关键词： 烟气轮机   小波变换   故障诊断  

摘要： 传统的基于烟气轮机转子轴心轨迹的故障诊断方法,由于未考虑振动信号中夹杂的噪声,分析结果往往不够准确,影响对烟气轮机运行状态的判断。利用小波变换对烟气轮机振动信号进行降噪处理后,重新构建转子轴心轨迹图,不仅比传统的轴心轨迹图更加简洁明,还能更客观地反映出转子的运行状态,为烟气轮机故障诊断提供可靠的理论依据。

关键词： 磨床   主轴   静动压轴承   抱轴故障  

摘要： 针对MK84200型轧机支承辊磨床，详细分析了其主轴抱死的原因。该磨床主轴采用静动压轴承，在磨削过程中由于液压系统油液污染，主轴砂轮端静动压轴承下腔毛细管节流器堵塞，压力油不能正常供给，导致主轴干摩擦发热抱死。为解决此问题，文中提出了以下故障处理及调试步骤：首先，通过测量、配研、刮瓦、研磨修复磨损的主轴和轴瓦，保证重新建立静动压轴承正常工作压力的基本条件；其次，对节流器的结构进行优化设计以减小节流器再次堵塞的风险；通过更换更高黏度的液压油来补偿主轴和轴瓦磨损后间隙变大导致的腔体工作压力降低；最后，根据各腔体的磨损情况，在原设计工作压力的基础上，通过调整节流器长度来优化轴瓦上下前后腔工作压力。通过各项调整，重新优化配置了主轴旋转平衡的条件，排除了主轴故障。

关键词： 地铁   双针压力表   故障案例   结冰  

摘要： 文章介绍电客车双针压力表的结构和工作原理，针对双针压力表在低温环境下出现冰冻故障，分析故障原因，从现场维护角度以及可行性对双针压力表和连接的管路的结构提出改进建议，彻底解决双针压力表结冰问题。

关键词： 磨煤机故障诊断   典型故障样本   注意力机制   门控循环单元(GRU)   时间卷积网络(TCN)  

摘要： 磨煤机系统的监测与诊断对电厂的安全运行至关重要；由于真实故障数据的稀缺性以及故障与正常数据之间的不平衡，传统数据驱动的故障诊断方法在故障识别上表现不佳，有时甚至会产生误判；为了高效地识别磨煤机在不同工况下的典型故障，设计了一种结合了卷积块注意力模块的GRU-TCN融合算法，用于建立磨的故障识别模型，新算法不仅能提升分类准确性，还能实现故障的提前预警；首先，通过调整磨煤机故障生成模型的关键参数，模拟断煤、堵煤和自燃3种典型故障，获取大量不同工况下的故障样本数据；然后，采用新分类算法建立基于典型样本的故障预警模型，旨在提高故障识别的准确性，在故障初期提醒操作人员进行干预，从而避免磨煤机故障进一步扩大。

关键词： 吊机   液压系统   吊臂   抖动   平衡阀   节流阀  

摘要： 吊机作为石油平台日常作业的关键设备，具有极其重要作用，一旦出现问题轻则影响现场作业进度，重则导致安全事故的发生。本文针对某新投产的石油平台吊机在吊臂升降过程中出现的频繁抖动问题，深入剖析了吊车吊臂升降液压系统的工作机制，详细探讨了抖动现象的成因，并提出了针对性的整改措施，成功解决了现场难题，确保了吊装作业的安全与高效。

关键词： PHC管桩   水平裂缝   完整性   有限元   静载荷试验  

摘要： 某大型水厂工程基础采用预应力高强度混凝土（PHC）管桩，在施工过程中发现管桩倾斜。通过低应变检测桩基完整性，发现在距桩顶3～5 m的桩身区域内存在严重的同向缺陷反射，随后用孔内摄像法进一步确认管桩已全截面开裂。针对这一问题，对施工资料及缺陷特征进行了综合研判，同时采用有限元理论分析的方法，对水平裂缝出现的成因进行了判定。在此基础上提出了合理的加固方案，并通过桩基抗压静载荷试验，证明加固方案是切实有效的。

关键词： 多源信号   特征融合   感应电机   IZOA-Attention-CNN   斑马优化算法   故障诊断  

摘要： 鉴于感应电机系统的复杂性和运行状态的多变性，以及故障特征之间的相互重叠和干扰，提出了一种基于改进斑马优化注意力机制的卷积神经网络（Improved Convolutional Neural Networks for Optimizing Attention mechanisms in Zebra, IZOA-Attention-CNN）多源信号融合方法，用于感应电机转子断条故障诊断。首先，采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）自动提取原始信号中的有效故障特征。然后，通过引入注意力机制，对卷积神经网络提取的信号进行加权处理，以提高故障特征信号的表征能力。此外，为更好地综合多源信号的信息，分别使用电流信号和振动信号作为输入进行特征融合；使用改进的斑马优化算法对网络超参数进行寻优，从而训练转子断条故障诊断模型。实验结果表明，该模型在转子断条故障诊断方面表现出了高效性，其诊断精确率达到了98.65%。

关键词： 声学特征提取   电厂汽机调速系统   故障预测  

摘要： 提出一种基于声学特征提取的电厂汽机调速系统故障预测方法。通过采集系统声音信号，结合小波变换和梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC）提取特征，使用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）和长短期记忆（Long Short-TermMemory,LSTM）网络模型进行故障分类。实验结果表明，该方法的分类准确率最高可达99.4%，有效提升了故障预测的准确性和实时性。

关键词： 发电机   绝缘过热   故障诊断   在线油色谱  

摘要： 阐述针对发电机绝缘过热故障风险加剧的问题，系统地验证在线油色谱监测技术在早期故障预警与精准诊断中的核心作用。通过实时解析绝缘油中溶解气体的成分与浓度变化，成功构建基于产气特征的故障判别模型，可有效识别早期绝缘故障，为设备状态评估提供科学依据。

关键词： 通用总线   IP核   故障注入   电气层   协议层  

摘要： 为验证航空航天系统中通信总线在出现故障后，整个系统的稳定性、可靠性及容错性，设计了一套通用总线故障注入系统，系统将实现对各类通用串行总线的故障注入，通过故障注入设备能够实现总线信号在物理层、电气层及协议层3个层面上的故障注入功能；通过软硬件结合提出了一种通用串行总线故障注入方法，以FPGA为基础，利用ADC对信号进行采集，利用IP核实现通用串行总线的协议解析，利用DAC信号输出实现电气层故障调节，利用电阻矩阵网络实现信号在物理层的故障注入；同时通过上位机软件对故障注入设备进行系统控制及故障模拟；经实验测试故障注入设备实现了通用串行总线的物理层、电气层及协议层的故障注入功能。