关键词： 民用机场   助航灯光系统   故障   调光器   灯光回路  

摘要： 民用机场助航灯光系统扮演着保障飞机起降安全的重要角色,特别是在夜间或能见度不良的条件下,它能够有效地预防起降过程中可能发生的安全事故。然而,受环境、维护不当等因素影响,民用机场助航灯光系统存在各类故障问题,威胁航空运输安全性及效率。基于此,文章阐述了民用机场助航灯光系统特点,分析了民用机场助航灯光系统常见故障类型及原因,并提出了相应的解决措施,以期提高民用机场助航灯光系统的可靠性,保障飞机起降安全。

关键词： 具有两种故障状态的M/G/1可修排队系统   Dispersive算子   C_(0)-半群   拟紧算子   时间依赖解  

摘要： 运用线性算子半群理论主要研究了具有两种故障状态的M/G/1可修排队系统的适定性,文中假定服务台的寿命服从负指数分布,修理时间和服务时间均服从一般连续分布.首先通过对描述该排队系统行为的偏微分方程组进行规范化,并引入排队系统的状态空间、主算子及其定义域.然后,我们将该排队系统方程转化为Banach空间中的抽象的Cauchy问题.最后运用泛函分析中的Hille-Yosida定理、Phillips定理与Fattorini定理,证明了该排队系统存在唯一的、满足概率性质的正时间依赖解.

关键词： 高压电气设备   人工智能   深度学习   迁移学习  

摘要： 传统的高压电气设备故障诊断方法存在效率低、准确率不高等问题,为了提高故障诊断的智能化水平,本文提出了一种基于人工智能的高压电气设备故障诊断与预防系统。该系统采用分布式多源异构数据采集架构,融合深度学习和迁移学习技术,构建了高精度故障诊断模型,并实现了基于马尔可夫决策过程的动态维修决策和资源优化。实验结果表明,该系统能够有效识别各类故障类型,并提供可靠的维修决策,具有较强的实用价值。

关键词： 船闸机电设备   故障诊断   监测  

摘要： 文中依托项目科研课题开展的船闸机电设备常见故障调查工作,结合江苏省内近年来船闸门、机、电设备运行情况,对现有船闸机电设备常见故障的类型和表现进行总结梳理,浅析船闸运行过程中需重点监测的部位及故障原因。

关键词： 火力发电厂   继电保护   隐性故障   预防   诊断  

摘要： 继电保护系统是火力发电厂安全稳定运行的重要保障。隐性故障作为继电保护系统中一类难以发现和定位的故障,常引发严重的事故,威胁电厂的安全运行。本文针对火电厂继电保护系统的常见隐性故障,如元件老化、接线不良、电磁干扰等,系统分析了其发生机理及危害。在此基础上,提出了一套隐性故障的预防和诊断方法。首先,从继电保护装置的设计选型、安装调试、运行维护等环节入手,总结隐患预防措施。其次,利用故障录波、通信告警等在线监测手段,结合定期巡检试验,构建隐性故障的多维度诊断模型。最后,通过案例分析,验证了该方法的可行性和有效性。研究结果可为火电厂继电保护系统的安全运行提供参考。

关键词： 两爪机械抓手   抓手   静力学分析   模态分析  

摘要： 本文旨在探讨两爪机械抓手的建模与有限元分析,通过三维建模软件构建了两爪机械抓手的几何模型,并对其进行了网格划分。利用有限元分析软件,对模型进行了静力学分析和模态分析,以评估在不同载荷条件下的结构响应。研究结果表明,所设计的两爪机械抓手在预期的工作范围内具有足够的强度和刚度,能够满足工业应用的需求。此外,本研究还对抓手的关键部件进行了优化设计,以提高其性能和可靠性。论文的结论为两爪机械抓手的设计和应用提供了理论依据和技术支持。

关键词： 水泥搅拌桩   软土路基   有限元   沉降  

摘要： 为研究水泥搅拌桩加固软土路基的效果,文章基于有限元方法,利用PLAXIS软件建立二维数值模型,对不同水泥搅拌桩桩体参数变化下的软土地基沉降进行分析,并得出相关结论:A-D点的沉降变化规律基本一致,沿着水平面从左至右,竖向位移依次减小,随着累计时间的增加,竖向总位移不断增大,最大水平位移出现在边坡顶端处;水泥搅拌桩处理后软土地基的沉降量显著减小,提高了地基承载力及稳定性;水泥搅拌桩的刚度、桩长、桩间距的变化均会对地基沉降量造成影响。

关键词： 一维卷积神经网络   双向门控循环单元   自注意力机制   故障诊断  

摘要： 针对传统卷积神经网络模型进行轴承故障诊断时因特征提取能力有限而导致诊断准确率降低的问题,提出一种融合自注意力机制的一维卷积神经网络(1DCNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的轴承故障诊断方法。通过1DCNN层提取输入数据的局部特征,利用BiGRU对提取的故障特征进行二次捕获,引入自注意力机制使模型自动学习不同特征之间的关联性和重要性,从而智能地聚焦到与故障最为相关的关键特征上。用美国凯斯西储大学轴承故障数据集进行了仿真实验,结果表明,所提方法在进行故障诊断时能够以较少的训练次数达到较高的准确率,面对复杂多变的故障情况时,能够做出更准确、更可靠的诊断。

关键词： 聚类识别   故障诊断   状态监测   粒子群算法   支持向量机   航空发动机  

摘要： 为了有效分析滑油状态,实现基于滑油状态分析的航空发动机关键部件磨损状况监测,开展了基于滑油磨粒聚类分析的航空发动机故障诊断研究。利用主成分分析算法提取滑油磨粒的关键特征参数;结合关键特征参数,利用支持向量机模型进行滑油磨粒的聚类识别。并通过对改进粒子群算法进行分析,利用自适应权重粒子群算法和异步收缩因子粒子群算法对支持向量机模型进行优化,以提高聚类的准确性。以滑油光谱数据为例,进行了滑油磨粒聚类试验。试验结果表明:通过2种改进粒子群优化的支持向量机模型仿真,可实现航空发动机滑油中磨粒的聚类识别,识别精度高达99.7%,且监测和诊断结果与实际故障一致。研究结果可为航空发动机的滑油状态监测和故障诊断提供依据。

关键词： 统计量   故障诊断   滑动轴承   压缩机  

摘要： 提出一种LNG压缩机滑动轴承故障诊断方法,通过对滑动轴承故障信号进行离散化处理,构建滑动轴承故障数据统计量,判断滑动轴承的故障残差函数与残差阈值之间的关系,实现滑动轴承的故障诊断。实例结果表明,该方法能够诊断出滑动轴承的故障,并将诊断的准确率提高到80%以上。