关键词： 推进轴系   故障诊断   相关熵   格拉姆矩阵支持向量机   多传感器   小样本  

摘要： 针对基于深度学习的故障诊断方法聚焦于单一模态且需要大量训练数据的问题，提出一种基于相关熵和格拉姆矩阵支持向量机(GMSVM)的船舶推进轴系故障诊断新方法．首先，计算多模态监测信号片段间的相关熵矩阵，揭示不同监测信号的空间相关关系，并削弱监测信号中异常值带来的干扰；然后，通过矩阵对数运算，将相关熵矩阵从黎曼流形空间映射到欧式度量空间，增强信息表征能力，并提取故障关键特征；最后，构建格拉姆矩阵支持向量机，实现小样本下的故障识别．实验结果表明：针对15个不同的工况，提出方法在每类1个和5个训练样本下的平均诊断精度分别达到94.31%和99.68%，显著优于其他基于深度学习的方法．

关键词： 新能源汽车   电池故障   诊断   维修  

摘要： 电池作为新能源车辆动力的核心，其性能稳定性决定了行驶的可靠性。尽管现代电池技术已经取得了显著进展，但是各类潜在故障仍难以完全避免，不仅会影响用户体验，还可能导致严重的安全隐患。因此，对电池故障进行精准诊断并有效维修尤为重要。为应对这些挑战，本文深入分析了常见故障现象及其成因，并提出了针对性的诊断技术和维修策略。

关键词： 薄壁构件   支撑布局优化   有限元   粒子群算法   变形  

摘要： 薄壁复合材料构件的支撑布局设计是抑制其加工振动及变形的重要方法，但多数支撑布局的优化过程中只考虑单一的振动或变形，并且忽略了吸盘吸附对工件的影响，与实际工况有较大偏差。本文提出一种粒子群算法和有限元融合驱动的薄壁构件支撑布局优化方法，综合考虑了工件吸附变形、支撑后工件固有频率与刀具激励频率有效分离、额外辅助支撑等因素，能够在保证最大变形量满足要求的前提下实现支撑点数量及位置的优化。首先逐次在最大变形处增加支撑点直至满足变形要求，再在易产生共振的固有频率所对应振型的最大振幅处增加支撑点，直到满足频率要求，然后利用优化算法找到最小支撑点数量并进行最小支撑点数量下的支撑布局优化，最后开发了基于Abaqus和粒子群算法的支撑布局优化模块，进行了构件优化计算和试验验证。结果表明，该方法能够在保证频率及变形要求的前提下，有效减少支撑点数量。

关键词： 故障监测任务调度   适应度   任务调度完成率   负载均衡  

摘要： 阐述一种改进的遗传算法和粒子群算法的混合多任务调度算法。通过设计基于适应度的概率选择函数，动态设置种群的交叉和变异操作概率，并引入双点插入变异法和离散粒子群算法，进一步增强算法的寻优和收敛能力。经实验验证，该算法任务调度完成率相比传统遗传和粒子群算法分别提升了25.3%和12%，并实现了分布式处理机的负载均衡。

关键词： 油色谱   变压器故障预测   切分变量   决策树   随机森林  

摘要： 为了提升变压器故障预测效率，提出一种基于类重叠分层随机森林的油中溶解气预测和长短期故障分析方法。通过监测变压器绝缘油中氢气、甲烷、乙烷、乙炔等气体浓度，利用油色谱标签前3天的历史时序数据进行数据训练，基于数据建模预测标签后1天变压器油中各气体浓度。构建随机森林模型以建立故障预测模型，通过评估乙炔的预测结果是否超过其设定阈值来检测监测装置是否存在可能的故障。实验结果表明，所提模型的整体预测准确率高达99%,F1-score达到96%,具有较好的预测和分析效果。

关键词： 变压器故障诊断   浣熊优化算法   核主成分分析   最小二乘支持向量机  

摘要： 为解决变压器故障诊断准确率低的问题，本文提出一种多策略改进浣熊优化算法(ICOA)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的变压器故障诊断方法。首先，通过核主成分分析(KPCA)将变压器故障数据集进行特征提取，降低故障数据维度；其次，应用混沌映射、透镜反向学习、Levy飞行等策略对浣熊优化算法(COA)进行优化，提高全局寻优能力；然后，应用ICOA算法进行LSSVM参数寻优，构建ICOA-LSSVM故障诊断模型；最后，将特征提取后的数据导入ICOA-LSSVM中并与其他模型对比。实验结果表明所提方法准确率为96.19%,相比其他诊断模型具有更高的故障诊断精度。

关键词： 奥迪Q5L   增压压力传感器   故障诊断  

摘要： 根据2020款奥迪Q5L车的故障现象，通过故障检测仪读取故障代码及查阅该车的相关资料，确定可能的故障原因，然后利用万用表对增压压力传感器（G31）及其相关线路进行测量，确定发动机控制单元（J623）损坏导致故障发生，最后更换J623并匹配后使车辆恢复正常。通过对该车故障的诊断与排除，为相关从业人员提供参考。

关键词： 大型水电站   水轮机组   状态监测   故障诊断技术  

摘要： 陶岔渠首枢纽是南水北调中线输水工程的关键设施，承担着重要的水资源输送和发电任务。本文介绍了陶岔渠首的设计特点和水电站的功能，强调其在区域水资源配置中的重要性。同时，分析了基于TN8000?AGMS水轮发电机空气间隙监测分析系统的在线监测和故障诊断技术，通过实时监测、智能分析和报警预警功能，提升了泵站的运行效率和设备管理水平。该技术的应用不仅确保了设备的安全稳定运行，也为水电站的高效运营提供了可靠保障。

关键词： 钻井泵   橇装结构   谐响应分析   模态分析   减振技术  

摘要： 橇装结构不仅是钻井泵中最大的零部件，同时也是整个结构振动传递至地面或者甲板的关键一环，橇装结构的振动特性严重影响着钻井泵的整体性能以及工作人员的操作环境。为此，以QDP-3000U钻井泵橇装结构为研究对象，基于模态分析和谐响应分析理论，建立了QDP-3000U钻井泵动力学分析模型，分析橇装关键结构参数对钻井泵振动特性的影响规律，并提出优化措施从而减轻钻井泵的振动。研究结果表明：优化后，橇装结构的各阶固有频率均得到提升，前10阶固有频率最大提升20.52%;钻井泵整机及橇装结构的固有频率与主要激振频率段(1.950～8.475 Hz)未发生重合，工作时不会发生共振；单因素优化后的橇装结构振动位移有效降低，当激振频率为48 Hz时振动位移由0.19 mm降低至0.06 mm,当激振频率为150 Hz时振动位移由1.570 mm降低至0.379 mm。所得结果可为钻井泵减振的技术方法制定提供理论指导。

关键词： 电厂汽轮机   摩擦振动   故障分析与诊断  

摘要： 电厂汽轮机作为电力生产的核心设备，其稳定运行对于保障电力供应至关重要。然而，在起动与运行过程中，汽轮机常面临摩擦振动过大的挑战，这不仅影响发电效率，还威胁设备安全。本文基于某电厂工程实例，系统剖析了引起电厂汽轮机摩擦振动的根本原因，通过对具体故障案例的振动数据分析，揭示了静态与动态摩擦以及支撑刚度减小等核心问题。针对这些问题，提出了详尽的检修处理措施，并探讨了系统优化与预防措施，旨在提升电厂汽轮机的运行稳定性和可靠性。