基于BP神经网络和遗传算法的设备故障诊断与健康管理模型研究

针对目前设备管理存在的故障处理周期长、维护保养任务重、维修成本高的现状,构建了设备故障诊断与健康管理架构,包括设备层、感知层、数据处理及存储层、数据分析层和应用层。其中,在数据分析层,综合采用BP神经网络和遗传算法,建立了设备故障诊断与健康管理模型。最后,以机电设备振动数据为例,进行设备故障诊断模型的预测结果分析,验证了该模型的可行性。研究结果表明,该模型能提高设备故障诊断正确率,具有较好的故障诊断效果;设备预测健康状态与实际健康状态的变化趋势基本保持一致,重合率大于90%。该成果可为制造企业的设备故障诊断与健康管理提供相关策略,有效排除故障问题,降低管理成本。

工学一体化教学改革研究——以汽车电气设备故障诊断与修复课程为例

该文进行工学一体化教学模式相关概述,探讨汽车电气设备故障诊断与修复课程改革内容,分析工学一体化教学模式在汽车电气设备故障诊断与修复课程中的实践应用,并通过课程设计的创新和教学方法的调整,培养学生的操作技能和解决问题的能力,提高他们的综合素质。

基于联邦分层优化学习的设备故障诊断方法

随着工业物联网的快速发展,联邦学习能够实现数据隐私下的多工厂联合设备故障诊断,然而不同工厂工况、计算资源、数据质量等异构性较大,导致传统联邦学习故障诊断的训练效率与准确率不高。针对上述问题,提出基于联邦分层优化学习的设备故障诊断方法。建立设备故障诊断分层架构进行层局部聚合缓解异构问题;提出本地个性更新选择算法减少模型偏移,提升联合诊断准确率;提出基于迭代阈值的局部聚合模型,通过动态迭代与局部聚合完成中心模型聚合。经实验分析验证,该方法显著提高了联合故障诊断的训练效率与准确率,具有良好的鲁棒性,满足多工厂高效设备故障诊断的工业需求。

基于流域电力生产数据中心的主设备故障诊断研究

随着智能水电站、集控中心的发展,各流域水电开发公司建设了电力生产数据中心,构建了标准化、规范化的数据模型,打通了底层系统通道。在电力生产数据中心的基础上,构建统一的主设备监测数据模型,并为应对现有设备报警模式的缺陷,分析专家知识和智能诊断方式的优势,建立了电站主设备的综合诊断系统,提供了多层次、多角度地的诊断参考意见,对推进智能水电建设、集控发展有着重要的意义。最后,以某混流式发电机组运行工况数据为例,分析并验证了综合诊断模型的有效性。

基于人工智能技术的钢铁行业设备故障诊断研究

钢铁是现代工业的重要支柱,钢铁设备的正常运行对于保障钢铁生产的稳定、优质、高效具有重要意义。然而,在设备运行过程中,由于受各种因素的影响,故障时有发生,不仅会造成生产停滞、产量下降,还会对设备的使用寿命和安全性能产生不良影响,严重时甚至危及工作人员的生命安全。传统的设备故障诊断方法主要依靠经验和人工判断,诊断精度低、效率低、可靠性差,而人工智能技术的不断发展和应用,为钢铁行业设备故障诊断提供了新的思路和方法。本文对基于人工智能技术的钢铁行业设备故障诊断进行了详细的探讨和分析,以期为钢铁企业提供一定的参考和借鉴。

设备故障诊断技术在锅炉检验中的应用

在锅炉设备的检验工作中,设备故障诊断技术能够准确快速地诊断出潜在的故障,显著降低事故发生的风险。本文围绕设备故障诊断技术在锅炉检验中的应用,分析和对比了不同故障诊断技术的原理、特点和应用效果,并对如何利用最新的科技成果优化锅炉故障诊断过程、提高诊断效率和准确性进行了探讨,以期为锅炉及其他工业设备的故障预防提供有价值的参考。

炉窑设备故障诊断与预防维护的研究与应用

本篇论文研究了针对炉窑设备运作中出现的问题进行识别与防患于未然保养的性质、所遭遇的挑战以及应对方法。文章开篇论述了准确地诊断问题和采取积极的保养措施构成了此行业的核心特质,同时也提到了面临的技术限制、策略缺陷以及技术实施与管理分离等难题。为应对这些难题,论文建议了增进故障检测的精确度、完善预防性保养的计划和加大技术管理一体化的力度等解决方案。采纳并实行这些建议将有效提升炉窑设备保养的效率及其运作的可信度,为工厂生产活动提供坚实的支撑。

热电公司设备故障诊断与预测性维护技术研究

近年来,随着热电公司对于设备稳定性及设备维护管理标准的不断提升,预测性维护能力也得到显著增强。面对潜力巨大的数百亿元市场,众多生产公司、设备管理软件生产商及预测性维护服务供应商纷纷布局设备维护的全流程。为进一步提升设备管理的智能化与效率,引入物联网技术,实现对设备故障的精准检测、快速诊断及预防性维护,有助于实时监控设备状态、实现远程故障诊断,更可推动维护策略由传统的计划性向基于设备健康状态的预测性转变。通过这种转变,将显著提高生产安全稳定性,优化设备维护策略的制定与实施,降低维护成本,并缩短设备停机时间,为热电公司的持续发展奠定基础。

基于大数据技术的电厂电气设备故障诊断系统研究

文章针对电厂电气设备故障诊断的需求,提出一种基于大数据技术的故障诊断系统。该系统包括实时数据传输、海量数据存储、分布式计算以及智能决策支持4个模块。通过采用光纤环网、分布式存储架构、Apache Spark计算框架以及图数据库等,实现设备运行数据的高效采集、存储和分析。实验结果表明,系统在数据压缩率、传输延迟、诊断准确率等方面均表现出良好性能,为电厂设备智能运维提供了有力支持。

烧结设备故障诊断探索

提出了烧结设备故障诊断模型，并介绍了太钢二烧设备故障诊断的实际运行模式以及不足。

开放式设备故障诊断对象网研究

基于国内外远程诊断技术发展存在的问题,简要介绍了构建开放式设备故障诊断系统的内容,对CORBA技术进行了概要介绍.深入分析了基于CORBA设备远程诊断系统的开放式体系结构,提出了基于CORBA技术的企业诊断平台和远程诊断中心的实现方法,给出了运用远程诊断网进行设备故障诊断的一个实例,最后得出开放式故障诊断对象网合理有效的结论.

设备故障诊断的电机电流方法

本文提出一种利用交流电机定子电流信号进行电机及其驱动设备故障诊断的新方法。原始信号由钳式电流传感器拾取,经Hilbert变换包络分析,成功地从中提出有关机械故障信息。对几台典型的往复式空压机和离心泵进行了实测分析,初步证实了该方法的有效性。

支持向量机在设备故障诊断方面的应用研究概述

分析了支持向量机(SupportVectorMachine-SVM)的原理,并就近年来在设备故障诊断方面的应用研究进行了综述,讨论了SVM的优点和不足,展望了其在设备故障诊断的研究前景。

机电设备故障诊断和趋势预测的支持向量机方法

分析了支持向量机(Support Vector Machine-SVM)的分类和回归算法。对近年来SVM在设备故障诊断和趋势预测方面的应用进行了回顾,给出了SVM用于设备状态趋势预测的模型和算法。采用AR(Auto Regressive)模型和SVM模型进行实验台的振动烈度的预测,表明SVM模型具有长区间预测精度高的特点。讨论了SVM在设备故障诊断和趋势预测研究的发展前景。

设备故障诊断技术的现状与发展

设备故障诊断技术已发展为一门独立的跨学科的综合信息处理技术,是目前研究领域的热点之一.该论文集中介绍了目前设备故障诊断的几种重要技术与方法,如故障树分析法、小波分析、神经网络识别和基于复合知识库的专家系统等.通过分析指出,把传统方法与现代理论相结合、把现代理论与先进技术相结合、把设备故障的诊断与修复相结合、把理论方法与应用效率相结合是今后的发展方向.

基于变权关联规则的设备故障诊断研究

加权关联规则应用于设备故障诊断是当前的研究热点,其前提假设是,设备组件的权值在整个设备生命周期中是恒定不变的。而实际上,随着设备组件的磨损,各组件的权值会随时间而发生变化。本文针对这种情况,提出了一种适用于设备故障诊断的变权关联规则算法,将随时间而变化的设备组件磨损程度因素作为衡量组件权重值的一项重要指标,以提高设备故障诊断的准确率,并用具体的实例分析来说明运用变权关联规则对设备故障诊断更加准确。

一种设备故障诊断网上专家系统的构造与实现方法

构造基于Internet的专家系统对扩大知识的共享范围具有重要意义。文章深入分析了基于Web的专家系统的体系结构 ;提出了基于Java技术的网上专家系统的实现方法。

机电设备故障诊断与维修课程改革实践

在国家示范性高等职业院校建设中,响应国家大力推行工学结合,突出实践能力培养的号召,对本专业核心课程《机电设备故障诊断与维修》在结合我国和各自院校的特点,对该课程进行改革与实施,并取得了一定的成效。

设备故障诊断与状态监测技术现状及应用探讨

随着科学技术的发展和现代管理要求的不断提高,针对设备故障诊断与状态监测所采用的传统方法已不适应发展的需要,在分析国内和国外基本现状基础上,探讨了设备故障诊断与状态监测的工作思路,即建立一套基本工作程序和一套技术概念框架。前者总体上表现为选择受控设备、确定监测等级、建立预知维修体系、制定监测标准、实施监测诊断、修订标准、提出报告、缺陷的整治及资料归档;后者内容包括故障诊断基础理论、故障诊断实施技术及故障诊断实施装置。最后提出了开展工作的具体措施。

设备故障诊断技术讲座（连载）

设备故障诊断技术讲座（连载）杨霞菊，佟德纯（上海交通大学）第五讲设备振动监测、诊断所用的仪器与系统（下）三精密诊断仪器设备的精密诊断就是在简易诊断的基础上，对那些关键设备，或已经发现有故障征兆的设备，通过精密诊断仪器进行信号分析、状态识别，以确定设备...