关键词： 制动系统   电磁阀   低温环境   密封件  

摘要： 针对低温环境下某型机车制动系统电磁阀引发的故障,文章从控制模块和电磁阀的工作原理方面进行分析并推断故障原因,结合制动系统数据分析和故障件拆解情况,得出故障原因为电磁阀动铁芯下侧密封件的剥落物堵塞气路,并介绍了更换密封件材料的优化措施。疲劳试验、型式试验和装车运用考核结果表明,优化后的电磁阀抗低温疲劳能力显著提升,满足标准要求及运用需求。

关键词： 故障诊断   地铁站台门系统   变分模态分解(VMD)   跳蛛优化算法(JSOA)   支持向量机(SVM)  

摘要： 为准确地对地铁站台门进行故障诊断,并针对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在故障诊断中的参数选择问题,将跳蛛算法(Jumping Spider Optimization Algorithm,JSOA)用于SVM参数优化提升诊断性能,同时针对JSOA易陷入局部最优、收敛速度慢等不足,提出一种多策略改进跳蛛算法(Improved Jumping Spider Optimization Algorithm,IJSOA)优化SVM的站台门故障诊断方法。首先使用Teager能量算子、变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)以及精细复合多尺度模糊熵(Refined Composite Multiscale Fuzzy Entropy,RCMFE)提取信号特征;其次,通过IJSOA寻找SVM最优参数组合构建诊断模型;最后,使用提取的特征向量输入诊断模型实现站台门故障诊断。结果表明提出方法平均识别率为97.774%,诊断精度较其余几种方法更具优势,能够有效提升故障诊断分类效果。

关键词： 汽轮发电机   定子绕组   热故障   全景动态网络标志物   故障检测   故障定位  

摘要： 将汽轮发电机组的集散控制系统(DCS)的定子各槽出水口水温监测点映射为复杂网络中的节点,从而能够基于汽轮发电机DCS监测数据对定子绕组的热状态进行观测。根据DCS监测数据的时序特性,引入全景动态网络标志物(L-DNM)法计算网络中各节点的特异性皮尔逊相关系数,以构建不同采样时刻的特异性差分网络。量化网络中各节点的动态变化以进行故障预警,进而筛选出温度异常升高的关键节点,根据这些关键节点构建动态网络标志物(DNM)以识别故障位置。结果表明:文中方法能够实现对早期故障的预警和异常槽口位置的定位。

关键词： 网络故障   异常检测   智能诊断   自动化修复   AI  

摘要： 随着网络规模与复杂性的持续增长,传统的人工运维模式难以应对频发的网络故障和海量告警,亟需引入人工智能技术,实现故障的自动检测和智能修复。本文重点探讨机器学习、知识图谱、智能优化等AI技术在网络异常检测、原因诊断、修复决策等方面的应用实践。通过海量运维大数据的深度挖掘,机器学习算法可有效识别网络异常的早期征兆,知识图谱技术则为故障诊断注入专家智慧,实现由“表象”到“本质”的根因溯源,进而通过智能优化算法自动生成最优修复策略,将人工经验向自主智能演进。文章结合实际运维场景,对相关技术的应用价值和局限性进行了客观阐述,并对智能运维的持续优化方向进行展望,以期为网络AI能力的务实落地提供参考。

关键词： 渣油加氢   过滤器   故障   国产化  

摘要： 渣油过滤器是渣油加氢装置的关键设备,其精度和运行状况对反应器压降以及催化剂的使用寿命有较大影响。过滤器运行过程中若出现滤芯裂纹、变形和腐蚀等问题,将直接影响装置的安稳运行。文章针对上述问题,依据对13家企业的14套渣油加氢装置中原料过滤器运行情况的跟踪分析结果,提出了提高过滤器性能的措施。

关键词： 薄膜型声学超材料   摆臂式结构   隔声性能   模态分析  

摘要： 薄膜型声学超材料因其构造轻巧且具有良好的隔声效果而备受关注。受十字型摆臂式薄膜型声学超材料结构启发,该文通过改变摆臂结构和质量块分布,提出了4种不同的摆臂式结构:十字型摆臂末端外加四质量块、十字型摆臂式外加八质量块、米字型摆臂式外加四质量块以及米字型摆臂式外加八质量块。为比较不同结构的隔声性能,分析了薄膜声学超材料低频隔声机理,结合传声损失的计算公式,对不同结构进行了传声损失仿真分析。通过仿真模型得到的传声损失曲线发现,米字型摆臂外加八质量块的隔声性能在4种新模型中最佳。该文对比不同结构的模态图进行模态分析,分析了5种结构的多态反共振模式,得到米字型摆臂外加八质量块的模态最为丰富。通过合理设计结构和材料参数,就能在一定程度上改变反谐振模式,并将隔声量曲线带宽调整到所需的频率范围内。通过隔声实验验证了仿真方法的准确性。

关键词： Servo-i呼吸机   故障分析   对策探讨  

摘要： Servo-i呼吸机作为现代重症监护病房中的关键设备,其稳定性和可靠性对于患者的治疗至关重要。然而,在实际使用过程中,由于传感器故障、气道阻力增加、电源系统不稳定以及机械部件磨损等问题,Servo-i呼吸机会出现各种故障,严重影响患者的治疗效果和生命安全。因此,深入分析这些故障的原因,并探讨相应的对策,对于提升呼吸机的运行效率和保障患者的安全具有重要意义。本研究旨在通过系统地分析Servo-i呼吸机的常见故障,并提出具体的预防和解决措施,为医疗机构提供科学的指导,确保呼吸机在临床应用中的稳定性和可靠性。

关键词： 数字孪生   神经网络   RV减速器   故障诊断  

摘要： 本文为解决RV减速器的故障诊断及分类问题,提出一种基于数字孪生和神经网络的故障诊断方法。首先,构建RV减速器的数字孪生模型,并建立数据通信完成虚实交互;其次,基于BP神经网络构建减速器故障诊断模型,并引入Adam算法对其优化;最后,结合仿真数据库和传感器实时数据对减速器孪生模型和诊断模型进行修正更新。训练集的诊断准确率达到96.5%,测试集的准确率达到96%,验证了该方法的可行性。本文通过融合数字孪生技术与BP神经网络,可以有效提升故障诊断的准确率。

关键词： 双动力动车组   车门系统   零速继电器   灯全关闭继电器   触点粘连  

摘要： 某出口南美4编组电力-内燃双动力动车组在进行车辆例行动调试验时,车门系统所有门控器向列车控制系统报出来自列车的速度信号故障,根据车辆故障判断逻辑:当列车零速信号和运行信号同时有效时,门控器会报出来自列车的速度信号故障。经过现车分析测量发现故障原因为车辆零速继电器在失电瞬间发生触点粘连导致门控器收到的列车零速信号和运行信号同时有效,进而向列车控制系统反馈此故障,进一步核对继电器触点容量,发现触点容量偏小,导致零速继电器在失电瞬间过载断开导致粘连。通过核查照明系统灯全关闭继电器触点容量,将两种型号的继电器进行互换,既保证了照明系统功能正常,同时也解决了速度信号异常故障,保障了车门系统的安全运行。

关键词： 电机轴承   无监督自编码器   故障识别   偏移点  

摘要： 电机的运行稳定性可以通过监测轴承的振动情况进行判定。为了进一步提高电机轴承故障识别能力,设计了一种基于无监督自编码器的电机轴承故障识别方法。在特征加强下使得数据长度大幅减小,在很大程度上增强了算法的识别效率及精准性。研究结果表明:与无监督自编码器相比,无监督变分自编码器将变分结果当作全新样本的故障辨识准确率更低,表现出来更大的优越性在最大偏移点数取值范畴逐渐扩大时,辨识准确率不断提高,在其数值为150左右可实现接近100%的辨别准确率结果。该研究有助于提高电机轴承的故障识别能力,也可拓宽到其它的机械传动领域。