基于ECA改进1D-CNN的柱塞泵故障诊断

往复式柱塞泵是油田作业的关键设备,其健康状况直接影响作业区的生产运行效率。针对变工况柱塞泵的复杂振动特性,提出基于高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)的一维卷积神经网络(One-dimensional Convolutional Neural Network,1D-CNN)油田柱塞泵故障诊断方法。在油田柱塞泵体关键部位安装加速度传感器,并使用测振系统采集泵前轴承等关键部位振动信号;利用一维卷积神经网络对油田柱塞泵振动监测信号进行学习,以识别柱塞泵故障特征,通过高效通道注意力(ECA)机制实现减少特征维度损失同时捕获特征通道信息交互,以提高柱塞泵故障诊断精度;借助SoftMax分类器实现振动加速度信号分析的多故障诊断。现场数据采集及试验分析证明,提出的故障诊断模型具有较强的数据特征提取能力,并在油田实际运行数据分析中取得了高性能的诊断效果。验证结果表明,该技术在柱塞泵监测应用中具有较强的鲁棒性和准确性,与其他单一深度学习相比有显著的故障特征提取和诊断优势,能够为柱塞泵及类似设备的故障诊断提供理论依据和技术指导。

矿石漏斗车曲拐反弹现象原因分析及解决对策

车辆作业区两眼向内,从技检、整备、临修的各个环节,不光要对车辆问题及时检修,还要对发现的新问题、新现象及时分析。本文就是对矿石漏斗车在整备、技检中发现的曲拐落到位后又反弹翘起现象通过分析,查找原因,制定、采取了相应的对策和检修方案,解决现场中存在的这一问题。

K16型矿石漏斗车的技术改造与运用

本文给出了一种把报废的K16型矿石漏斗车15辆进行技术改造成为工程专用车辆,运用于厂内及嘉策线道砟石补充作业,弥补酒钢公司无道砟专用车的空白,是铁路养护铺道道砟作业的效率成数倍的提高。通过技术改造并运用为道砟车,全面满足酒钢本部铁路总长810.1km道砟维护保养需求,实现停车卸料、边走边卸、逐车卸料,满足每年运输道砟石2万m^3的线路维修需求;工作效率由原来的4人卸3车4h,提高到4人卸15车4h,效率提高5倍;降低人工卸车量,消除人员上下车安全隐患。

分析坡地建筑结构地基的基础设计要点

本文针对坡地建筑结构的地基基础设计，结合某坡地建筑实例，对地基基础设计因素与结构的稳定性进行了简单的分析。在此基础上，从勘察、基础设计与地下室设计三方面，对基础设计要点进行了深入的分析，并提出了有效的加固处理办法，旨在为坡地建筑的安全性奠定良好的基础。