关键词： 人工神经网络与计算技术   变电站故障诊断   设备状态监测  

摘要： 阐述通过分析人工神经网络与智能算法在智能变电站运维中的关键技术应用，如故障诊断、设备状态监测和优化调度等，总结其在提高运维效率、降低运维成本、提升供电可靠性方面的优势。

关键词： 农用叉车   发动机   高温故障   解决措施  

摘要： 农用叉车作为现代农业机械化生产的重要设备，在提高农业生产效率、降低劳动强度方面发挥着重要作用。本文针对某品牌农用叉车在厂区车间工作时出现的发动机高温故障现象展开研究，介绍了发动机冷却系统的结构、类型及工作原理，分析了农用叉车发动机高温故障的原因，按照故障诊断流程，排除了该品牌农用叉车发动机高温的故障。结合该农用叉车使用场所环境恶劣灰尘大的问题，为避免再次出现此类故障，经比对分析，选择在散热器前部加装防尘网。经过试验，最终选择孔径为25目的防尘网，通过维修车间试验和长时间实际工作验证，达到了既过滤灰尘又不影响空气流速的目的。本研究为农用叉车维修人员提供了实用的技术指导，对降低设备故障率、提高设备使用效率和安全性、延长使用寿命具有重要意义。

关键词： 轻烃装置   故障分析   工艺改进  

摘要： 通过故障调查及精细分析，明确了换热设备故障是造成装置停机的主要问题。通过精细的技术论证后发现造成该故障的主要原因是离心机加药位置不当、分子筛抗压能力差及循环水质差。基于此进行了工艺流程改进，增加了加药点、改换新型分子筛并设计实施了新的水质净化流程。通过以上改进，将轻烃装置开工率提高至98.28%。

关键词： 故障诊断   齿轮箱   门控循环单元   卷积神经网络   蜉蝣算法  

摘要： 为了有效提取齿轮箱中齿轮和滚动轴承的故障信号特征，并克服深度学习模型超参数选取依赖人工经验的局限性，提高故障诊断的准确性和稳定性，提出了一种基于蜉蝣算法(MA)优化的双通道神经网络故障诊断模型。该模型采用一维时序输入的门控循环单元(GRU)和二维图像输入的卷积神经网络(CNN)构建双通道并行架构，并引入自适应批标准化(AdaBN)算法。利用MA的全局优化能力，以CNN-GRU的诊断精度为优化目标，自适应调整模型超参数。将蜉蝣算法优化效果与粒子群算法和遗传算法进行了对比验证，以评估其在模型参数优化方面的有效性。基于东南大学齿轮箱数据集和凯斯西储大学轴承数据集的实验结果表明：该模型能够有效提取振动信号特征，其故障识别精度与稳定性均优于典型深度学习模型，并展现出较强的鲁棒性。在稳态工况下，优化后的CNN-GRU(MA-CNN-GRU)模型在各数据集上的识别精度显著提高；在噪声工况下，MA优化的CNN-GRU模型表现出优异的抗噪性；在变负载工况下，结合AdaBN算法的MA-CNN-GRU模型实现了最高的平均识别精度。所提模型能够高效、准确地检测齿轮箱故障，为机械设备的维护和稳定运行提供了重要的参考价值。

关键词： 整车NVH   阶次分析   传动系统   模态分析   刚体模态   标定策略   动刚度  

摘要： 与两驱SUV相比，四驱SUV的传动系统更多，零部件匹配难度更大，电控系统更复杂，导致整车NVH性能开发的难度更大。针对某适时四驱车型项目开发过程中遇到的整车加速振动大的问题，通过主观评价，并结合阶次分析、传动系统模态分析等方法，对问题产生的真因进行详细分析和验证，并从工程化角度，分别提出了优化发动机标定策略和后主减总成刚体模态的措施，并进行了相应的分析、验证研究，验证结果证明所提方案对于改善整车加速振动现象有重要贡献。该问题的分析和处理过程，为工程技术人员项目开发提供了重要参考。

关键词： 工学一体化   空调故障检修   教学设计  

摘要： 以冷凝风机电气故障的诊断与排除为例，从选题价值、学情分析、教学目标设定、学习内容分析、教学实施、教学评价与教学反思七个方面进行教学设计，探讨如何对城轨车辆空调故障检修课程进行一体化教学设计，期望对城轨车辆运用与检修专业的工学一体化教学提供实践参考。

关键词： 滚动轴承   故障诊断   并行神经网络   联合分布自适应  

摘要： 滚动轴承的健康状态直接影响机械设备的性能和安全。传统滚动轴承智能故障诊断方法存在高质量状态数据缺失、模型泛化能力不足等问题。为解决上述问题，提出一种联合分布自适应并行卷积神经网络的滚动轴承变工况故障诊断方法。首先，采用快速傅里叶变换对原始振动信号进行预处理；其次，利用并行卷积神经网络提取不同层次、不同尺度的特征，从而充分捕捉输入数据中的信息；然后，引入最大均值差异和相关对齐结合的领域自适应方法，在均值和协方差角度减小源域与目标域间的分布差异；最后，利用凯斯西储大学轴承数据集不同工况之间的多种迁移学习任务对所提方法进行实验验证，证明了该方法在不同迁移任务中的有效性和优越性。

关键词： 矿山机电   设备故障   诊断技术  

摘要： 矿山机电设备是矿业采掘、生产中的重要设备，其工作状况对矿山企业的生产效率和安全起着重要作用。文中综合分析矿山机电设备常见故障类型，探索高效精确的故障预测和诊断技术，研究将传统信号处理技术、机器学习算法和物联网技术相融合，构建多维度、多层次的故障诊断系统。研究成果有效提升矿山设备故障诊断的精度，降低非计划停产次数，旨在为矿山智能维护管理提供技术支撑。

关键词： 滚动轴承   多故障耦合   卷积神经网络   Nadam算法   变载荷   变转速   故障诊断  

摘要： 针对滚动轴承在变载荷，变转速环境和多故障耦合工况下，传统故障诊断方法存在诊断准确率低，泛化能力差的问题，提出了一种基于Nadam算法优化的卷积神经网络模型。其优点是加深卷积神经网络模型的结构，进一步加强网络对特征的表达能力。利用Nadam算法提高所建立网络模型的收敛速度和学习质量，利用新的网络模型实现滚动轴承故障诊断。为验证提出方法的有效性，通过对BL2060实验平台上变载荷、变转速的19类多故障耦合的实验数据集进行实验分析，并与目前常用网络模型进行对比，结果表明该模型对多故障耦合的轴承故障分类可达到100%的准确率，优于其他网络模型。该方法的诊断准确率高，收敛速度快，适用于多故障类型耦合的滚动轴承的故障诊断。

关键词： 钢活塞   销孔   销座   形线   有限元   疲劳断裂  

摘要： 针对柴油机钢活塞的销孔开裂问题，从产品设计和制造质量角度出发进行了失效树分析，并针对每种潜在原因给出了改进方向；针对具体案例，阐述了分析开裂问题的常见方法和分析手段，同时指出，活塞装在发动机内部且属于精密零件，在装配过程中发生磕碰也会对活塞的工作质量产生影响，甚至导致失效的发生。