动车组轮对故障模式分析及风险评估

动车组转向架的检修质量直接关乎行车安全,轮对是转向架重点部件,为提高其检修品质,将轮对装配结构的可靠性进行分解研究,根据实车故障数据分析制定轮对故障先验模式,再结合三维仿真分析和实车数据完善轮对故障后验模式,同时推导出轮对故障风险顺序数RPN的计算权重,将实车故障数据按故障模式和RPN进行归纳整理,得出轮对装配结构中车轮故障发生频次高且危害大的结论,针对性地分析了车轮检修的重点部位和操作工序,优化了轮对的维修策略,提高了检修品质。

动车组轮对故障模式分析及风险评估

动车组转向架的检修质量直接关乎行车安全,轮对是转向架重点部件,为提高其检修品质,将轮对装配结构的可靠性进行分解研究,根据实车故障数据分析制定轮对故障先验模式,再结合三维仿真分析和实车数据完善轮对故障后验模式,同时推导出轮对故障风险顺序数RPN的计算权重,将实车故障数据按故障模式和RPN进行归纳整理,得出轮对装配结构中车轮故障发生频次高且危害大的结论,针对性地分析了车轮检修的重点部位和操作工序,优化了轮对的维修策略,提高了检修品质。

基于融合知识迁移网络的变工况轴承故障模式识别

针对基于迁移学习的故障诊断方法无法充分利用目标域数据,并且要求运行条件平稳,提出了一种基于融合知识迁移网络的变工况轴承故障模式识别方法。将输入瞬时转速作为工况信息输入到稀疏自动编码器中,从而充分利用目标域信息,使操作信息不必只利用局部振动数据集,而可以将整个操作信息纳入模型进行训练,并且通过模型训练大大降低了学习过程中负迁移的风险。然后利用深度卷积神经网络从原始振动中提取特征,通过两种知识迁移模型的结合,建立了融合知识迁移模型。最后,在滚动轴承实验测试台上的实验结果验证了该方法能够在变工况条件下实现有效的故障识别。

基于改进故障模式与影响分析的风电机组故障模式危害度研究

故障模式与影响分析(FMEA)是辨识系统潜在故障模式,并评估其危害度的一种有效的可靠性分析方法。传统FMEA在分析过程中存在未考虑不同风险因素的权重、RPN对风险因素的变化敏感、难以处理专家主观评分信息以及未考虑故障模式间的传播影响关系等诸多缺陷。针对上述缺陷,提出了一种改进的FMEA方法。通过引入可靠性屋、粗糙集理论和理想点法来提高对故障模式危害度分析的准确性和客观性。相较于传统的FMEA,所提出的改进FMEA能够有效处理专家评分信息的主观性与不确定性问题,充分考虑了故障模式间的传播影响,能够在属性冲突及各种不确定性的情况下,对故障模式的风险等级进行排序。利用提出的改进FMEA对某型号风电机组的潜在故障模式进行了分析,获得了各故障模式的危害度排序以及各子系统的危害度排序。根据排序结果辨识出风电机组的可靠性薄弱环节和关键子系统,并给出各故障模式和各子系统的危害度权重,可为风电机组的可靠性优化设计提供数据支撑。

新能源汽车动力电池故障模式与预防性维修策略

针对新能源汽车动力电池在使用过程中面临容量衰减、内部短路等多种故障模式,研究人员需要对其进行分析,明确电池易损部位和故障规律,并针对电池过度充放电、热管理不当等问题提出预防措施,建立电池健康管理体系,实施预警和维护,降低电池故障率,延长新能源汽车动力电池使用寿命。该文对新能源汽车动力电池主要故障模式进行分析,提出相应的预防性维修策略,以提高和延长动力电池的可靠性及使用寿命,提升新能源汽车的整体可靠性。

航空发动机振动故障模式的量化方法研究

为快速、高效地排除复杂系统的振动故障,本文提出了振动故障模式的量化方法,可基于量化结果进行振动故障模式的重点验证。分析了振动故障树的技术特点,指出其不适用于复杂系统的振动故障分析;从故障模式的发生概率、故障模式的可验证性等维度对振动故障模式进行量化;结合某航空发动机核心机的振动故障,给出了振动故障模式量化方法的具体应用。实践证明振动故障模式的量化方法是可行、有效的,且具有较高的工程应用价值。

神经网络系统在齿轮箱故障模式识别分析的应用

为探究齿轮箱故障识别分析准确率的提升路径,结合某型采煤机的行星齿轮箱为案例进行研究,首先通过虚拟样机技术搭建仿真模型,为故障信息提供基础数据;而后以卷积神经网络(CNN)为基础,搭建用于齿轮箱故障模式识别分析的神经网络系统;最后对该系统的性能进行测试。测试结果显示,该系统在故障识别分析准确率方面更具优势,证明其具有潜在应用价值。

基于FMEA法的风力发电机组故障模式分析

在分析风力发电机组设备构成的基础上,针对主轴及轴承、齿轮箱、发电机、偏航系统、变桨系统及塔架等机组主要设备,利用故障模式及影响分析法(FMEA法)开展了设备故障模式统计分析,获得了各设备故障模式详细统计报表,包括设备功能、功能故障、故障模式、故障原因、故障影响及预防措施等相关信息,为风力发电机组状态监测与故障诊断提供理论基础。

核电厂超高压电磁阀的故障模式和处理方法

核电厂主蒸汽隔离阀上的电磁阀是控制主蒸汽隔离阀开、关功能的重要执行机构, 电磁阀作为主阀油压密封边界,其泄漏会使阀门关闭而导致直接停堆。大亚湾核电基地和多基地均使用该种类电磁阀,该类电磁阀对于响应时间、密封性要求极高,其维修质量直接影响核安全,本文介绍了核电厂主蒸汽隔离阀上电磁阀的工作原理,通过收集数据,分类归纳了电磁阀的不同故障模式,并通过对故障原因进行分析,系统性地提出了核电厂超高压电磁阀泄漏、拒动、异物等故障的处理方法,为快速准确处理故障和提高电磁阀的维修质量提供了参考。

电机典型故障模式分析及故障模拟方法研究

故障注入试验是获取数据的有效途径,也是实现在线监测和故障诊断算法研究和验证必不可少的环节。故障样机是故障注入试验开展的基础。因此,针对电机定子匝间绝缘故障、相间短路、相接地、转子断条故障、轴承故障、转子不平衡和偏心故障这7种故障模式进行了研究。首先,分析了故障原因及故障影响;然后,提出了各类故障的故障模拟方法,并在此基础上通过替换故障零部件或者故障整机的方式开展故障试验;最后,以某型异步电机为例,详细地说明了故障模拟的具体实施方法,对于提高电机的可靠性具有一定的指导意义。

新能源汽车动力电池故障模式及预防性策略研究

当前,新能源汽车市场快速发展,动力电池作为新能源汽车的核心部件,其性能和可靠性直接影响车辆的安全性、续航里程和使用寿命。深入分析新能源汽车动力电池的各种故障模式,有利于优化电池设计,提高电池的耐久性和安全性。该文分析新能源汽车动力电池常见故障模式,阐述新能源汽车动力电池常见故障模式影响因素,并探讨预防性策略,以提高和延长新能源汽车动力电池的可靠性和使用寿命,推动新能源汽车产业发展。

货运汽车常见故障模式与预防维护措施研究

货运汽车作为物流运输的重要工具,其运行状况直接影响货物流通的时效性和效率。该文分析货运汽车结构和货运汽车常见故障模式,并提出有针对性的预防维护措施,包括定期检查与保养、智能监控与预测性维护、区块链技术应用,为货运企业制定科学的车辆维护策略提供理论依据和实践指导,以提高货运行业的整体运营效率和安全性。

2000 t风电安装平台故障模式分析设计要点

本文基于2000 t风电安装平台电气设计,针对DP2符号的设计要求,阐述FMEA试验的设计要点;结合全船的故障设计意图和实船的电气设计方法,提出设计注意事项,避免在实际试验过程中出现单点故障影响冗余组正常运行,确保FMEA试验结果的准确性,减少因试验结论引起的技术修改。

考虑耦合关系的故障模式消减方案决策

针对目前复杂产品研制过程中故障模式消减方案确定主要凭经验,未考虑故障模式之间的耦合关系问题,建立了考虑耦合关系的故障模式消减方案决策过程.首先,提出了故障模式关联集(FMCS,Failure Modes Correlation Set)的概念,并运用演绎理论给出了FMCS的确定方法.其次,根据故障模式消减后其发生概率变化,构建了不同层次产品可靠性指标受影响的模型,并以此为依据,给定面向可靠性指标实现的故障模式消减方案决策方法.最后,以某型直升机燃油系统故障模式消减为例验证了上述方法及模型的可行性,初步证明了可靠性定量指标与定性设计之间存在明确的量化关系,可通过其控制故障模式消减,达到以最少资源消耗和较短研制周期实现满足设计要求的产品的目标.上述方法及模型具有实用性,可进一步在实际工程中推广应用.

血液透析机常见故障模式及维修策略研究

血液透析机作为一种重要的医疗设备,在患者肾功能衰竭治疗中发挥着至关重要的作用。然而,由于长期使用和频繁的维修需求,血液透析机也面临着一系列的故障问题,给医疗机构和患者带来了不便和风险。传统的维修策略主要基于经验和常规的维修流程,缺乏对故障模式和故障影响的深入分析。而故障模式与影响分析(FMEA)作为一种系统性的方法,能够帮助确定潜在的故障模式和其对系统性能的影响程度,为制定合理的维修策略提供基础。文章对基于故障模式与影响分析的血液透析机维修策略进行研究。

故障模式及影响分析在调距桨上的应用

船舶主推进装置是船舶非常重要组成部分,它分为调距桨推进系统和定距桨推进系统。其中,调距桨推进系统在经常变化工况的船舶上得到了广泛应用。本文主要介绍了故障模式及影响分析(FMEA)理论、调距桨系统的优缺点,并用FMEA理论对某轮调距桨推进系统进行FMEA风险分析评估,并采取相应的措施来预防故障发生,以提高系统的可靠性,保证船舶的正常安全航行。

基于危害分析临界控制点联合故障模式和效应分析的手术室护理在腹腔镜胃癌根治术患者中的应用

分析观察基于HACCP联合FMEA的手术室护理对腹腔镜胃癌根治术患者的应用效果。方法 研究选取我院2023年1-8月收治的腹腔镜胃癌根治术患者50例,分为对照组与实验组各25例。对照组采用一般护理,实验组采用基于HACCP联合FMEA的手术室护理。比较患者手术相关指标及护理质量评分。结果 实验组手术指标好转,护理质量提升,P<0.05,差异显著。结论 对腹腔镜胃癌根治术患者应用基于HACCP联合FMEA的手术室护理效果较好。

电梯检验数据挖掘与故障模式识别

电梯是城市高层建筑关键的垂直运输工具之一,电梯的安全性与可靠性对于居民的日常生活具有十分重要的意义。本论文研究的目的是探索数据挖掘技术在电梯检验过程中的运用及如何对电梯检验数据进行分析从而确定故障模式。研究先对数据挖掘技术基本概念以及其对电梯检验的意义进行总结,然后对电梯检验数据特征进行细致分析,提出基于数据挖掘的故障模式识别过程。通过对实际案例的分析论证数据挖掘技术对电梯故障模式识别的影响。研究同时也讨论了电梯故障模式识别过程中所遇到的一些挑战,提出改善数据挖掘精度的策略及优化算法、电梯故障预测及健康管理系统建设等。最后提出电梯检验数据挖掘及故障模式识别的系统方法,以期为电梯安全运行及维修提供科学的依据。

关联规则在故障模式库中挖掘出最有效,最相关故障模式的应用

基于故障模式的嵌入式软件智能测试方法作为一种解决嵌入式软件测试问题的新途径,其关键技术之一就是如何从故障模式库中找出与嵌入式软件相关的故障模式。文章论述了如何使用关联规则,在故障模式库中挖掘出与被测试对象相关的故障模式。

电力变压器故障模式的分析及危害评估

对大型电力变压器进行了故障模式及影响分析(FMEA)和危害性分析(CA)。在FMEA中重点讨论了系统定义方式以及故障模式的分析项目,以便为故障诊断等维修活动提供更为全面有效的支持;在CA中针对常规危害度评价算法存在可靠性数据不易获得、评价因素单一的局限性,将模糊数学引入故障模式的危害评价中。提出了基于故障发生频率、严重程度以及检测难度三因素的模糊危害度评价模型,较为客观地描述了故障的危害性。