关键词： 关键设备检修   故障诊断   机器学习   深度学习  

摘要： 关键设备在工业生产中具有重要地位,其运行稳定性直接影响企业生产效率和经济效益。在检修过程中,机械和电子故障的准确诊断是提高设备可靠性的重要环节。本文针对数控龙门铣床等关键设备,研究了故障诊断技术的优化方法,包括传感器数据采集与预处理、特征提取与降维分析,优化机器学习与深度学习诊断模型,并设计高效的在线诊断算法以实现实时检测功能。结合实际案例验证了优化方法在故障识别准确性、实时性和适用性方面的有效性,提升了关键设备的运行可靠性。

关键词： 智能交通系统   光缆故障   检修系统  

摘要： 针对传统通信光缆存在的故障点定位误差大、故障类型识别率低、可视化程度不足、GIS系统建模成本高昂及检修效率低下等问题,提出了一种融合BIM与GIS的光缆故障定位及检修系统。在智能交通系统中,光缆作为连接各类交通设备(如信号灯、监控摄像头、V2X通信)的关键组件,对于确保交通安全、提升通行效率和实现智能化管理至关重要。在工程初期,该系统利用BIM技术构建全生命周期模型,并依据此模型在施工阶段精确生成物料清单,确保施工人员严格遵循物料清单进行下料与安装,以保持工程实际与模型的一致性。随后,通过整合BIM与GIS,当光缆发生故障时,系统能分析OTDR曲线,精确识别故障类型与距离,并在GIS系统中准确展示故障位置。此举使得施工单位与光缆管理单位能够直接依据故障地点及类型进行高效沟通与检修,同时记录故障类型与施工方法。

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： 深度学习   硬件性能优化   智能故障诊断   神经网络   性能监控  

摘要： 提出了一种基于深度学习框架的硬件性能优化与智能故障诊断方法,通过构建深度神经网络,实现对硬件性能的实时监控和故障预测。研究采用卷积神经网络(CNN)与循环神经网络(RNN)相结合的模型,以处理时间序列数据并提取特征,进而优化硬件性能并进行故障诊断。实验结果表明,提出的方法在硬件性能优化和故障诊断具有较高的准确性和效率,为硬件系统的维护和故障预防提供了新的技术途径。

关键词： 深度学习   自编码器   时频录波图谱   电气自动化系统   故障预警  

摘要： 电气自动化系统涉及的设备种类繁多,故障信号往往隐藏在大量的正常运行数据中,使得故障信号的提取和识别变得困难。为此,本文提出一种电气自动化系统运行故障状态快速预警方法。故障主要是变压器绝缘故障和供电机组故障。应用深度学习框架中的自编码器完成变压器绝缘故障的预警。采用时频录波图谱分析方法,构建供电机组故障状态快速预警模型。实验结果表明:研究方法对于变压器绝缘故障和供电机组故障均具有理想的应用效果。

关键词： 人工智能   电力系统   故障诊断   故障恢复策略   机器学习算法  

摘要： 随着电力系统的复杂性不断增加,以及对电力供应可靠性要求的提升,研究有效的故障诊断与恢复策略变得越来越重要。近年来,人工智能技术在电力系统中的应用取得了显著进展,通过其强大的数据处理与分析能力,为电力系统故障诊断与恢复提供了新思路。在本文中,我们基于人工智能技术,提出了一种全面的电力系统故障诊断与恢复策略。首先,通过引入机器学习算法,对电力系统的各类故障进行识别与分类。我们采用深度学习模型对大规模电网数据进行训练,以提高故障诊断的准确性和速度。其次,结合智能优化算法,设计了一套故障恢复策略,以保障电力系统在发生故障后能够快速恢复供电,减少停电时间。结果 表明,本文提出的方法在多个模拟电力系统环境中均表现出较高的故障检测精度和恢复效率。本文的研究不仅拓展了人工智能在电力系统应用的领域,同时也为提升电力系统的可靠性和稳定性提供了理论与实践上的支持。研究成果对未来电力系统的智能化管理和故障处理具有重要的指导意义。

关键词： 变电站设备   故障树分析   可靠性工程   故障模式   敏感性分析  

摘要： 本文探讨了变电站设备故障树分析方法,提升电力系统的可靠性和安全性,分析过程中利用故障树定性和定量方法识别关键设备故障模式并进行系统失效概率与敏感性分析,提供优化维护策略的依据。研究强调了基于数据驱动的分析在识别高风险因素、优化资源配置以及改进设备维护中的重要性,提出了有效的解决方案,旨在降低系统失效风险并延长设备寿命。

关键词： 风力发电机组   数据   筛选  

摘要： 近些年来风电机组迅速发展,相关技术也得到了长足的进步,过去生产人员检修风机往往凭借经验进行故障处理,如今行业的发展,生产数据的不断积累,人们发现可以通过机组的运行数据、故障数据分析机组的运行状态,故障情况,通过数据的筛选,我们可以发现机组存在哪些缺陷,以及当机组故障时,通过数据我们可以找到故障点,这样的方式,大大提高了处理机组缺陷的效率,同时也减轻了生产人员的劳动量,既然数据分析这么有效,那么我们又如何通过庞大的数据库区发现数据的异常点呢,本文通过对机组数据类型的概况,从而帮助读者进行数据的筛选,进而进行数据分析,从而帮助读者提高分析问题,发现问题的能力。

关键词： 可分离连接器   绝缘子   故障分析   电场仿真   局部放电  

摘要： 文中针对屏蔽型可分离连接器引发的典型故障,从产品结构和故障实物照片对故障原因进行综合分析并提出引发故障的原因。通过对屏蔽型可分离连接器环氧树脂与嵌件在不同的配合状态下进行建模和电场仿真分析,说明故障分析的合理性,并根据相关标准进行在此类绝缘故障条件下与正常条件下的局放对比测试实验,进一步证明了故障分析的正确性。结合故障特点提出避免此类绝缘故障发生的指导性意见。

关键词： 喷油泵   柱塞   卡住   黏度   增压器转子叶轮   边缘损伤  

摘要： 介绍某型船用发电机的两类故障,一类为喷油泵柱塞损坏、另一类为发电机增压器转子叶轮边缘损伤。分析设备损坏的原因,提出解决方案及预防对策,供同行参考。