： QSK60系列发动机,作为一种高性能柴油发动机,其可靠性是现代工业与交通运输领域持续稳定运转的关键。但是,线束故障是这类发动机最常见的故障之一,它不仅影响了发动机的正常运行,甚至会引发严重的安全事故。因此,准确诊断QSK60发动机线束故障并修复,对于保障装备安全和提高生产效率具有重要意义。本论文的研究目的在于提供一套完整的QSK60发动机线束故障诊断及维修指导方针,以协助工程师迅速找出故障所在,有效地进行故障排除,以减少停机时间,提高发动机的使用寿命。