机械故障检测诊断技术在机电设备管理中的运用

新时期发展背景下,各行业的快速发展使企业间的竞争形势越来越激烈。在企业生产、运营各环节中均需要机械设备的支持,而机械设备运行的安全性、稳定性、可靠性等与企业生产存在密切关系。一旦忽视机电设备管理,未有计划开展故障检测工作,就会埋下巨大的安全隐患,甚至会产生一定的经济损失。对此,需要企业在机电设备管理过程中加大机械故障检测诊断技术的应用力度,获取各环节中的信息数据,为机电设备管理方案与措施的制订提供可靠依据,增强机电设备运转的安全性,降低安全事故的发生率,提高故障检测诊断的技术水平。

煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术的应用

本文就煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术的应用进行探究,分析煤矿机电设备的常见故障,制定技术应用方案,合理使用机电设备,让煤矿的开采效率及质量变得更高。借助设备故障检测等多种形式,让煤矿生产更加安全,进一步延长机电设施的使用年限,有效解决各类故障。

基于机器视觉的光伏电站绝缘子机械故障检测研究

为解决现有光伏电站绝缘子的机械故障检测模型准确率低和泛化性差的问题,提出了一种基于机器视觉的光伏电站绝缘子机械故障检测方法。该方法首先计算绝缘子图像亮度修正系数并进行亮度修正,然后使用改进的FCN(Full Convolutional Network,全卷积网络)对光伏电站绝缘子进行分割和轮廓凸包检测,并进行连通域标记和质心坐标计算,最后建立绝缘子机械故障定位模型,根据等距质心定位绝缘子故障位置。实验结果表明光伏电站绝缘子故障平均定位误差为18像素,大雾天气和光照不均情况下检测成功率分别为82.5%和96%,算法时间复杂度为0.066~0.076 s。

机械故障检测技术及维修措施

现代化科学技术的进步和发展,促使机械制造水平不断增加,机械设备在内部构造以及使用性能方面上具备显著的复杂性特点,受到机械设备零部件使用频率等因素的影响。实践证明,合理应用工程机械故障检测技术及维修措施,有利于延长工程机械使用寿命,提高我国工程机械行业制造能力。本文详细分析机械故障检测概论,并且结合机械故障检测技术种类以及机械故障检测问题,总结出机械故障日常养护流程。

基于EMD与PNN的机械故障检测

故障特征提取和状态识别是机械设备故障检测的关键内容。经验模式分解是处理非线性、非平稳信号的新方法,EMD能将复杂的信号分解为有限个固有模态函数。将经验模式分解与概率神经网络结合起来用于机械故障检测中,实验结果表明该方法快速准确而且易于实现。

机械故障检测仪的研制

机械故障检测仪 ,是利用电声转变原理研制的。起到预测、预报机械事故的作用 ,可避免各种机械事故的发生 ,延长机械运行寿命 ,减少损失 。

基于小波奇异性的机械故障检测

介绍了小波变换的基本原理及小波奇异性用于机械故障检测的基本原理,提出了一种基于小波奇异性的机械故障检测方法,并根据小波变换模极大值在不同尺度下的分布来完成故障的检测。仿真实验证实了该方法的可行性。

煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术的应用分析

概述了故障检测诊断技术的特征,从矿用高压异步电动机的诊断和检测技术、通风机的故障检测诊断技术、矿井提升机故障检测与诊断、采煤机故障检测和诊断4方面对煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术进行了分析探讨,并提出了有效的应用方法。

机械故障检测诊断技术在机电设备管理中的应用分析

工业企业的生产运行离不开机械设备的使用,同时机电设备的安全运行对于企业生产运行过程有着直接的影响。本文以煤矿机械设备研究为出发点,首先分析了机电设备机械故障产生原因以及故障检测诊断技术的特征,紧接着从不同方面论述了煤矿机电设备管理中故障检测诊断技术的应用,最后分析了大型内燃机设备维修控制内容。希望通过本文的研究可以使得企业在运行过程中出现故障的几率有所降低,保证整条生产线的安全生产。

HY-101型机械故障检测器的应用

1993年3～4月,上海石油化工股份有限公司化工二厂应用上海华阳检测仪器有限公司产HY-101型机械故障检测器对本厂某大型空压机进行振动烈度及变化趋势监测和分析,并与美国进口仪器监测结果作了比较。

机械故障检测诊断技术在机电设备管理中的应用

各行业的生产运营都需要机械设备的支持,机械设备的运转安全直接关系着各行业的生产运作。本文主要立足于高校实训机电设备管理,研究了机电设备机械产生故障的原因和故障检测诊断技术的特点,并从不同层面浅析了在高校实训机电设备管理中运用机械故障检测诊断技术的相关内容。高校实训机电设备管理在施工运用中容易产生各种故障问题,若相关工作人员不能及时采取有效的管理措施,其故障点将会影响高校实训机电设备管理工作人员的施工安全,甚至关系着高校实训机电设备管理企业的发展,而合理应用故障检测诊断技术可以减少故障情况的发生,确保机电设备的安全运转。

汽车发动机机械故障非接触式检测技术

随着汽车性能要求的提高,传统机械故障检测方法面临着局限性。因此,引入非接触式检测技术成为一种有前景的解决方案。基于此,本研究探索了非接触式检测技术在汽车发动机机械故障检测中的应用。本文首先介绍了汽车发动机机械故障对汽车性能和可靠性的影响以及传统方法的局限性,随后概述了非接触式检测技术的定义、原理和优势,并指出了相关的挑战,详细介绍了声音分析技术、振动分析技术和热成像技术在机械故障检测中的应用案例,以期为非接触式检测技术在汽车发动机机械故障检测过程中的应用提供一定的借鉴。

煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术应用研究

在煤矿工业中机电设备的高效运行对生产安全和经济效益至关重要。然而,由于煤矿环境的特殊性和机械设备的长时间运转,机械故障的发生成为不可避免的挑战。为了提高设备的可靠性和降低维护成本,引入先进的机械故障检测诊断技术显得尤为迫切。本文旨在探讨在煤矿机电设备管理中应用机械故障检测诊断技术的重要性和潜在益处,这些技术能够在设备运行过程中实时监测并识别潜在的故障迹象,提前预警并采取有效的维修措施,从而最大程度地减少停机时间和生产损失。

基于改进K均值聚类的机械故障智能检测

针对传统的K均值聚类算法在机械故障检测的过程中,由于对K值的选择具有较强的主观性,最后极易得到局部最优解,而非全局最优解,降低了机械故障检测的准确性。提出一种改进K均值聚类的机械故障智能检测方法;将K均值聚类算法与粒子群算法相结合,在迭代处理的过程中,结合K均值进行优化,即将粒子群算法中的子代个体利用K均值聚类进行运算获取局部最优解,并使用这些个体继续参与迭代处理,这样能够提高算法的收敛速度,避免陷入局部最优解,获得准确的机械故障信号特征;实验结果表明,利用K均值倾斜特征提取的机械故障智能检测算法进行机械故障检测,能够有效提高故障检测的准确性,取得了令人满意的效果。

基于小波分析的三角钢琴踏板机械故障检测方法

针对采集的三角钢琴踏板机械信号故障检测准确率低的问题,提出基于小波分析的三角钢琴踏板机械信号故障检测方法。采用频谱感知算法构建一个三角钢琴音频信号的多源信息采集模型,获取三角钢琴踏板机械音频信号;为提高钢琴踏板机械信号获取的准确率,通过频谱特征分离方法对采集信号进行降噪处理,采用小波包变换中的Mel倒谱系数MFCC对处理后的信号进行频谱特征分解;最后基于分解频谱特征进行三角钢琴音频信号的特征识别优化。实验表明,在相同的数据量下,对比于12维的MFCC频谱特征分解方法,提出的小波包分解的MFCC方法可分解出更多的钢琴频谱特征峰值,为后续三角钢琴踏板机械信号故障检测提供了有效的数据。实验发现,对比于传统卷积神经网络的音频特征识别方法,本方法的识别精度最高可达95.6%,且均保持在90及以上。综合分析可知,本方法可实现三角钢琴踏板机械信号故障准确识别。

基于振动信号指标能量的变压器机械故障检测分析

阐述变压器振动信号本征模态函数,搭建实验测试平台,运用振动信号指标能量进行设备机械故障检测。通过振动信号测试,完成信号分量分解和指标能量特征分析,结合铁心和绕组振动信号特征向量,判定变压器发生的机械故障。

基于噪声检测的机械故障智能诊断系统设计

为解决传统机械故障检测方法的诸多缺陷,本文基于声音采集和AI技术设计了一种机械故障智能诊断系统。该系统通过非接触式的声音传感进行信号处理,并利用大数据进行故障分析,形成了基于机器学习框架的机械故障诊断决策模型,为机械设备的故障检测提供现实可用的解决方案。

煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术的应用分析

在煤矿开采中需要大量的机械设备,机械设备的稳定运行是设备管理的重点。机械故障的发生、发展体现出普遍规律,但又体现出特殊性。作为工程技术的重要组成部分,机械故障诊断技术的应用为保证设备安全可靠运行创造了有利条件。基于此,以下对煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术的应用进行了探讨,以供参考。