关键词： 物联网技术   电厂   设备监控   故障诊断  

摘要： 本研究探讨物联网技术在电厂设备监控与故障诊断中的应用,旨在提升电厂设备运行的实时监测能力、预防性维护水平、运行效率及节能减排效果,同时强化安全管理与应急响应能力.通过物联网技术可实现电厂设备的防盗监控、可用寿命管理、巡检管理以及资源管理.研究结果表明,物联网技术能显著提高电厂设备监控与故障诊断的效率和准确性,为电厂的安全、高效运行提供有力支持.

关键词： 矿山机电设备   电气断路故障   故障检测排查  

摘要： 本文基于当前矿山企业所使用的机电设备存在电气断路故障问题,分析开展电气断路故障检测的基本要求,并指出了检测技术人员在故障检测排查过程中,可以采用短接检测技术、电压检测技术、电阻检测技术,依据故障检测的基本步骤,来实现对电气断路故障问题的发生位置、根本成因的判断,避免因机电设备在运行中发生故障问题,造成严重的安全风险事故.

关键词： 地铁工程   故障类型   维修方法   保养  

摘要： 叉车是一种机动工业车辆,被广泛应用于制造业和建筑业等行业.但是,在地铁工程中,一些因素使得叉车出现故障,从而对叉车的应用效果造成影响.本文首先介绍了地铁工程中叉车设备的应用场景与工况特点,其次对常见故障类型进行分析并提出维修方法,最后指出了地铁工程中叉车设备的保养要点与规范,以确保叉车作业质量,提高工作效率.

关键词： 生成对抗插补网络   数据插补   数据融合   故障诊断  

摘要： 鉴于复杂服役工况下易出现传感器数据采集异常或数据传输错误等问题，设备监测数据往往包含缺失值，致使传感器数据低可信条件下的可信机械故障诊断极具挑战。因此，本文提出了一种面向高可信机械故障诊断的新型多模态数据插补与融合方法。提出了一种基于L2正则化函数和时空特征提取模块的生成对抗插补网络(L2 regularized-temporal spatial generative adversarial imputation network, L2-TSGAIN)，从时间和空间角度全面提取数据的特征，实现对传感器异常数据的高质量插补；设计了一种多输入单输出的自编码器(multiple-input single-output auto encoder, MISO-AE)，以提取不同模态插补数据的通用表示并进行特征融合；将不同故障类型的多模态融合数据输入卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)，以实现智能故障诊断。所提方法在行星传动系统实验台上进行了试验验证，结果表明：所提L2-TSGAIN方法生成的插补数据的定量指标MAE、MSE、RMSE分别为0.0257、0.0107、0.1031，验证了所提方法实现高质量多模态数据插补的可行性。对比实验结果表明，所提方法在行星传动系统故障诊断任务上取得了最高的准确率99.68%，验证了所提方法的优异诊断性能。