大型烟气机组的全面在线诊断与预测技术研究

通过对大型烟气发电机组发生故障时振动信号特点的分析及现场测试,利用无量纲振动信号分析技术,进行故障的长期在线诊断及预测预报技术研究,并提出了采用声发射技术结合振动分析的方法,实现了对烟机机组运行状态的全面在线监测诊断与预测.运用表明,这种混合型的分析方法诊断效果良好,能满足实际需求,为大型烟机组故障的在线诊断与预测提供了一种可行的新方法.     

机械设备状态监测及诊断技术探讨

现代企业使用的机械设备普遍具备高速化、系统化、大型化、精密化、自动化等特点,促使生产规模不断扩大,生产效率不断提高。然而一旦机械设备出现故障而停产,企业将面临巨大的经济损失。为此,企业必须要加强机械设备运行管理,熟悉并掌握设备状态监测、设备故障诊断等技术,并采取措施有效控制机械设备状态监测工作,实施机械设备振动诊断,以确保机械设备的运行稳定、正常,从而提高设备的有效性、可靠性,保障企业生产。     

机电系统状态监测与故障诊断的技术探讨

通过现代技术为主线综合论述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断技术的提升,讲述了机电系统在运行状态下进行监测与故障诊断系统和方法的逐步进展从技术流程的角度概括了信号的采集技术和处理方法与分析、诊断故障的方法和机电系统运行状态发展动向预测的先进技术。宏观的展望了位于异地设备运行状态在网络中进行的远程监测和诊断的技术,并基于通过虚拟仪器对机电系统状态进行监测和诊断仪器的技术发展前景。     

基于FFT分析振动信号的机械故障诊断

在工业生产中,机械设备的正常、安全运行意义重大,为了能使故障发生在萌芽期,寻找一种实时、预测、预报的故障诊断方法极其重要。FFT是一种成熟的信号处理方法,用该方法提取机械设备的振动信号,可以做到可靠性高、实时性强等特点。     

一种电力设备红外热图像等温线绘制算法

电力设备运行状态的智能监测是电网可靠运行的关键技术。为了快速预测诊断出电力设备潜在的故障位置,传统电力设备检测方式正在改进。针对红外热图像的信息特征,应用改进的FCM聚类方法将电力设备红外热图像的背景和目标分开。自动确定电力设备红外热图像的温度最高点和最低点,根据等温线数量和温度间隔,对感兴趣目标的温度进行分级,绘制出电力设备红外热图像中目标区域的等温线。实验结果表明,该研究方法达到了很好的实际效果,可帮助技术人员预测出多处可能发生故障的电力设备,值得实际推广应用。     

基于感知学习算法的地铁通信故障研究

针对上海地铁11号线出现的车地无线通信失效的问题,提出一种基于感知学习算法的故障预测方法以改善通信状况。该方法主要采用感知学习算法(PLA)相关知识,对无线通信系统中列车运行时产生的日志大数据进行分析研究,并使用AP时间-状态曲线图、AP异常状态统计图和AP告警统计表三种方式对轨旁通信设备AP运行状态信息进行统计及可视化展示。利用地铁公司提供的真实日志数据,验证了这种故障预测方式的有效性。这种方式能够帮助地铁工作人员及时发现AP设备隐患,预测其故障并及时维护,从而改善通信质量、提高通信效率;同时对其他地铁沿线预测通信故障具有重要的借鉴意义。     

基于LSTM算法的电子部件故障预测

故障诊断与预测使用大量信息数据,需要采用推断统计、神经网络等研究方法,对测试数据进行分析和预测,从而评估设备健康状况,在故障发生前对指标进行预测和采取预防举措,最大限度保证电子设备健康工作。本文提出了基于LSTM(长短时记忆网络)算法的电子设备部件故障预测模型,针对时序型数据对轴承运行状态进行分析和预测。     

探究如何消除电力液压传动爬行故障

液压设备是现代工业生产和机械设备的关键部分，具有十分重要的应用价值，但是在实际的液压传动设备的运行过程中，会出现液压传动爬行故障，导致传动部分的速度不恒定，出现跳跃和跳速的情况，使得液压传动系统的运行质量和运行效率造成影响，使得相关设备不能稳定运行。以下对液压传动爬行故障展开探讨，对液压传动爬行故障的消除方法进行选择，旨在为相关技术人员提供参考，促使液压传统爬行故障可以得到有效的处理，提高液压传统系统的运行质量，规避安全隐患，推动相关产业的持续健康发展。     

无线射频识别(RFID)技术应用的实际意义与策略

钢铁企业作为重工业生产企业,其中应用着大量的机械设备,这些设备在长期使用过程中不可避免的会出现各种故障,想要确保钢铁企业正常生产就必须要对这些故障进行检修与排除。有鉴于此,本文探讨将FRID技术与钢铁企业设备管理相融合,按照预定的标准,对生产过程中运行的设备进行动态检查,以便于实时掌握设备运行动态,采集设备状态信息,反馈设备故障,确保设备安全可靠运行。     

一种声源定位方法在故障检测中的应用

当旋转机械运行状态出现异常或某个部分发生故障时,通常会产生周期性的振动信号或发出周期性的声音信号。这些信号通常是具有较强噪声的周期性脉冲信号。主要提出了一种能够找出发出声音脉冲信号位置的声源定位方法,并将这种方法应用到机械设备的状态检测中去。仿真结果表明,在具有较强噪声干扰的情况下,该方法能够有效地确定出脉冲声源的位置。     

Big Data-Based Transformer Substation Fault Prediction Method

Transformer substations play a major role in power systems. The fault of a transformer substation will jeopardize the safety and effective operation of the power system. The fault signal of a transformer substation includes the fault status and fault occurrence time. In this paper, we propose a transformer substation fault prediction method based on big data analysis. Thus, a new transformer substation fault prediction method is developed by combining the advantages of decision tree algorithms and grey system theory to predict the fault status and occurrence time with high accuracy. As a case study, the transformer substation fault signals obtained from a region in the southwest of China are analyzed using the proposed method based on big data. The experimental results confirm that the proposed method achieves high-accuracy fault prediction.     

浅议电力GIS设备的安装技术与调试方法

随着我国电力输电、变电技术的飞速发展,GIS设备的应用也越来越广泛。GIS的运行状态,直接影响到电网的运行状态。GIS设备的安装与调试作为GIS运行状态控制中的重要环节,必须要对其给予充分重视。为了保证电力GIS设备能够一次性安装成功,技术人员与施工人员都必须要对GIS各项技术、安装要求等进行熟悉,并做好准备、施工与调试工作。作者结合多年实践经验,从电力GIS设备的安装准备工作入手,对电力GIS设备的安装技术与调试方法进行探索与研究。     

故障诊断在机电设备管理与维修中的应用初探

机电设备的大规模应用,是现代社会中科技与生产力不断发展的结果,但机电设备运行过程中有可能由于内部或外部因素产生设备故障问题,因此,本文就机电设备运行过程中故障问题产生的原因进行阐述,并就故障诊断方法在机电设备管理与维修过程中的应用进行说明与探讨.     

铁路信号联锁设备的故障诊断

信号联锁设备的故障诊断对铁路运输行车安全具有很大影响。故障诊断技术的优劣,直接影响信号设备的安全性、可靠性,危及行车安全,甚至导致行车事故。首先介绍了四类联锁设备故障诊断技术：传统故障诊断方法、基于信号处理的方法、基于解析模型的方法和人工智能的方法。其次,给出了故障诊断技术的典型应用,即故障处理流程图法、故障树分析法、故障诊断专家系统以及故障诊断与容错控制等。最后针对联锁设备的特点,提出了诊断领域存在的问题和未来的研究重点。     

某轮船舶发电机损坏故障诊断方法分析

船舶发电机是船舶中最重要是设备之一,发电机是否能够安全正常运行,关系着船舶运行的安全.因此,故障及时、正确有效处理就显得尤为重要.笔者以一个案例的方式,对于故障诊断方法做了简要的分析,有一定的参考价值.     

CHMM和AR模型在轴承性能退化评估与预测中的应用

经典的故障诊断技术可对系统运行状态进行实时评估,但在实际应用中更希望预知故障的发生以便对人身、经济安全做出保障。轴承作为机械设备的关键部件,其损坏会造成严重的工程事故,因此需对轴承进行故障诊断。文中引入连续隐马尔可夫模型以对数似然数作为评估指标来评估性能退化,即利用基于模型输出的对数似然率结合自回归模型对轴承进行性能退化预测。为了更好地验证方法有效性,文中使用了两组全寿命数据互为对比。结果显示,使用基于连续隐马尔可夫模型的轴承性能退化评估法对轴承性能的退化进行评估效果良好,自回归模型在寿命预测上得到了较为精准的结果。     

面向PHM的复杂装备系统故障预测技术研究

为了实现对复杂装备系统进行故障预测和健康管理,需要对其核心技术故障预测技术进行研究;在总结已有故障预测方法的基础上,提出了基于可靠度分析的复杂装备系统故障预测方法,通过实验证明了该方法的有效性和实用性.     

半导体设备预测性维修技术

预测性维修是多年来维修领域研究的重点问题,文章从一般预测维修的论点出发,分析比较了修复性维修、预防维修和预测性维修的优缺点,并列举了一些半导体设备预测性维修的措施。半导体设备生产都是流水线作业,生产中任何一台设备发生故障或者失败都会给企业带来停产,造成巨大损失。所以要对重点设备、关键设备进行监控,进行预知性维修,消除隐藏故障,避免发生重大灾难后果。预测性维修是以状态为依据的维修,在机器运行时,对它的主要部位进行定期(或连续)的状态监测和故障诊断,判定装备所处的状态,预测装备状态未来的发展趋势,依据装备的状态发展趋势和可能的故障模式,预先制定预测性维修计划,确定机器启动修理的时间、内容、方式和必需的技术及物资支持。预测性维修集设备状态监测、故障诊断、故障(状态)预测、维修决策支持和维修活动于一体,是一种新兴的维修方式。     

关于机电系统状态监测与故障诊断的现代技术探讨

故障诊断对于机电系统的运行有着重要的意义,能够随时监测机电系统工作的状态。随着现代科技的不断发展,工业生产过程中会用到越来越多的机电设备,这些设备大多数处于生产加工环节。如果设备工作状态出现了异常,那么将会严重影响设备的生产质量,尤其对于精确加工设备而言,小小的误差可能就会造成产品的报废,这种情况会给企业的生产带来巨大的损失。而故障诊断系统的使用能够对设备的生产状态进行监测,当设备生产过程中机电系统出现问题,那么故障诊断系统将会及时发出警报,并且紧急停止工作。这样能够在最大程度上降低企业的生产损失。如今,故障诊断的研究已经较为成熟,并且随着人工智能技术的发展,越来越多的先进技术不断应用在故障诊断中,比如神经网络技术、深度学习技术等。本文针对故障诊断技术的发展和对于机电系统的意义进行了介绍,并针对故障诊断系统的关键技术进行了分析。     

热工自动化仪表应用原理及其故障维护探析

在钢铁企业热工自动化系统中，热工自动化仪表是关键环节，主要是通过流量、温度、压力等热工参数，反映设备实际的运行状况，从而为信号系统分析提供数据支撑，为运行人员提供相应的操作依据。本文在对特工过程和热工自动化分析的基础上，分析其原理，并针对故障提出维护方案，希望对今后钢铁企业的自动化运行有着推动作用。