关键词： 农用大马力轮式拖拉机   常见故障   解决方法  

摘要： 大马力拖拉机是我国农业生产中的重要基础机型，它在动力、技术、可靠性等方面具有显著优势，在现代化生产中能配套多种农机具高效完成耕地、播种、植保、运输等作业。规范操作、精准排障与科学保养可显著降低拖拉机故障率，延长设备寿命。如何进一步提高大马力拖拉机的使用规范性，已成为社会关注的焦点。基于此，文章简要分析了农用大马力轮式拖拉机的使用方法，并深入探究了农用大马力轮式拖拉机的常见故障与相应解决方法，具体涉及废气再循环系统故障、氧化催化转化器故障、尿素喷射系统故障等，以供业内人士参考。

关键词： 电液转换器   卡涩   漆膜   平衡电荷净化滤油机   双冗余  

摘要： 电液转换器错油门卡涩故障是润滑油氧化在错油门与壳体间形成漆膜导致的，通过在试验台上对备用电液转换器手轮与电信号的操作相互影响试验、电液转换器最低可接受调速油压力试验及油动机滑阀振幅的调整试验，提出并实施了在线不停机处理卡涩故障的方法，避免了机组停机造成的生产损失。对比国内外除漆膜技术，选择平衡电荷净化滤油机对润滑油进行过滤，减少和降低了漆膜的形成。介绍了电液转换器双冗余自动切换改造方案，该方案解决了电液转换器故障导致的设备停机问题。

摘要： 随着中国双碳战略的加快推进,新型电力系统建设进入关键期,新能源发展迈入大规模、高比例新阶段。柔性直流输电系统作为支撑新能源并网、远距离输送及电网灵活控制的重要手段,其应用规模不断扩大。当前,柔性直流多类型换流器设备渗透率、送电容量和电压等级正持续提升,接入形式更加多样化、复杂化,为其高效稳定运行与安全防御带来重大挑战。

关键词： 汽车发动机   故障特征   检测技术  

摘要： 发动机作为汽车的核心部件，其性能直接影响驾驶安全，因此，对汽车发动机的故障特征进行深入分析并采用先进的检测技术至关重要。本文首先概述了汽车发动机的检测技术及运行原理，其次详细分析了发动机的故障类型，包括进气系统、传动部件、运转特征以及排气系统等方面的故障。最后，本文探讨了多种检测技术，如振动监测技术、仪器检测技术、故障码分析技术、故障检修系统技术、计算机数值分析方法等，并介绍了汽车发动机散热器故障诊断与维修经验。通过这些技术，可以更有效地识别和解决汽车发动机故障，确保汽车的正常运行。

关键词： 状态监测   振动   气蚀   动不平衡  

摘要： 某石化厂锅炉给水泵运行过程中振动超标,设备运行状态达不到运行要求,利用状态监测技术对其进行分析,确定故障的要因有两个,一是泵存在轻微气蚀现象,二是转子动不平衡。根据状态监测诊断结论,采取相应的解决方案,大大降低设备振动速度值,同时验证了状态监测分析判断的准确性。

关键词： 故障识别   不平衡样本   变分模态分解   数据增强   滚动轴承  

摘要： 滚动轴承在机械设备中至关重要，其健康状态直接关系到机械设备安全运行和整体性能，然而，实际运行中获取足够的故障样本进行研究是一项挑战。因此，针对实际工况下故障样本数量缺少、与正常样本数量相比形成类不平衡的情形，提出一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition， VMD)重构数据增强的故障识别模型。首先，将轴承故障信号通过VMD分解和滤波调整重构为平衡数据集。其次，建立各故障类型样本特征参数与不同故障尺寸间关联性，实现生成样本特征评估。最后，通过深度学习YOLOv8算法对各不平衡比例数据集进行深入分析。分析实验结果表明，所提方法能有效扩充少样本场景下的轴承故障数据，提高故障识别精度，从数据层面解决类不平衡问题，对于轴承不平衡样本故障识别具有可行性和有效性。

关键词： PSO算法   小波分析   医疗设备   故障   信息处理  

摘要： 由于医疗设备极易发生故障信号丢失等现象，研究提出一种基于改进粒子群算法的处理方法。首先需要引入小波分析，对数据进行预处理，之后通过算法实现最优特征子集的提取。其次，利用多层前馈神经网络进行初始故障检测，并引入证据理论算法，实现诊断结果的决策级融合，构建了医疗设备故障信号处理模型。结果表明，经过小波分析降噪后的信号噪点得到了显著降低。相对于传统模式识别方法，研究的改进模型准确率分别提高了9.7%、10.3%、10.8%。基于D-S证据理论的诊断结果则能更好地提高诊断的准确性。研究对于提高医疗设备的安全性有着重要的现实意义，能够及时排除故障，节约运维成本。

关键词： 隐半马尔可夫模型   故障诊断   剩余寿命预测   樽海鞘群算法   协同进化  

摘要： 针对设备的健康诊断和剩余寿命预测问题,提出一种数据-模型双驱动的随机过程模型.首先针对非振动类信号提出了一种新的信号标量化方法,使得连续性信号(温度,速度,压强等)能够通过标量化方法形成可以输入到隐半马尔科夫模型的数据类型.其次,提出一种新式退化核驱动的改进隐半马尔科夫模型(Deterioration kernel-based modified hidden semi-Markov model,DK-MHSMM)实现机械装备观测标度至潜在状态的过程映射,动态甄别设备状态模式.再次,在DK-MHSMM中引入粘连系数,运用遗传算法以及樽海鞘群算法的协同进化算法替代常规EM参数估计方法对模型参数进行估计,根据设备全寿命分布特点以及设备当前状态值提出了相应的剩余寿命预测方法.最后,利用涡扇发动机数据集对该方法进行了验证,验证了该方法的有效性和可行性.

关键词： 混合神经网络   锅炉燃烧设备   故障检测   故障类型  

摘要： 为提高锅炉燃烧设备的稳定性和生产效率，确保工业生产的连续性和高效性，研究基于混合神经网络的锅炉燃烧设备故障智能检测方法。对传感器获取的多种形式锅炉燃烧设备运行数据预处理;提取与设备运行故障相关的关键特征;建立锅炉燃烧设备运行数据的时序处理模型，提出故障检测模型;融合卷积神经网络和长短期记忆网络，通过两者的判断实现故障智能检测。实验结果表明:以火电厂锅炉燃烧设备的历史故障数据作为测试样本，分别标定正常工况以及三种故障状态，所研究方法可以实现不同类型故障的检测，具有应用价值。

关键词： 电力一次设备   故障诊断   处理技术  

摘要： 电力一次设备故障诊断与处理技术是确保电网稳定运行的关键.本文简要探讨了电力一次设备的故障诊断方法,包括传统的物理检测和现代的智能监测技术;重点介绍了基于传感器的数据采集、实时监控系统以及故障预测模型在故障诊断中的应用;讨论了故障处理策略,包括快速隔离、应急修复和预防性维护,以提高设备的可靠性和电网的安全性.这些技术的综合运用,有效提升了电力系统的运行效率和故障应对能力.