铁路信号系统故障预警与预防维护技术探索

随着信息技术发展,铁路信号系统的复杂性和外界环境的不确定性使故障发生的概率越来越高。为了优化故障预警系统,更好地应用预防维护技术,本文提出了基于局部加权回归(Locally Weighted Regression,LOESS)和经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的数据预处理系统,利用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和自动编码器提取并优化数据特征,构建基于门控循环单元(Glavnoe Razvedivatelnoe Upravlenie,GRU)的故障预测模型以及基于长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)的预测性维护模型。研究结果表明,本文提出的模型能够提高故障预警的准确性,为铁路信号系统的稳定运行提供技术支持,保障铁路交通的安全性,提升了运行效率。

基于大数据的汽车故障预警与维护系统研究

近年来,随着汽车行业的发展,汽车数量不断增加,这给汽车维护和修理市场带来了巨大的商机,但也随之带来了一系列挑战。本研究采用大数据技术和先进的机器学习算法,对汽车的各种数据(如车速、油耗、发动机转速、温度等)进行了实时监测和分析,从而及时发现并预测潜在的故障风险,为汽车维护人员提供精准的维护参考,降低汽车维护成本,提高维护效率。

基于状态监测的化工厂10kV高压电动机故障预警与预防性维护体系构建

以石化工厂高压电动机运行状态为切入点,通过实时监测与分析电动机工作状态,构建一套高效故障预警系统。结合预防性维护策略,提出一套全面设备维护方案。不仅提高电动机运行效率和可靠性,也显著降低故障发生率和维护成本。通过实际应用与验证,该体系在石化工厂中展现优异效果:电动机故障率明显下降,设备使用寿命得到延长。该方案还为石化工厂其他关键设备维修管理提供有益参考,对于提升石化工厂整体运维水平、保障生产安全具有重要意义,并为相关行业设备管理与维护工作提供新思路和方法。通过状态监测与预防性维护有机结合,为类似工业领域设备维护提供理论和实践指导,推动工业设备管理智能化和精细化发展。

基于物联网技术的医疗设备维护管理系统设计与实现

随着物联网技术的快速发展,医疗设备维护管理面临着更加复杂的挑战。文章以提高医疗设备的可靠性和效率为目标,设计并实现一种基于物联网技术的医疗设备维护管理系统。该系统通过实时监测设备状态、远程维护和故障预警等功能,有效降低设备维护成本和故障率,提高医疗设备的使用效果和安全性。文章详细介绍系统的设计思路、架构和关键技术,并进行实验验证,结果表明该系统在提升医疗设备管理水平方面具有显著效果。

矿井通风设备故障诊断与维护技术研究

本文聚焦于矿井通风设备的故障诊断与维护技术。通过深入研究通风设备的故障机理,提出了一种基于振动信号分析的故障诊断方法。该方法通过收集设备运行时的振动信号,结合时频分析和深度学习算法,实现对故障源的准确识别和定位。此外,为提升故障维修效率,还设计了一种基于互联网的矿井通风设备故障预警与维护决策系统。系统通过云计算技术处理和分析矿井通风设备的故障数据,实时对设备进行故障预警,并结合设备历史维护数据,提供最佳维护决策,以最大程度减少设备停机时间,保障矿井生产的正常进行。矿井通风设备故障诊断与维护技术的研究,不仅可以提高设备运行的稳定性和安全性,还可以提高矿山生产效率与工作效益。

安全播出预警发布系统信息接收屏的维护与故障处理

安全播出预警发布系统是确保全国广电系统"有效防范、快速响应"突发事件的重要信息系统,安装在全国各级广播电视播出单位的安全播出预警发布系统信息接收屏(以下简称预警屏)是接收和反馈总局和省局调度指令和预警信息的重要信息终端。本文介绍了预警屏的基本组成结构,重点对预警屏的维护注意事项和常见故障处理方法进行了描述。

基于GA-BP的往复式压缩机状态监测与预测性维护

针对某增压站现有压缩机状态监控系统识别故障信号困难,故障发生前未能提前预警的问题,开发了面向预知维修的往复式压缩机状态监测与预测系统,建立一套完整的软件及硬件体系。气阀作为往复式压缩机的重要运动部件,其状态监测的测点位于阀盖外表面中心处,以气阀状态监测为例,建立了气阀盖振动力学模型。综合运用时域、频域和小波特征提取方法进行振动信号分析,得到正常状态和故障状态的信号特征,提取状态指标。运用遗传算法优化神经网络模型,建立基于GA-BP的往复式压缩机振动趋势预测模型,试验测得模型的预测误差小于0.04。现场应用结果表明,该系统可实现全天候实时在线监测与预测,实现预知维修,减少工作人员的维保压力,提高机组运行安全性和效率,节省运维成本。

机场助航灯信息管理系统及故障预警机制研究

机场助航灯系统是确保飞机飞行安全的重要视觉导航系统,在飞机行进和着陆过程中起到至关重要的作用,直接影响飞机正常起降的安全性。民航行业飞速发展,助航灯系统的数量和系统复杂度急剧上升,人工检查方式已经不再满足要求。助航灯系统需要自动监控功能,以提高助航灯系统的可靠性。该文通过调研机场运维管理的实际需求,研究机场助航灯信息管理系统及故障预警机制,为机场助航灯的日常运维管理及设备的故障预警提供有效合理的维护依据和管理手段。

偏远油气场站机泵设备风险预警管理体系的构建与应用

偏远地区的油气场站由于地理位置特殊,面临着维护不便、应急响应时间长等挑战,这对机泵设备的可靠性和维护管理提出了更高要求。鉴于此,文章构建一套适用于偏远地区油气场站的机泵设备风险预警管理体系,通过定期工作、在线监测手段、资源共享举措、问题闭环管理机制,可提高设备运维效率,确保生产安全与连续性。

综合交通枢纽智慧供配电监控系统设计

针对综合交通枢纽建筑的供配电监控系统要求高,采用传统运维方式效率偏低的问题,以丽泽城市航站楼综合交通枢纽为例,利用物联网、云平台、大数据分析等技术对供配电监控系统进行综合分析,结合综合交通枢纽特殊性要求,对供配电系统进行测量、保护、控制、预测及运维管理提出设计策略,对供配电系统的运行状态进行实时监管,监测供配电系统安全,以提高供配电系统的可靠性,提升运维效率的目的。

高并发数据处理在轨道交通站台门维护中的策略与实现

随着城市轨道交通系统的快速扩展,站台门的效率和可靠性已成为确保乘客安全及服务质量的关键因素。传统的维护方法已无法满足现代城市交通系统的需求,迫切需要更高效、更智能的解决方案来应对日益增长的运营挑战。通过整合云计算、大数据分析及机器学习技术,开发了一套先进的站台门维护系统,该系统通过数据驱动的方法来优化故障响应流程和提升系统整体的可靠性。该研究采用随机森林和神经网络两种机器学习算法,对从站台门的门控电机、锁定机制和电源系统等关键部件收集的大规模数据进行深入分析。这些算法能有效地识别数据中的模式和趋势,从而预测潜在的故障和异常。通过这种预测性维护,系统能在问题发生之前采取措施,显著减少因故障而导致的停机时间。实施后的数据表明,智能调度系统大幅提高了维护响应的速度和精准性。故障响应时间由24小时缩短至12小时,故障处理时间平均减少了40%,年故障频率降低了20%。此外,系统的误诊率也从15%降低至5%,展示了智能化技术在提升诊断准确性方面的有效性。这些技术的应用不仅提高了站台门的维护效率,还增强了城市轨道交通系统的整体运营稳定性,为公共交通领域的信息技术应用提供有益的参考。

基于主变运行历史数据分析的超高压变电站运行系统设计与应用

为提高超高压变电站的运行效率和故障处理能力,本研究基于主变运行历史数据分析,设计了超高压变电站运行系统。系统总体架构采用B/S(Browser/Server)架构设计,分为数据采集层、数据存储与处理层、数据分析层、应用层,系统功能模块主要包括数据监控、故障预警、智能维护管理等。为验证本系统功能有效性,本研究在某小型变电站进行实验测试。结果显示,本系统部署后在提升变电站运行效率与维护效果方面具有显著优势。研究成果可为超高压变电站智慧化、自动化发展提供技术参考。

基于数据分析的自动观测设备故障预警系统的设计与实现

文章介绍了基于观测数据分析的自动观测设备故障预警系统的设计方案与实现步骤。通过对自观系统传感器数据利用大数据方法进行分析,挑选甄别异常数据,进行设备故障预警,供维护人员及时采取措施保障设备正常运行。

基于数字孪生的复杂矿用设备预测性维护系统

针对恶劣工况环境下复杂矿用设备状态监测与预测性维护困难等问题,结合状态监测、故障预警和预测维护等多种综合建模与分析预测技术,提出了一种基于数字孪生的预测性维护系统。首先,介绍了复杂矿用设备数字孪生体的设计流程与构建原理,并在搭建数字孪生体的过程中实现了预测性维护系统的功能;然后,研究了基于LabVIEW、MySQL和Unity3D的状态数据获取方法,利用Unity3D开发引擎搭建了三维可视化复杂矿用设备状态监测平台,并通过虚拟空间可视化展示设备当前状态;最后,分析了优化BP(back propagation,反向传播)神经网络在复杂矿用设备故障预警中的适用性,同时利用MATLAB软件建立了复杂矿用设备关键零部件的预测性维护模型,并将预警结果通过MySQL数据库传输至Unity3D开发引擎,以驱动和部署预设维护流程,实现设备状态实时监测下的关键零部件故障预警。根据采煤机液压系统的实际维修流程,制定了混合现实(mixed reality, MR)预测性维护策略,并以采煤机摇臂部液压柱塞泵为实验对象开展有效性验证。结果表明,所构建的预测性维护系统的故障预测准确率高于90%,且故障预警结果可驱动HoloLens眼镜实现虚拟指导的维修交互,验证了该系统预测性维护功能的有效性。研究结果可为复杂矿用设备的预测性维护提供新思路。

光纤线路运行维护智能系统研究

针对当前光纤线路运行中日益突出的维护和管理问题 ,笔者提出了开展光纤线路运行维护智能系统研究的问题。通过分析现有光纤运行维护技术 ,认为当前的网络运营维护思路“故障维修” ,已不适应现代网络运营的发展需要 ,应该采取“状态维修”的新思路和防患于未然的策略。为此 ,笔者运用系统工程的思想、人工智能技术、数据挖掘技术、Agent技术 ,研究了具有故障预警功能的光纤线路运行维护智能系统 ,给出了该系统的分析和设计方案 ,从整体上探索保障光纤网络的安全运行措施 ,为建立实际的预警系统奠定了基础。

基于大数据处理的地铁车载信号设备主动维护系统研究

阐述地铁信号系统维护业务的现状和发展需求,提出通过对地铁信号系统的海量运行数据进行收集与整理,从而进行综合分析与预警的应用方案,其目的是提高维护工作质量,实现设备故障的提前预警和主动维护,对提高故障定位效率,保障运营质量等具有很好的现实意义。

基于数据网的维护方法与系统

从提升数据通信网络安全性能角度,以杭州市本级城域网为研究对象,分析并发现当前维护数据通信网络过程中的功能缺失,研究一种优化的维护方法与系统,以实时网络监控与实时网络隐患预警为最终研究目标,实现基于数据通信网络的告警自动采集、告警过滤、故障定位及辅助APP功能。系统通过定期、实时两种方式采集可以判断网络质量优劣的多种性能参数,并对采集到的数据加以分析判断,形成网络运行质量数据库,从而对网络安全隐患点与故障点有精准判断与定位,提升数据通信网络的维护效率与质量。

燃煤电厂除尘设备预测性维护系统的研究

本文描述的是环保岛电除尘设备预测性维护系统在火电厂的应用。系统基于电厂SIS PI数据库提取的历史和实时数据,结合专家经验和策略、复杂的实时工况等,使用人工智能建模进行整合、分析、处理,其成果用于指导除尘设备的检修与故障处理,实现了除尘设备检修的智能化,降低除尘设备运行成本,在污染物达标排放的同时保证设备的稳定运行。

发射机健康管理和预测性维护系统的设计与实现

本文介绍了发射机健康管理和预测性维护系统的项目需求和设计结构,对各模块的建模方案进行了详细的说明,并对模拟测试结果和后续优化方案进行了讨论。

城市轨道交通信号系统迎接新时代发展的一些思考

以上海轨道交通为背景,回顾了20多年来城市轨道交通信号系统从准移动闭塞的基于轨道电路的ATC(列车运行控制)系统,跨越到移动闭塞的基于无线通信的CBTC(基于通信的列车运行控制)系统的发展过程。对今后一段时间内城市轨道交通信号系统的建设方向,提出了一些思考和建议,供信号专业技术人员参考。