关键词： 自适应故障防御   电力计量装置   智能化故障检测  

摘要： 阐述电力计量装置中常见故障的特点，提出基于智能化技术的故障检测措施，包括加强故障智能化诊断知识库建设、引入基于大数据和人工智能的实时故障监测系统、强化自适应故障防御与修复能力，以提升故障监测和应急响应能力。

关键词： 滚动轴承   多尺度排列熵   支持向量机  

摘要： 滚动轴承在工作中会出现非线性特征的故障振动信号，针对单一排列熵（PE）在故障特征提取过程中所产生的效果不理想及准确率比较低的情况，提出了一种基于变分模式分解（VMD）和多尺度排列熵（MPE）的滚动轴承故障诊断分析方法，提取故障振动信号的固有模态函数（IMF）的多尺度排列熵特征，并且结合支持向量机SVM和KNN进行分析。通过和PE进行诊断分析对比，表明此方法能提高检测准确率。

关键词： 控制保护器   继电器粘连   故障分析  

摘要： 飞机在地面通电检查时，直流电源通道的接触器出现延时断开现象，经排查分析是控制保护器内部的继电器触点烧蚀粘连导致。本文通过分析控制保护器工作原理，对故障进行排查、分析及定位，提出解决措施并进行验证，有效解决这一故障现象，为其他类型的故障排查和分析提供参考。

关键词： 机械设备   维修措施   故障诊断  

摘要： 随着信息技术的进步对机械装备的监控正稳步向数字化转型。本研究聚焦于磷矿石选矿流程中的核心设备——球磨机，探讨了其工作原理、功能以及在磷矿加工过程中的关键作用。阐述了球磨机的操作管理、定期维护与保养策略，并提出了设备维修和故障诊断的实用措施。通过实例分析，如衬板磨损故障的处理，展示了故障诊断与分析的实际应用。有效的机械设备管理和维修措施能够显著提高球磨机的运行效率和使用寿命，降低生产成本，对磷矿加工行业的生产效益产生积极影响。

关键词： 航空发动机   碰摩   变转速   重采样  

摘要： 某型航空发动机在转速变化的工况下发生转、静子碰摩故障，使用常规的快速傅里叶变换不易分析该工况下的转、静子碰摩故障。本文采用重采样的方法，将等时间间隔的原始振动信号转换为等角度间隔的信号，再对这个信号进行FFT,得到振动信号的阶次谱。该方法通过数值模拟进行了验证，然后在具有碰摩故障的航空发动机数据上进行了验证。该方法适用于检测变转速工况下航空发动机转、静子碰摩故障。

关键词： 数控系统   故障诊断   故障预测   机器学习  

摘要： 引入机器学习技术，通过海量历史数据训练智能诊断与预测模型，能够实现数控系统故障的早期发现、精准定位和趋势预测，减少意外停机时间，提高设备利用率。阐述了数控系统故障诊断与预测的重要意义，分析了机器学习在该领域的应用现状，提出了一种基于机器学习的数控系统故障诊断与预测方法，并对关键技术进行了详细论述，以期为提升数控系统运维水平、保障制造装备高效运行提供有益参考。

关键词： 齿轮箱   故障诊断   双向长短时记忆神经网络   交叉融合注意力  

摘要： 齿轮箱的运行受到周围环境影响很大，带来了很大的故障诊断的难度。为了进一步提高齿轮箱的故障诊断精度，设计了一种基于Vgg16+双向长短时记忆神经网络(BLSTM)组合模型的机床齿轮箱故障诊断方法。基于多模态信息融合方法，从时空与时序维度上挖掘重要信息，构建了多模态跨注意信息的多模态信息融合方法，有效提升变速箱故障信息的可信度与稳定性。研究结果表明：所提方法的预测精度为92.73%,预测准确率为91.86%,召回率为91.04%,F1为92.39%,表现出了较强的综合性能。空间和时序融合后能够提高单维度的测试精度，达到99%以上，证明了该方法的可行性，能够在单个工作状态下获得优异预报效果，适用于分析多种情况下的复杂运行状态。该研究有助于提高齿轮箱的运行稳定性，也可拓宽到其它的机械传动领域。

关键词： 多状态故障   卷积稀疏解析   特征解耦   特征原子   故障诊断  

摘要： 轴承作为机械设备关键部件，因多状态故障特征微弱或耦合的特性，导致故障特征难发掘，给机械设备的健康监测带来极大挑战。因此，提出基于特征原子稀疏解析的故障诊断方法，实现轴承多状态故障稀疏特征解析与诊断。首先，提出特征原子滤波器构造方法，基于可调Q因子小波变换的重构子带最大峭度准则提取小波基原子，并赋予基原子周期性先验特征匹配信号中的多状态故障成分。其次，构建多通道卷积稀疏多状态故障特征解析模型，基于多特征原子与交替方向乘子法优化的卷积稀疏编码解析稀疏系数分量，并重构各故障特征分量，实现多状态故障分量稀疏解析。同时，提出基于稀疏信号峭度与能量结合的稀疏度参数化方法。最后，通过重构分量的包络谱分析结果，确定信号中的特征成分，实现多状态故障诊断。通过仿真、试验和工业水泵等信号的试验验证，并与卷积字典学习方法相比，所提方法具有更好稀疏解析优势。

关键词： 滚动轴承   故障诊断   视觉识别   YOLO   二维数据  

摘要： 【目的】针对深度学习与轴承故障诊断领域的结合所研发的算法已经初见成效，但是大多是通过对一维振动数据进行处理后输入到网络结构中进行诊断，而运用二维信号作为输入的故障诊断技术的研究仍处于表面，针对此类方法的分析也鲜有报道。以滚动轴承作为研究对象，研究以二维信号作为输入的故障诊断算法，针对多工况故障诊断、数据样本少、模型训练时间长等问题，构建了基于M-YOLO网络的滚动轴承故障诊断模型。【方法】首先，利用马赛克数据增强方法对样本进行扩充，缓解不平衡数据对诊断结果的干扰；然后，通过马尔可夫频域图像转换方法，将离散信号转换为概率模型，使用不同的策略对时间序列进行分类，完成了以二维频域图像作为模型输入的故障诊断；最后，利用Dropblock替换传统的Dropout结构，从空间层面和时间层面进行更加精细的优化，以期提高模型的鲁棒性与诊断精确率。【结果】结果表明，M-YOLO诊断模型的诊断结果明显高于传统的故障诊断方法，频域转换特征图像也比时域图像有更好的鲁棒性，更适合目标检测模型的训练与分类。该诊断模型具有一定的泛用性，为轴承故障诊断领域提供了一条新思路。

关键词： 知识图谱   农用电机   故障诊断   知识抽取   智能问答  

摘要： 随着农业机械化和智能化的发展，农用电机作为主要动力来源，显著提升了农业生产效率，并推动农业向绿色化、智能化和高效化方向发展。为解决农用电机的故障可能导致的作物收获延误、经济损失和安全隐患。尽管传统机器学习和深度学习方法在电机故障诊断中展现出潜力，但其解释性不足和高成本限制了其广泛应用，亟需开发一种能够有效挖掘关键信息以指导故障维修的方法。该研究提出了一种基于多源数据异构融合的农用电机故障诊断知识图谱系统，旨在提升故障诊断效率和降低维修成本。通过实体识别与关系抽取，将非结构化数据转化为结构化数据，使用BERTBiLSTM-CRF模型进行实体识别，模型在实体识别任务中的准确率、召回率、F1值分别达到0.952 3、0.915 7、0.933 6，结合模式匹配与正则表达式进行关系抽取，并嵌入GPT模型构建智能问答系统，采用Neo4j图数据库存储电机故障知识，最终形成包含702个故障实体的图谱。研究表明，农用电机故障诊断知识图谱系统能够提升故障诊断效率，降低维修成本，增强农业生产的智能化水平，为农用电机故障诊断提供了一种高效、智能的解决方案，具有重要的应用前景和研究价值。