关键词： 数控机床加工   尺寸不稳定故障   诊断维修  

摘要： 数控机床在工业生产领域的应用越发广泛和成熟自如,对加工中尺寸不稳定的机械原因及其处理更加重视。本文研究数控机床在加工中尺寸不稳定的故障现象,对于数控机床机械传动和电气控制、系统参数设定等方面的问题进行处理,提高数控机床故障的维修工作效率和质量,确保数控机床处于正常运行状态,保证加工精度和作用发挥。

关键词： 继电保护   配电自动化   电力通讯   配电网故障处理  

摘要： 随着电力系统的不断发展,配电网在现代电力系统中的地位愈发重要,配电网的可靠性和稳定性直接关系到用户用电安全与电力供应的连续性,配电网中故障的迅速发现与处理是确保电力系统稳定运行的关键,传统的继电保护机制主要依靠电流、电压等参数的监测与断开控制来隔离故障,虽然能够起到一定的保护作用,但其响应速度与灵活性有时难以满足复杂环境下的需求,配电自动化系统信息化手段,实现对配电网的实时监控与智能调度,能够有效提升故障诊断和处理的效率,如何将继电保护与配电自动化有效结合,形成协同作用,是当前电力系统研究的一个重要方向,本文主要分析了继电保护与配电自动化协同作用的配电网故障处理。

关键词： 智能   故障   引导   数据采集  

摘要： 为解决现有设备生产过程中故障无迹可寻、对操作维护人员经验较为依赖、故障检测需要专家现场指导以及运维所造成的人工成本高、运维周期长等技术难题,设计开发出故障智能引导处理系统软件。软件通过对数据采集、故障预警、专家知识库和引导处理各子系统功能及模型算法的开发,实现智能引导操作人员处理异常事件,直至异常消除;对于没有故障报警和无法解决的设备异常信息,提供知识库录入功能,扩展知识库内容,使未知设备异常再次发生后具备智能引导处理功能。通过应用实践表明,系统的开发能为智能运维提供数据基础,为用户提供高效快捷的故障处理机制,提升智能化水平、降低维护成本、减少停机时间,从而提高了生产效率。

关键词： 起重机   电气系统   故障分析  

摘要： 起重机械的电气系统作为其关键组成部分,直接关系到设备的运行安全和效率。由于环境因素、设备老化及操作不当等原因,起重机械电气系统故障较为常见,故障致因包括运行环境、接线可靠性、接线松动、配件老化等。本文分析了起重机械电气系统常见的故障原因,并结合具体电气设备故障现象提出针对性检查方法,最后提出维修养护建议,以期能够提高电气系统的可靠性,减少故障发生,保障起重机械的安全运行。

关键词： 无人机巡检   输电线路   故障检测  

摘要： 通过集成先进的无人机平台、高精度传感器、图像处理算法与人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术,构建一套高效、智能的输电线路巡检系统。该系统能够实现对输电线路的全方位、高精度监测,及时发现并诊断潜在故障,为电力系统的运维提供强有力的技术支持。

关键词： 西门子PLC   故障诊断   维护技术  

摘要： 钢铁行业日益追求高效与稳定的背景下,西门子PLC以其卓越的性能成为工业控制的中坚力量。然而,故障的发生对生产的连续性提出了严峻挑战。本研究着重讨论西门子PLC常见的硬件、软件及网络等方面的常见故障,结合钢铁行业的特殊应用场景,提出精准的诊断方法与高效的维护策略,从故障现场处理到远程诊断,从硬件优化到软件更新,涵盖预防性维护与趋势分析等要点。希望研究内容和结论为钢铁企业提供了系统化的技术支持和保障方案,以促进生产的长效运行和技术升级。

关键词： 塑料外壳式断路器   初始故障   万能式断路器   保护   实验领域  

摘要： 0前言为了检验实验产品在最恶劣的实际情况下的安全使用性能,电气实验领域必须在最极限的情况下对产品进行检测。而对于像万能式断路器、塑料外壳式断路器、剩余电流断路器等工业和民用中普遍使用的产品,其极限性能的测试就是短路实验,而且其短路实验电流在规定电压下往往要达到数十千安到数百千安之多。

关键词： 智能电表   时间故障传播图   支持向量机   攻击识别  

摘要： 为了降低智能电表应用中的误报率与计算成本,提出一种基于时间故障传播图支持向量机的计量基础设施攻击识别方法。建立和训练支持向量机模型,用于检测智能电表中的可疑行为;使用时间故障传播图技术生成攻击路径,从而识别攻击事件,并计算检测到的异常事件与预定义网络攻击之间的相似性。在AMI测试平台上进行仿真实验,验证了提出方法的有效性。

关键词： 人工智能   电气工程   故障诊断  

摘要： 人工智能是一种基于信息技术的智能计算方法,其根据过去的知识和历史经验预测未来的能力,是解决复杂问题时的天然优势。随着科技的进步,人工智能技术在众多领域得到广泛应用,特别是在电气工程中的故障诊断。鉴于电气设备运行环境恶劣且危险因素众多,有效检测和排除设备故障已成为现代电气工程亟待解决的难题。文章开篇阐述了智能科技在电力系统故障检测领域的运用,紧接着阐述了依托智能科技构建的电力系统故障检测体系的方案设计。

关键词： SOM神经网络   液压设备   故障诊断   区间观测  

摘要： 【目的】液压系统作为机械装备的核心组成部分,其故障诊断与健康管理对于预防出现严重后果至关重要。本研究旨在构建高精度的液压系统故障诊断模型,探索先进的液压系统健康管理方法,以确保机械设备的稳定运行和操作安全。【方法】本研究采用自组织映射(SOM)神经网络结合区间观测技术,对液压系统的关键性能指标(HFI)进行分析。SOM神经网络通过无监督学习机制,自适应调整网络参数与结构,揭示输入数据的内在规律。区间观测技术则通过对系统状态进行实时监控,构建状态的上下界估计,为故障诊断提供更为精确的依据。【结果】经过迭代训练的SOM神经网络结构对144种故障状态的液压冷却过滤系统进行了检测,故障诊断准确率达到了98.06%,准确率较高。【结论】本研究所提出的液压设备故障诊断模型不仅能够准确判断设备的工作状态,还具有较高的诊断性能,提高了整个机械装备的运行效率和安全性。