关键词： 锅炉给水系统   设备故障   异常处理   运维策略  

摘要： 我国渤海稠油资源丰富,近年来海上稠油热采飞速发展,在技术创新、经济效益提升、环保安全等方面均取得了显著进展。蒸汽锅炉作为稠油热采过程中核心设备,其对于进水水质有极高要求,不达标水质极易导致锅炉结垢和盘管腐蚀等情况,降低锅炉使用寿命,甚至引发事故。本文基于现场生产过程中给水系统设备发生的故障及异常,给出处理措施,尽快恢复设备正常运行。同时本文针对给水系统不同设备括预处理单元、脱盐单元和脱氧单元,针对不同工况调整运维策略、进行流程优化,以确保锅炉给水系统能够满足高标准的水质要求。通过策略实施,可以显著减少锅炉给水系统的故障率,延长设备寿命,降低运维成本,从而为海上稠油热采的顺利进行提供坚实的技术支撑。

关键词： 盾构隧道   荷载-结构模型   数值计算   结构受力   荷载模拟方式  

摘要： 有限元计算被广泛应用于盾构法隧道结构设计、施工和运维的各个阶段,为工程决策提供支持。探讨了有限元计算中外荷载模拟方式对隧道受力和变形计算结果的影响,采用通用有限元软件建立了隧道三维精细化非线性有限元模型,在3种典型荷载模拟方式下进行了计算,并与足尺试验进行对比验证。研究结果表明,同等荷载条件下的足尺试验和数值模拟结果基本吻合,验证了该模型的准确性;荷载模拟方式对结构的变形和受力计算结果存在显著影响,当结构达到屈服时,不同模拟方式下的竖向极限荷载相对差可达13.8%,同等荷载水平下的收敛变形差值最大可达50 mm以上。该研究成果可为类似盾构隧道结构的数值分析提供参考。

关键词： 水处理系统   故障诊断   智能监控   数据融合   深度学习  

摘要： 针对水处理系统中pH计,溶氧仪,浊度计,电导率仪与流量计等关键仪器仪表在长期运行中出现的零点漂移,响应迟滞,信号干扰等故障问题,构建了一套基于数据分析的诊断以及监控系统,该系统利用在线数据采集模块获取仪表测量数据与运行参数,通过建立仪表数学模型与故障特征库,实现对仪表失效模式的准确识别,经过某污水处理厂12个月的现场实验,系统可识别8种典型仪表故障,诊断准确率达到92.5%,仪表可靠性提升30%,年维护成本降低25%,为水处理过程智能化监控提供了可靠的数据基础。

关键词： IAS船舶控制系统   系统组成   故障处理  

摘要： 基于KONGSBERG AIM2000系统的KONGSBERG IAS(IAS,Integrated Automation System)集成自动化船舶控制系统,已应用于中油海798船动力定位SDP-22、推进器控制STC-400RCS、船舶控制系统SVC-400的一体化控制。文章介绍了该系统的组成,分析了海上作业过程中日常管理的典型故障原因,给出了处理措施及维护保养建议,从设备管理者层面为该系统的故障处理、日常维护等提供参考。

关键词： 单相弧光接地故障   暂态电压   故障识别  

摘要： 单相弧光接地故障作为电力系统中常见的故障类型,具有较强的危害性。在故障初期,方法 往往难以准确快速地识别,本文提出了一种基于暂态电压分析的故障识别技术,该技术通过分析故障发生时的暂态电压特征,利用快速傅里叶变换和小波变换等频谱分析方法,能够有效提取出故障信号的频域信息与系统正常状态的差异,从而实现对单相弧光接地故障的准确识别。结果 表明,基于暂态电压分析的方法在故障识别准确性和响应时间上均显著优于传统方法,能够提高故障识别的实时性和准确性,为电力系统的安全稳定运行提供了可靠的技术支持。

关键词： 新能源汽车   大数据   故障诊断   系统  

摘要： 在新能源汽车发展中,汽车动力系统、电池管理系统等在运行过程中产生大量的数据信息。基于大数据构建新能源汽车故障诊断系统,借助大数据技术对海量数据进行采集、存储、处理与分析,能够反映出车辆运行中的隐藏规律和潜在故障,从而实现对故障的早发现、早预警、早处理,能够提高故障诊断的效率。基于此,本文介绍了故障诊断系统的架构组成,以及基于大数据的新能源汽车故障诊断的重要性,重点探讨了大数据驱动新能源汽车故障诊断的策略,结合机器学习算法与可视化技术,实现对新能源汽车潜在故障的精准识别与预警,旨在提升新能源汽车行驶的可靠性与安全性。

关键词： 双馈风力发电机组   变频系统   故障分析   治理对策  

摘要： 在世界各国对清洁能源的需求日益增加的今天,风能被认为是新能源开发的重要手段之一。双馈发电机以其高效、灵活的特点,在风力发电领域占有举足轻重的地位。但其变频调速装置的故障,已成为制约机组安全稳定、提高发电效率的重要因素。本文对双馈风电机组变频系统的常见故障进行了深入的研究,并对其故障成因进行了分析,并提出了相应的解决措施。本文的研究成果将有助于提升双馈风电机组变频系统的可靠性、稳定性,减少维修费用,为我国风电行业的可持续发展提供技术支撑。

关键词： deep one classification   fault diagnosis   multitasking   rolling bearing   self-supervised learning  

摘要： At present the intelligent fault diagnosis model is difficult to train due to the difficulty in obtaining the fault data of rolling bearings. A self-supervised deep one-class classification method was proposed for early fault warning of rolling bearings based on the training of normal class samples. Based on the deep one-class classification model, multi-task and self-supervision mechanisms were introduced. Input signal was extracted with the use of the depth of the deep residual network characteristics, and the proposed features were taken respectively as input of more child tasks, including support vector description (SVDD) as the output results of the classification subtasks supervision and label as the rest of the subtasks;through the joint loss function, only relying on normal class samples can complete the model of supervised learning. When the proposed method was applied to the fault warning of rolling bearings, the vibration acceleration signals of the whole life cycle were decomposed by frequency band, and the signals in different frequency bands were encoded as the input of the network. The proposed method was validated on two actual rolling bearing fault data sets. The verification results showed that the accuracy of the proposed depth classification method reached more than 99% in fault warning, which fully indicated that the proposed method has a high ability of fault warning and anomaly detection. © 2025 Beijing University of Aeronautics and Astronautics (BUAA). All rights reserved.