摘要： 随着城市轨道交通系统的迅猛发展,地铁已成为现代都市中不可或缺的交通方式.然而,随着运营规模的不断扩大,地铁车辆制动系统的稳定性和安全性问题日益凸显.

关键词： 物联网技术   的电梯故障   诊断工作  

摘要： 电梯的安全运行是保证人民群众生命和财产的重要保障。然而随着电梯总量的快速增长,其安全管理和维护保养成为不可忽视的问题。对电梯运行进行实时监测和及时准确定位电梯故障位置并判别故障类型,具有十分重要的意义。目前,电梯维护主要是人工定期维修保养,存在一定局限性,一旦出现电梯故障,会造成极大经济损失,甚至造成死亡事故。物联网技术的出现与发展,使设备的远程监控与数据采集在实时性上实现了巨大发展。利用物联网技术,可实现对电梯运行状态的实时监测与故障诊断。

关键词： 混合模糊聚类   火力发电机组   故障诊断  

摘要： 火力发电机组的运行条件多变,固定的阈值难以适应所有情况,导致诊断精度低,为此,提出基于混合模糊聚类的火力发电机组故障智能诊断方法。针对火力发电机组的复杂故障信息进行全面处理,运用混合模糊聚类技术深入挖掘并提取故障特征,通过精细计算各样本对各故障类别的隶属度,实现对发电机组故障的智能、精准诊断。实验结果表明,基于混合模糊聚类的火力发电机组故障智能诊断方法在不同情境下的平均正确诊断率高达98.8%,充分验证了该方法在处理复杂故障模式时的稳定性和高效性。

关键词： 铁芯振动   声成像技术   变压器   故障检测   声学信号处理   图像处理  

摘要： 铁芯振动声成像技术是一种新兴的变压器故障检测方法,能通过对变压器铁芯振动产生的声波进行分析,实现对变压器内部故障的快速定位和准确诊断。本研究以某电力公司的一台220kV变压器为对象,利用铁芯振动声成像技术对其进行故障检测。首先,通过对变压器运行状态的监测和数据采集,获取了铁芯振动信号的原始数据。然后,利用声学信号处理和图像处理技术,对原始数据进行滤波、降噪和图像重建等处理,得到了变压器铁芯振动声成像图像。最后,通过对声成像图像进行分析和比较,确定了变压器铁芯存在的故障类型和位置。实验结果表明,铁芯振动声成像技术能有效地检测变压器内部的故障,具有较高的准确性和可靠性。因此,铁芯振动声成像技术在变压器故障检测中具有广阔的应用前景,并且可以为变压器的维修和保养提供有力的技术支持。

关键词： 煤矿给煤机   故障诊断   声学信号处理  

摘要： 针对煤矿给煤机故障诊断面临的挑战,设计一套基于声学信号处理的智能故障诊断系统。该系统采用小波包分解、经验模态分解等方法提取声学信号的敏感特征,并使用Fisher判别准则优选特征子集。在此基础上,构建支持向量机(Support Vector Machine,SVM)诊断模型实现故障的智能识别。通过在某煤矿ZF6000型给煤机上的应用实践,验证了该系统能够快速、准确地诊断输送链磨损、驱动电机轴承故障等典型故障。

关键词： 煤炭运输   车辆故障   铁路车辆   能源供应   铁路运输   能源资源   技术创新   合作与协调  

摘要： 铁路车辆的故障会对铁路运输产生重要的影响,本文聚焦煤炭作为重要能源资源的运输问题,着重探讨铁路车辆故障对煤炭运输的影响,并分析了铁路车辆故障对煤炭运输效率、安全性和成本的影响,以及当前应对故障的策略,最后提出了优化煤炭运输的建议,包括故障预测与预防、维护管理的改进、技术创新以及合作与协调等方面。煤炭作为一种重要的能源资源,在全球能源供应中起着至关重要的作用。煤炭的运输是能源供应链中不可或缺的一环,对于保障能源供应的稳定性和经济发展具有重要意义。在煤炭运输过程中,铁路作为一种重要的运输方式,发挥着关键作用[1]。然而,铁路车辆故障是影响煤炭运输效率和可靠性的重要因素之一。

关键词： 抓取机械手   静力学分析   模态分析   谐响应分析  

摘要： 针对LNG槽车自动装卸LNG液体,设计一种抓取装卸臂的抓取机械手。为了研究抓取机械手在实际工作中的共振现象,采用SolidWorks建立抓取机械手的三维模型图,并对其进行了简化,首先利用ANSYS Workbench对简化的机械手模型进行了静力学分析,得到了应变与应力云图。在此基础上,建立了抓取机械手的有限元模型,并进行了模态分析,得出抓取机械手前6阶的固有频率。通过分析振型图,发现4阶的振型变形最大,因此,在实际工作中应该避免该频率。最后利用谐响应分析法求解抓取机械手在外界激励时的频率位移关系曲线。结果表明抓取机械手在3阶模态更易于被激发而发生共振现象。综上,实际工作中应避免机械手受到3阶、4阶危险工作频率的影响,以减少振动对相机的影响,从而降低造成图像不聚焦、目标采集不准确等问题的可能性,进而保障后续抓取工作的顺利进行。

关键词： 电脑硬盘   故障判断与维修   硬件组装   教学设计  

摘要： 在现有产业背景下引入的新科技、新规范、新标准,为教材中开创性地引入虚拟化环境,并进行操作系统与常用软件应用方面的实训。展开以校企合作项目“计算机故障诊断与排除”为载体,施行课堂、社团、社会“三位一体”的教学。

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： 特征模态分解   多尺度模糊散布熵   支持向量机   滚动轴承   故障诊断  

摘要： 针对复杂环境下的滚动轴承故障信息有效提取与辨识问题,提出一种基于特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)及多尺度模糊散布熵(multiscale fuzzy dispersion entropy,MFDE)和斑马优化算法(zebra optimization algorithm,ZOA)优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。为了解决FMD中关键参数不具有自适应性这一问题,以最小包络熵作为目标函数,采用白鲸优化算法(beluga whale optimization,BWO)优化FMD寻找最优参数组合,实现对故障信号的最优分解;引入多尺度模糊散布熵构建分解后不同模态下的特征向量;最后,将特征向量输入支持向量机中进行训练和识别,通过公开数据集和自制实验平台数据集验证了提出方法的有效性。