关键词： 铁路运输   轨道电路   故障诊断   故障预测   健康管理   智能运维   物联网   数据分析  

摘要： 随着铁路运输的快速发展，轨道电路的安全性和可靠性对于保障列车运行安全至关重要。文章设计了一套轨道电路在线监测与故障诊断系统，从系统底层硬件监测到上层软件系统架构，通过实时数据监测、故障诊断、故障预测和健康管理，致力于提升铁路运输的安全性和可靠性。同时，详细介绍了数据采集、传输、展示，故障诊断算法、故障预测算法和健康管理策略等内容，有效地提升轨道电路的智能化运维水平，为铁路运输的安全运营提供有力的技术支持和安全保障。

摘要： 故障现象一辆2015款别克君威车，搭载1.6T发动机和6速自动变速器，累计行驶里程约为6万km。起动发动机后，发动机转速自动升高至2 000 r/min左右，换挡冲击严重，且仪表上的多个故障灯异常点亮。故障诊断用故障检测仪检测，发动机控制模块（ECM）、电子制动控制模块（ABS）及车身控制模块（BCM）中均存储有故障代码“U0101:00与自动变速器控制模块（TCM）失去通信”；动力转向控制模块（EPS）中存储有故障代码“U0100:00与ECM失去通信”；TCM中无故障代码存储。如图1所示，ECM、BCM、ABS、EPS及TCM均在高速CAN总线上，由此推断高速CAN总线通信异常。

关键词： 汽车空调系统   故障诊断   维修策略  

摘要： 本文深入探讨了汽车空调系统的故障诊断与维修策略，旨在保障汽车空调系统的正常运行。本文首先概述了汽车空调系统的组成及工作原理，并介绍了常见类型。其次，分析了空调系统故障诊断与维修的重要性，列举了制冷效果差、空调异响、空调异味等常见故障，并给出了相应的诊断与维修方法。最后，强调了定期检查、日常维护以及信息技术应用等策略在汽车空调系统故障诊断与维修中的重要作用。

关键词： 带式输送机   托辊轴承   ICEEMDAN   蝗虫优化算法   LSSVM  

摘要： 提出了一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ImprovedCompleteEnsemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)优化最小二乘支持向量机(Least Squares-Support Vector Machine,LSSVM)的轴承故障诊断方法。首先，利用ICEEMDAN对轴承声音信号进行模态分解和重构去噪分析，进而提取表征轴承状态的时域、频域特征，并通过归一化处理构建训练样本集和测试样本集；然后，利用GOA对LSSVM模型进行参数寻优，获得最佳惩罚因子γ和核函数σ，构建GOA-LSSVM故障诊断模型；最后，利用搭建的移动声音信号采集试验平台开展对比试验研究。结果表明，相比传统的LSSVM算法，所提方法具有更高的故障诊断准确率，以及更短的运行时间。

关键词： 数值模拟   双向流固耦合   空气包   模态分析  

摘要： 空气包作为石油钻井过程中最重要的压力脉动缓冲设备，其缓冲效果对钻井泵能否稳定工作有着巨大的影响。文中以QDP-2200钻井泵使用的无气囊式空气包为例，基于计算流体动力学的双向流固耦合方法，研究无气囊式空气包的压力脉动情况和流体速度分布情况，同时对比无预应力和有流固耦合预应力情况下无气囊式空气包的模态分析结果。研究结果表明：该空气包对于压力脉动的衰减较为显著，衰减率为65%,最大的流速冲击发生在内插管由大变小的管口区域；无气囊式空气包结构内部最大等效应力小于材料的屈服强度，最大的变形值为1.211×10-3mm;在流固耦合作用下空气包的第5,6阶振型最大值有所增加，但总体振型最大值变化较小。

关键词： 盾构   磁致伸缩传感器测试平台   稳态识别   故障诊断  

摘要： 为解决磁致伸缩传感器测试平台动态响应过程中系统状态数据很难包括在故障诊断策略训练数据集中,导致数据驱动故障诊断策略诊断结果可靠性低的问题,提出一种基于稳态识别的数据驱动故障诊断策略。首先,设计一种稳态识别策略,得到测试平台稳态运行过程中的系统状态数据。采用能够处理单类分类问题的支持向量数据描述(support vector data description,SVDD)对测试平台进行稳态识别,并在SVDD训练过程中采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)对SVDD的超参数进行优化。其次,采用基于PSO优化的支持向量机(support vector machine,SVM)算法,通过测试平台稳态运行过程中的状态数据进行故障诊断,提高故障诊断的正确率和诊断结果的可靠性。最后,利用Simulink中Simscape模块,建立测试平台仿真模型,对基于稳态识别的故障诊断策略进行验证。测试结果表明:与未包含稳态识别的基于SVM的数据驱动故障诊断策略相比,不同模式下基于稳态识别的故障诊断策略正确率平均提高5%,该策略在测试平台故障诊断的有效性得到验证。

关键词： 故障诊断   可分离卷积   注意力机制  

摘要： 在工业设备智能化发展趋势下，滚动轴承的智能故障诊断对预防性维护极为关键。针对深度卷积网络存在的梯度问题及训练效率低等情况，提出基于瓶颈注意力的可分离残差网络（BAResnet）模型。该模型经小波变换提取特征后，利用可分离卷积降低计算量、注意力机制聚焦故障特征、残差结构解决梯度问题。实验表明，BAResnet在准确率等方面表现出色，提升了计算效率，为轴承故障诊断提供有效支持。

关键词： 煤矿机电系统   故障类型   维护方法   故障诊断  

摘要： 煤矿机电系统对于矿山生产具有重要作用，但由于煤矿机电系统运行环境复杂，其容易出现故障，从而影响生产效率与安全。本文通过对煤矿机电系统常见故障类型进行分析，对电气设备、机械设备及自动化控制系统故障表现进行论述，引入预防性维护、状态监测、以可靠性为中心的维修及远程诊断的机电系统维护方式，并着重探讨了以数据分析为主的预测、专家系统诊断、人工智能诊断技术和多源信息融合诊断策略等技术的运用。本文研究对提高煤矿机电系统维护效率具有借鉴意义。

关键词： 故障诊断   风电机组   复杂工况   信号处理  

摘要： 【意义】故障诊断技术是保证风电机组运行效率并降低运维成本的关键。风电传动链作为风电机组的重要组成部分，了解其基本动力学模型对故障诊断具有重大意义。【分析】通过文献综述，详细介绍了风电传动链关键部件——主轴承、齿轮箱、发电机轴承的故障诊断方法。随着工况更加复杂、运行条件更加恶劣，传统的故障诊断方法受到限制。因此，复杂工况下风电传动链的故障诊断变得更为重要。结合近5年复杂工况下风电传动链故障诊断的发展，详细概述了当前复杂工况下大型风电传动链的故障诊断方法，同时探讨了风电传动链故障诊断技术未来的主要研究发展方向。

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．