机械故障诊断支持系统的构架研究

从当前诊断工程实践出发 ,论述了大型机械设备监测与诊断支持技术的思想 ,提出并系统研究了诊断支持系统和网络诊断支持系统的通用结构、数学模型和原理 ,给出了一个大型机械设备网上远程诊断处理支持中心的总体构架和方案。

基于支持向量机与特征降维的直流断路器机械故障诊断技术研究

直流断路器机械故障诊断算法是直流断路器机械状态在线监测系统的核心部分。文中进行了直流断路器机械故障模拟实验,采集不同故障下的线圈电流及振动信号,对其进行特征提取后,将电流特征、振动短时能量特征、小波包频带能量特征排列组合,利用支持向量机构建故障诊断模型。文中使用主成分分析法及Relief⁃F算法对不同特征组合降维,进一步分析特征组合降维后的诊断效果,并通过K⁃Fold交叉验证算法评估单一特征和特征组合训练输出的诊断模型选取分类性能最优的诊断模型。

基于换档全过程振动强度的变压器CM型有载分接开关机械故障诊断方法

变压器有载分接开关(on-load top changer,OLTC)的主要故障类型是机械故障,现有大多数研究仅诊断切换开关故障,难以辨识影响换档全过程的传动机构故障。为准确诊断切换开关与传动机构故障,该文提出一种基于换档全过程振动强度的OLTC机械故障诊断方法。首先,将多通道切换开关振动爆发数据转换为时域波形图输入改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),以获取池化层特征。然后,提出换档全过程振动强度特征,将换档全过程振动信号划分为多个区间,统计各区间中幅值超过阈值的点数,以表征各时间段平均振动强度。最后,提出一种新的特征处理方法改变以上两种特征的相对大小,并融合两种特征训练分类器诊断机械故障类型。实例分析表明:相比于现有OLTC机械故障诊断方法,所提方法能有效辨识传动机构故障,进一步提升对切换开关故障的诊断精度,具有较强的鲁棒性与泛用性,可为OLTC机械故障诊断研究提供新的思路。

一种基于条件度量迁移学习的机械故障诊断可解释方法

迁移学习技术可以减小源域和目标域特征之间的分布差异。然而,在跨设备场景下,现有研究往往难以衡量并缩小不同设备间数据的条件分布差异,导致模型在源域获得的知识不能很好地迁移到目标域。此外,在实际的故障诊断场景中,决策者通常需要理解模型为何将某些数据归类为特定故障类型。由于深度学习模型的复杂性,其往往被看作是“黑匣子”,难以解释其内部工作机制。为了克服上述缺点,提出一种基于条件度量迁移学习的可解释故障诊断方法。首先利用Hilbert包络谱分析将时域信号转为频域信号;其次搭建深度孪生卷积神经网络和分类器,从频域中提取源域和目标域数据中的高维特征并做分类训练;然后将可解释的条件核Bures度量嵌入到无监督学习的损失函数中,提高条件分布下的特征适配能力和模型可解释性;最后利用博弈论中的SHAP方法对模型诊断结果做基于包络谱的事后可解释分析。在3种设备的6种跨设备轴承故障诊断任务中开展试验,对所提方法和其他相关对比方法进行评估,结果表明提出的方法可以有效地提高跨设备机械故障诊断精度,达到了平均99.47%的诊断精度。并解释了哪些频率点对模型的决策起到关键作用。

基于同步提取广义S变换的机械故障诊断方法研究

现有的同步提取变换(synchroextracting transform, SET)窗函数固定缺乏灵活性,在进行故障诊断时很难有效获取到高时频精度和高抗干扰性能的瞬时频率,针对此问题,结合广义S变换可以自适应调节窗函数宽度的优点,提出一种基于同步提取广义S变换(synchroextracting generalized Stransform, SEGST)的机械故障诊断方法。SEGST方法的特点在于将Rényi熵作为度量时频聚集性的标准,通过在高斯窗函数中引入2个尺度调节因子来选择参数的最佳值,对得到的广义S变换二维时频谱构造出同步提取算子来提取时频脊线处的时频系数,该算子能保留与信号的时变特征最相关的TF信息,剔除多余的模糊时频能量,从而得到高时频分辨率的时频能量特征。仿真结果表明,所提方法不论在时频分辨率方面,还是在噪声鲁棒性方面,都优于传统时频分析方法,并且保持了良好的重构性。最后,将所提方法应用于航空发动机高速滚动轴承故障诊断中,结果表明,该方法能够准确识别故障信号中的特征频率。

诊断类智能化临床决策支持系统应用现状与思考

医学的实践性、疾病的个体性导致误诊率居高不下,而基于人工智能和医学大数据的临床决策支持系统(clinical decision support system,CDSS)能在疾病诊断时为医生提供决策支持,成为解决此类问题的一个重要手段,且现已取得一定的成效。不过,尽管CDSS在提高医疗决策的准确性和效率方面具有潜在优势,但其在实施过程中也存在一系列的问题,这些问题可能影响CDSS的可靠性、可用性和安全性。本文对诊断类CDSS的应用现状、面临的挑战和未来发展趋势进行总结分析,以期对我国CDSS向智能化和知识化方向发展提供参考。

卷积神经网络在机械故障诊断中的应用综述

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)因在图像识别与分类方面的优越性,近年来在机械故障诊断领域得到广泛应用。由于CNN提取故障特征的优越性,极大促进了机械故障诊断技术的发展,但目前样本数据的不平衡、噪声干扰以及模型不可解释等问题,极大阻碍了CNN技术在故障诊断领域的发展。为进一步提升模型的性能,依据近年来基于CNN机械故障诊断模型的研究进展,对机械故障诊断CNN模型框架进行了分类归纳,然后讨论分析了解决样本不平衡和可解释性问题的进展,最后对CNN在机械故障诊断领域的发展方向进行了展望。

机械故障诊断技术在汽车发动机维护中的应用研究

本文深入探讨了机械故障诊断技术在汽车发动机维护中的应用。随着汽车工业的快速发展,发动机结构日益复杂,故障诊断难度加大。本文首先概述了汽车发动机的基本结构与工作原理,随后详细阐述了机械故障诊断技术的分类与诊断流程。重点分析了机械故障诊断技术在气缸、曲轴、配气机构等发动机常见故障中的应用,并通过典型案例展示了诊断过程与维修措施。此外,还探讨了新型诊断技术在提高诊断精度和效率方面的应用前景。最后,提出了发动机维护与保养的策略,旨在为保障汽车行驶安全、降低维修成本提供理论支持与实践指导。

基于人工智能的机械故障诊断方法与预测技术研究

为了解决机械系统故障带来的经济和安全问题,文章深入研究基于人工智能的机械故障诊断与预测技术。通过分析机器学习与深度学习的理论基础,介绍常用算法、特征提取与数据预处理方法,为理解和应用人工智能技术提供了坚实的理论支撑;对比分析传统的机械故障检测方法与基于人工智能的故障诊断方法,还探讨了机械故障预测技术,强调了预测维护的重要性,详细分析了人工智能驱动的预测方法及其模型准确性与验证过程。通过文章研究可知,人工智能技术在机械故障诊断与预测领域具有显著的应用价值和广阔的发展前景。

基于大语言模型和提示工程的机械故障诊断问答研究

机械故障诊断领域知识专业术语多,理解难度大。大型语言模型(LLM)虽然在自然语言处理和问答系统上表现都很出色,但因为缺乏特定领域数据训练,在专业领域的问答应用不够精准。为改善LLM在机械故障诊断领域问答的表现,通过收集和预处理专业数据,结合提示工程,设计了一个检索增强的专业问答系统。首先,系统通过信息分类判定,筛选并输入专业相关问题。其次,利用LLM和自建的本地知识库,结合双曲空间中的距离度量函数来提高检索问答的精准度,生成专业的回答。最后,系统通过引入阶段性引导提示,不仅帮助LLM生成问题数据以提高模型性能,还能在专业检索问答中更好地理解用户意图,从而生成全面且准确的回答。实验结果展示了问答系统的效果,还通过主观和客观评估验证了其专业性能,并通过消融实验验证了各模块的性能。

基于随机森林法的GIS内隔离开关机械故障诊断研究

提出了基于驱动电机绕组电流与随机森林法的GIS内隔离开关机械故障诊断方法。将隔离开关驱动电机在不同操作阶段的极大电流值及其出现时刻作为特征值,通过力矩加载工装对隔离开关故障率较高的三类四种机械故障进行了模拟实验,并建立基于随机森林法的隔离开关机械故障诊断模型。最后,基于上述分类模型对模拟故障类型进行分类。分类结果表明,基于随机森林的隔离开关机械故障诊断的准确率高达90%,可有效实现隔离开关机械故障的诊断。

基于数字法的电梯机械故障的诊断及优化设计

电梯在现代社会具有广泛应用很多电梯设备需要长期保持运行状态,并且容易高负荷运行,所以随着时间推移容易出现各种故障,这就需要加强电梯故障诊断,对诊断进行优化设计,做好电梯维护工作,确保电梯长期稳定运行。本文对电梯机械故障特点进行总结,结合案例分析常见电梯机械故障,之后分析故障原因,最后探讨故障诊断与优化设计思路。旨在通过本文研究提高对电梯机械故障的认识以及诊断水平,提高电梯机械故障预防科学性以及诊断及时性,准确性,使电梯保持良好运行状态。

汽车机械故障预测与智能诊断技术

汽车机械故障预测及智能诊断对汽车产业发展具有重要意义,机械故障诊断技术的提升、智能化诊断技术的实施可提高汽车机械故障诊断水平,为汽车产业高质量发展助力。鉴于此,文章从汽车机械故障预测和智能诊断技术的应用两方面进行研究,分析汽车机械故障预测方法、探讨智能诊断技术应用措施,旨在为行业发展提供相应的理论借鉴和技术支撑。

汽车机械故障预测与智能诊断技术

在对汽车机械进行故障诊断的过程中,提高诊断技术水平、推动汽车诊断朝着智能化方向发展是关键,这样不仅能有效 提高诊断精准度和诊断效率,同时能带动我国汽车产业可持续发展。本文将主要探讨汽车机械故障预测与智能诊断技术,以期为 相关人员提供参考。

汽车发动机机械故障诊断与维修技术研究

随着汽车产业的迅猛扩张和车辆数量激增,对汽车故障的快速精准检测与修理的需求日益增加,汽车的动力核心——发动机的运作情况,是确保车辆安全行驶的直接因素,提高汽车发动机故障识别的效率,对确保汽车产业的稳定发展至关重要。

水稳和沥青搅拌站机械故障的诊断与维修方法研究

简述了研究搅拌站故障诊断和维修的重要性,分析水稳和沥青搅拌站功能、搅拌站机械故障诊断方法,提取机械故障多维特征,对搅拌站机械故障全过程维修等进行论述,以某高速公路工程所用沥青搅拌站为例,通过对比方法验证了本文所述搅拌站机械故障诊断与维修方法的有效性。

船舶柴油机机械故障诊断类型与处理方法

柴油机是船舶的动力核心,一旦发生故障就会导致船舶无法正常运行,从而带来严重的经济损失。船舶柴油机机械故障是一种极为常见的现象,导致故障发生的原因多种多样,做好故障诊断工作,可以有效保证船舶运行的安全,延长船舶使用寿命。本文,将针对船舶柴油机机械故障诊断类型以及处理方法等进行深入细致分析,希望可以有效提高船舶柴油机的工作效率,降低维修成本。

煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术的应用

本文主要目的是对煤矿机电设备管理中的机械故障检测诊断技术应用情况进行研究。在研究过程中利用理论与实践相结合的方法,以理论知识验证实践案例,从而得到较为真实的数据。经过研究得出结论:机械故障检测诊断技术对煤矿机电管理具有显著的帮助作用,能够及时发现煤矿机电设备存在的安全隐患和弊端,进而保证煤矿作业安全。

煤矿机电设备机械故障检测诊断技术的应用

煤矿机电设备管理是煤矿工业基础,直接关系到生产安全、设备稳定运行以及生命安全。在此背景下,机械故障检测诊断技术的应用愈发重要。先进的传感器、数据采集与分析系统,能为煤矿机电设备提供实时、精准的故障监测与诊断服务。本文探讨煤矿机电设备管理中机械故障检测诊断技术应用。

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。