基于随机森林的硬盘故障率预测研究

为了避免硬盘出现故障而造成大量数据丢失,文章提出一种基于随机森林的方法对硬盘的故障进行预测,降低其丢失数据的风险。首先,在数据预处理方面,对所采用的数据做特征映射预处理;其次,通过对决策树进行构建及选取等,构建随机森林预测模型,根据所选取的特征属性预测硬盘故障率所在的区间,并且特征属性的变化能反映出硬盘故障率的变化趋势;最后,对构建的随机森林模型参数进行调优,选取不同的n_estimators参数值进行测试和优化。实验结果表明,与XGBoost(Extreme Gradient Boosting)、LSTM(Long Short-Term Memory)等方法相比,本文方法的F1值(F-Measure)分别提高了0.93%和1.84%,并且对随机森林预测模型的参数值进行不同取值测试,最终准确率达到98.18%,比默认值提高了1.23%,证明该方法能更精确地预测硬盘故障率,反映出硬盘故障率基于特征属性的变化趋势。

品管圈在降低监护仪故障率中的应用

目的:针对监护仪维修成本高、维修繁琐、维修时间长等困境,本文引入品管圈活动,旨在降低监护仪故障率。方法:建立品管圈小组,选定降低监护仪故障率为活动主题,制定活动计划,分析全院监护仪故障原因,制定相应的对策并付诸实践。结果:基于品管圈的有效管理下,9个月后我院监护仪故障率显著降低。结论:品管圈活动提高了监护仪的完好率,提升了工作人员的各项能力,是监护仪乃至急救类、生命支持类医学装备的有效质量管理方法,为医疗设备管理提供了一种新的思路和技术支撑。

计及维护操作影响的变压器内部潜伏性故障率预测模型

为了量化维护操作对变压器故障率的实际影响,文中通过深度挖掘短时间尺度下变压器油色谱监测数据,建立了一个基于实时运行工况的变压器内部潜伏性故障率预测模型。对传统马尔科夫故障率模型的建模过程进行了分析,指出该模型中的自变量状态持续时间无法响应维护操作影响,提出对状态持续时间参数进行修正;具体步骤为利用R型聚类-主成分分析算法提取关键溶解气体种类;通过径向基函数神经网络建立了关键溶解气体含量与修正状态持续时间之间的映射关系;推导变压器内部潜伏性故障率关于修正状态持续时间的解析表达式。结果表明,与马尔科夫故障率模型相比,所建立的模型具备表征维护操作影响与变压器实际故障率的能力。

基于改进Stacking模型的铁路信号设备故障率预测

针对单一机器学习模型在预测设备故障率的应用场景中存在误差大、精度低的问题,提出一种基于改进Stacking融合模型对铁路信号设备进行故障率预测的方法。采用XGBoost、LightGBM、CatBoost和逻辑回归方法构建基本Stacking模型,在此基础上引入Prophet时间序列预测模型,将Prophet模型提取的时序特征与基本Stacking模型逐级融合,构建改进后的Stacking-Prophet预测模型。最后以某单位信号设备数据为例,验证预测模型有效性。实验结果表明,相较单一预测模型,Stacking-Prophet预测模型均方根误差(RMSE)平均降低了94.14%,预测精度有较大的提升,对设备运维有一定的参考价值。

精益管理在降低冶金除尘环保设备故障率中的应用

环保设备的稳定运行能最大限度地保证能源环保指标的完成。钢铁企业必须改变“应急维修为主导,计划检修为辅助”的传统被动式机械设备管理模式,引入先进的六西格玛精益管理理念,充分利用精益六西格玛路径工具—DMAIC模型,主动对影响炼钢除尘系统稳定性因素逐一分析排列,对关键因子进行改善优化,以此降低环保设备故障率,提高设备综合利用率,最终实现项目负能炼钢的既定目标。

家用空调现场故障率随地理区域分布规律的研究

家用空调的现场故障率有显著的地理区域差异性。为定量研究运行于中国内地的家用空调现场故障率随地理区域分布的规律,首先从售后服务信息中提取关联功能售后故障数据,得到各省级行政区划单位的多重定时截尾数据;其次利用极大似然估计方法对各省级行政区划单位的多重定时截尾数据进行计算,得到其空调现场故障率估计值;最后以某型家用空调为例,基于其售后故障率数据,得到其在中国内地31个省级行政区划单位的现场故障率以及和总体现场故障率之间的关系,并对现场故障率进行区域聚类分析,定量揭示了该型家用空调的故障类型在中国内地随地理区域分布的规律,可有效指导企业针对性地开展可靠性改进活动和制定更为精准的售后维修策略。

基于云平台输电变电设备故障率预测技术研究

随着电力行业的发展,输电变电设备的故障率预测变得愈发重要,传统的预测方法已经无法满足日益复杂的电力系统需求。本文研究了一种基于云平台的输电变电设备故障率预测技术,该技术结合大数据分析、机器学习和云计算,以提高电力系统的可靠性和运行效率。

搅拌传动系统故障率及可靠性试验研究

搅拌传动系统在稀土冶炼分离生产线中属于主体设备,决定着生产线能否实现连续性运行。该文通过采集搅拌传动系统的实际运行以及实验室模拟运行过程中随机发生的故障数据,并结合学术界认可的设备可靠性研究方法进行分析,得到并明确了搅拌传动系统发生故障时所遵循的规律,此规律可为搅拌传动系统在实际应用中的故障诊断提供重要的数据支持。

基于QC方法的降低线缆连接器故障率技术研究

设备在调试阶段或交付客户后,因线缆故障而不能正常运行的情况时有发生,严重影响了装备任务的交付。鉴于此,基于QC小组活动的流程方法,采用统计表、排列图、因果图等QC工具,通过现状调查、要因确认、对策制定、对策实施、效果检查几个方面的开展实施,提出了线缆连接器焊接完成后进行注模的工艺方法,实现了降低线缆连接器故障率的目标。

考虑故障率和修复次数的装备可修部件需求预计方法

针对装备可修部件的消耗预测粗放、困难、不准确,考虑可修部件故障率回退概率和修复次数约束限制,运用可靠性分析及随机过程理论,构建可修部件需求数量预计方法,通过算例分析说明,该预计方法比不考虑部件故障率回退的装备可修部件需求预计方法更为科学合理,证明了该预计方法的科学性和有效性,能够为保障部门确定合理的可修部件筹措、配置和供应数量提供参考。

预测动车组牵引系统故障率的TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型

针对单一模型预测故障率时的适用性差异问题,在考虑动车组牵引系统故障率数据特点的基础上,提出TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型。首先,针对动车组牵引系统故障率的复杂非线性,引入金枪鱼群算法(TSO)优化BP模型,训练出TSOBP预测模型;其次,针对故障率的非平稳波动性,选取ARIMA预测模型;然后,针对故障率的季节周期性,选取Prophet预测模型;最后,运用方差倒数法对3个模型的预测结果赋权,得到TSOBP-ARIMA-Prophet组合模型的预测结果。以某动车组牵引系统为例,采用该组合模型预测故障率,并与3个单一模型及TSOBP-ARIMA组合模型对比验证其预测能力。结果表明:该组合模型预测时均方误差为0.0752,较TSOBP,ARIMA和Prophet模型单独预测时分别降低了45.83%,61.65%和53.42%,预测精度显著提高,且较TSOBP-ARIMA组合模型对数据趋势的感知力更优,可有效提升对动车组牵引系统故障率的预测能力。

基于ARIMA-BP组合模型在装备故障率预测的应用

装备故障率预测结果是否准确,直接影响装备维修性验证试验结果,为了提高装备故障率预测精度,提出了一种新的组合模型预测方式,利用时间序列ARIMA预测模型、BP神经网络模型分别对装备故障率进行预测,在两种单项模型预测基础上,利用误差平方和最小原则建立组合预测模型,对装备故障率进行预测。预测结果表明,组合预测模型能够很好地提取装备故障率数据的线性特征和非线性特征,预测结果精度要高于两个单项模型。

航空发动机首翻期内故障率Weibull分布拟合

航空发动机在1个翻修期内是先给定保证寿命,后续根据安全性、可靠性、经济性等综合评估,逐步延长保证寿命,最终达到首次翻修期寿命。为了分析首翻期内可靠性水平变化情况,以故障率变化为切入点,给出保证寿命的时间段建议。通过确定故障收集信息表,分析发动机首翻期内发生的发动机关联故障,并将故障信息按照一定原则进行了筛选。采用最大赋范残差方法对样本数据进行预处理,确认无异常数据后采用基于最小二乘法原理的相关系数优化法进行Weibull分布拟合,得到首翻期内概率密度函数曲线、故障率函数曲线、可靠度函数曲线,并根据形状参数来确定不同的故障类型(递增型、恒定型、递减型),给出保证寿命的建议使用时间区间。结果表明:采用故障率Weibull分布拟合方法,可直观地观察首翻期内故障率趋势变化情况,并能够依据可靠性指标,为发动机的不同延寿策略选择提供参考。

简单与复杂硬件单粒子效应故障率的数据获取方法探索

航空电子硬件单粒子效应故障率是系统安全性分析过程中的重要基础数据。航空电子硬件由于简单与复杂硬件两种类型的技术定义不同,其单粒子效应故障率的数据获取方法不同。本文基于AMC 20-152A-2022《航空电子硬件开发保证》的跟踪梳理分析,研究提出了简单与复杂硬件单粒子效应故障率的数据获取方法探索,可以为设计师提供参考。

航空电子硬件单粒子效应故障率的指标要求探索

航空电子硬件单粒子效应故障率是系统安全性分析过程中的重要基础数据。其指标要求的制定是一个难题。作者基于国际上航空电子硬件单粒子效应故障率计算要求的跟踪梳理分析,研究提出了一些复杂电子硬件单粒子效应故障率的指标要求探索方向,可以为设计师提供参考。

降低汽油氧化安定性测定仪诱导期故障率的方法探讨

诱导期是在加速氧化条件下评定汽油安定性的指标之一,表示车用汽油在贮存时氧化并生成胶质的倾向。汽油的诱导期越长,生成胶质的倾向越小,抗氧化安定性越好。故诱导期可反映油品的贮存安定性。汽油氧化安定性测定仪使用周期达20年以上,由于元器件老化,在使用过程中受高温、高压的影响,故障频繁,故障率高。在使用过程中也会直接影响准确度,安定性不好的汽油,在储存和输送过程中容易发生氧化反应,生成胶质,使汽油的颜色变深,甚至会产生沉淀。因此测定结果的准确性直接影响产品的效益。因此,本文通过试验找出影响准确度的根本原因,并采取措施消除故障点,延长备件寿命,以此提高分析结果的准确性。

定制器件单粒子效应故障率的数据获取方法探索

航空电子硬件单粒子效应故障率是系统安全性分析过程中的重要基础数据。定制器件复杂技术趋势赋予航空电子硬件单粒子效应故障率新的内涵。本文基于国际上航空电子硬件适航审定要求的跟踪梳理分析,研究提出了一些定制器件单粒子效应故障率的数据获取方法考虑,可以为设计师提供参考。

航空电子硬件单粒子效应故障率的审定数据要求探索

航空电子硬件单粒子效应故障率是系统安全性分析过程中的重要基础数据。复杂器件的技术趋势赋予航空电子硬件单粒子效应故障率新的内涵。本文基于国际上航空电子硬件单粒子效应故障率计算要求的跟踪梳理分析,探索性地提出了一些复杂电子硬件单粒子效应故障率的审定数据要求,可以为设计师提供参考。

航空电子硬件单粒子效应故障率的数据获取方法探索

航空电子硬件单粒子效应故障率是系统安全性分析过程中的重要基础数据。复杂定制器件的技术趋势赋予航空电子硬件单粒子效应故障率新的内涵。本文基于国际上航空电子硬件单粒子效应故障率计算要求的跟踪梳理分析,研究提出了一些复杂电子硬件单粒子效应故障率的数据获取方法探索方向,可以为设计师提供参考。

浅析青龙寺煤矿设备低故障率运行的成功经验

本文介绍了国能榆林能源公司青龙寺煤矿分公司产能核增(生产能力由300万吨/年核增至400万吨/年)后,矿井多措并举,加强机电设备运行管理,有效降低设备故障率,提高开机率,保证矿井安全生产,提前32天完成全年生产任务的成功经验。对矿井设备运行管理方面面临的困难与挑战进行深入分析,给出了相关应对措施与工作计划,在煤矿设备低故障率运行管理方面具有较强的借鉴意义,值得煤炭行业推广应用。