基于可信标识的工业设备全生命周期运维系统研究

通过分析工业设备全生命周期运维流程及存在的问题,实现工业设备全生命周期运维信息管理。文章提出了一种基于可信标识的工业设备全生命周期运维系统。首先,通过AHP层次分析法计算得出工业设备全生命周期运维系统全流程指标权重值,搭建了工业设备运维质量信息追溯平台;然后,开发了工业设备运维信息追溯系统小程序端;最后,通过对异形游梁式抽油机关键零部件信息追溯进行验证,测得该系统平均查询时间为66.932ms,能够满足设备运维需求。研究可为工业设备全生命周期运维提供借鉴与参考。

基于CWT-IDRSN的风机滚动轴承故障诊断

针对强噪声环境下传统轴承故障诊断方法对故障识别率低,深度残差收缩网络在降噪时对频域信号丢失的问题,提出了一种基于连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)和改进的深度残差收缩网络(improved deep residual shrinkage network,IDRSN)的故障诊断模型。首先,利用CWT将轴承振动信号转换为二维时频图,作为输入样本,用于解决深度残差收缩网络在直接处理振动信号时引起的频域失真问题;其次,设计了一种改进的软阈值函数(improved soft threshold function,ISTF),解决了因软阈值化引起的信号失真,设计了改进的软阈值模块(improved soft threshold block,ISTB)和自适应斜率模块(adaptive slope block,ASB),构建了改进的残差收缩单元(improved residual shrinkage building unit,IRSBU)以实现自适应地确定最佳阈值并进一步调整输出;最后,利用凯斯西储大学滚动轴承数据集与风机轴承振动数据采集实验台收集的滚动轴承数据集对所提方法进行实验验证。结果证明相较于其他方法,所提的故障诊断方法有更好的泛化性和通用性,分类准确率分别达到了99.75%和99.69%。