关键词： 转子断条故障   二阶差分   有限元仿真   快速傅里叶变换  

摘要： 针对鼠笼式异步电动机转子断条故障进行电流频谱分析时,故障特征通常被基波掩盖的问题,提出一种对定子电流信号进行二阶差分求导的算法,抑制主频信号以突出主频附近的边频分量,以有效提取故障特征信号。采用maxwel1有限元仿真分析,搭建了电机转子断条故障仿真模型,并利用二阶差分求导算法对采样数据进行处理,提取出故障频谱特征,验证了算法的有效性与实用性,对鼠笼式异步电机转子断条故障检测具有应用价值。

关键词： 故障检测与诊断   冷水机组   特征优化   长短期记忆  

摘要： 冷水机组的故障检测与诊断(FDD)对调节室内舒适度和管理建筑能耗具有重要意义。然而,原始数据中的特征冗余给故障诊断带来很大困扰,为解决这一问题,提出了一种结合机器学习回归与分类的预测方法。首先,通过长短期记忆网络(LSTM)及其变体精确预测高相关但低重要的特征,从而有效减少特征冗余。其次,利用支持向量机(SVM)对优化后的特征进行故障诊断,评估其效果。研究表明,采用结合LSTM与科尔莫格罗夫-阿诺德网络(KAN)的模型(LSTM-KAN)优化特征后,当特征数减少至预设目标特征的60%时,诊断准确率达94.23%,相比未优化前的准确率提高了16.64个百分点;此外,训练次数大幅度减少,进一步提升了模型的训练效率。该方法为冷水机组的故障检测与诊断提供了更加高效和准确的技术支持。

关键词： 奔驰公司   需求调整   插电式混合动力   动力系统   电动化   三管齐下   电动汽车   故障案例分析  

摘要： 从2023年开始,奔驰公司进行了战略调整,放弃此前提出的“全面电动”计划,根据市场需求调整为“油电双行”路线,打造覆盖纯电动、插电式混动以及燃油车的多动力形式产品矩阵,电动化转型计划从“到2030年实现100%的销量为纯电动汽车”转向“到2030年,50%的销量为电动汽车,另一半为混合动力汽车”。面向未来的动力系统,奔驰追求三管齐下的可持续出行技术方案:EQ Boost(48V轻混电气化发动机)、EQ Power(插电式混合动力驱动)和EQ(纯电驱动)。

关键词： 直升机   航电设备   故障   维护技术  

摘要： 在航空作业领域,直升机的航电系统是确保飞行安全与任务高效执行的关键系统之一。然而,随着技术的发展及作业环境的日益复杂化,该系统设备所出现的故障也呈多样化和复杂化。本文深入剖析了导致航电设备故障的各种潜在因素,并提出了若干有效的维护策略,以期为提高此类设备的日常保养水平提供坚实的理论依据和实际指导。

关键词： 雷达   故障树分析   接收机  

摘要： 基于故障树分析法的某型雷达接收机故障分析及排除是一种高效且系统的方法?。方法 通过构建故障树,能够直观地展示雷达接收机故障的各种可能原因及其逻辑关系,从而帮助维修人员快速定位并排除故障。本文以雷达距离上无法稳定捕捉跟踪目标,导致目标模拟器跟踪调零超时,而无法稳定捕捉目标为案例,造成模拟信号同跟踪信号不匹配,雷达捕捉跟踪异常,最综故判定为Ku波段双路接收前端故障,更换新的Ku波段双路接收前端后,雷达目标回波正常,故障排除。

关键词： 液位控制   故障   浮球阀   电磁阀   电动阀   浮动开关  

摘要： 液位控制是建筑给排水系统的重要环节。给水系统中液位控制能够保证水箱或水池的正常液位,增加给水系统的安全可靠性;排水系统中液位控制能够实时监测集水井的水位,自动开启排水泵,保障排水系统正常运行。对建筑给排水系统中4种常见的液位控制故障进行分析,提出对应的解决措施,并通过实际案例阐释应用效果。

关键词： 石油开采   机械设备   状态监测   故障诊断  

摘要： 目前,我国海洋石油开采领域正不断拓展,钻井设备数量持续攀升,因此机械设备的运行状况监控和故障排查变得尤为关键,其重要性日益凸显。运用先进的设备监控和故障诊断手段,能够有效消除潜在的设备故障风险,提升设备的工作性能,保障海上石油开采作业的持续性和稳定性。基于此,文章分析了海上石油机械设备状态监测技术和故障诊断技术,并在此基础上提出了海上石油机械设备状态监测及故障诊断的改进措施。

关键词： 旋压机   液压系统   安全继电器   硬盘   NCU   丝杠   深沟球轴承  

摘要： 介绍旋压的概念、分类、配置及功能,分析旋压机设备的常见故障分析思路、检查试验及处理办法。通过修改参数、模拟试验、更换元件、数据备份、测绘加工、轴承选型等手段,解决设备运行中出现的各类故障。

关键词： 液压轴向柱塞泵   故障诊断   故障特征提取   变分模态分解   逐次变分模态分解  

摘要： 当液压轴向柱塞泵关键摩擦副出现故障时,其振动信号会出现调制现象,振动信号中的故障调制特征与特定的故障类型形成对应关系,通过信号分解可以从振动信号中提取出故障特征,进而用于故障诊断。以液压轴向柱塞泵为研究对象,利用变分模态分解和逐次变分模态分解分别对不同的仿真信号在含噪的情况下进行分解重构,综合对比了两种算法在分解性能方面的差异;最后将两种算法用于实测振动信号的故障特征提取中。结果表明:两种算法均适用于液压轴向柱塞泵的故障特征提取;逐次变分模态分解能更精确地重构出与柱塞泵故障高度相关的有效分量;变分模态分解提取到的有效分量幅值衰减更小,对微弱故障特征更加敏感。

关键词： 人工智能   智慧供热   系统故障   故障诊断   故障位置标定   远程控制  

摘要： 本文聚焦于智慧供热系统中故障诊断的难题,针对传统诊断方法效率低下、误诊率高的问题,提出了一种基于人工智能的创新解决方案。该方法首先通过精细化的故障特征提取与位置模糊标定技术,有效识别供热系统中的潜在问题区域。随后,利用先进的人工智能算法,构建了一个智能化的故障诊断模型,该模型不仅提高了诊断的精度,还显著加快了诊断速度。实验结果表明,本文提出的人工智能方法在误诊率上实现了显著降低,同时展现了更高的诊断效率和精度,为智慧供热系统的故障排查与运维管理提供了更为可靠的技术手段。