风力发电机组故障诊断与预测维护技术研究

为实现碳中和的目标,我国高度重视新能源发电产业的发展,以太阳能和风力发电为代表的新能源发电方式所占比重逐渐增加。风电装机容量快速增加,在电网中占据大量比重。在内外部因素的影响下,风电机组容易发生各类故障,导致生产效率和人员安全受到威胁。本文以某电厂为例,通过构建模型的方式,对风力发电机组故障诊断与预测维护技术进行研究。

电气设备状态监测与预测维护技术研究

随着科技的不断发展和工业化进程的加快,电气设备在各个领域都发挥着至关重要的作用。然而,电气设备在运行过程中会受到各种因素的影响,如环境温湿度、工作负荷、设备材料老化等,容易发生故障和异常。电气设备状态监测与预测维护技术结合了传感器技术、数据分析、机器学习和先进的算法,为工程师和决策者提供了关于设备健康状况的即时信息,提前做出决策,减少停机时间,延长设备寿命,降低维护成本,提高设备可靠性,并最终实现更高效、经济、安全的生产和运营。本文旨在对电气设备状态监测与预测维护技术进行深入研究,探讨其关键技术、应用领域和前景发展。

航空发动机的智能监测与预测性维护技术研究

航空发动机作为航空器的核心动力来源,其性能和可靠性直接关系到飞行安全和运行效率。随着航空技术的发展和对飞行安全要求的提高,传统的发动机维护方法面临着诸多挑战,特别是在维护成本控制和故障预防方面。因此,航空行业越来越关注利用先进的监测和维护技术来提高发动机的性能和可靠性。智能监测与预测性维护技术可以通过实时监测、数据分析和预测算法,提前识别潜在的故障和性能退化,从而实现更高效和经济的发动机维护管理,对于确保航空发动机的高效运行和飞行安全具有重要意义。本文将探讨航空发动机的智能监测与预测性维护技术,以期为相关人员提供参考。

热电公司设备故障诊断与预测性维护技术研究

近年来,随着热电公司对于设备稳定性及设备维护管理标准的不断提升,预测性维护能力也得到显著增强。面对潜力巨大的数百亿元市场,众多生产公司、设备管理软件生产商及预测性维护服务供应商纷纷布局设备维护的全流程。为进一步提升设备管理的智能化与效率,引入物联网技术,实现对设备故障的精准检测、快速诊断及预防性维护,有助于实时监控设备状态、实现远程故障诊断,更可推动维护策略由传统的计划性向基于设备健康状态的预测性转变。通过这种转变,将显著提高生产安全稳定性,优化设备维护策略的制定与实施,降低维护成本,并缩短设备停机时间,为热电公司的持续发展奠定基础。

挖泥船泥泵系统预测性维护实现方法

文中针对泥泵SCADA数据工况混杂、含有“脏数据”等问题,采用聚类算法、双向清洗等方法进行处理.建立泥泵健康状态评估指标体系,利用EEMD-NARX神经网络进行趋势预测.以单位时间内的维修费用来作为评价准则,通过两种维修策略对比分析,验证了预测性维修策略的优势.

石油储运管道的智能监测与维护技术研究

随着社会经济的发展和工业化进程的加速,石油储存和运输需求不断增长。然而,管道运输因为天气、环境、压力等多种因素容易导致设备出现异常,甚至造成事故,对人民生命财产和环境带来巨大威胁。因此,智能监测与维护技术在石油储运管道的安全管理中变得越来越重要。基于此,主要探讨了石油储运管道的智能监测与维护技术,具体介绍了石油储运管道的智能监测技术,包括异常检测与故障诊断、传感器技术的应用等。同时也阐述了石油储运管道的智能维护技术如预测性维护技术的应用、智能巡检与机器人技术等。在此基础上,重点研究了石油储运管道的智能监测与维护技术整合方案,本研究对于提高设备安全性和管理效率的有着十分重要的作用。

一种用于船舶机电设备的预测性维护技术

提出一种用于船舶机电设备的预测性维护技术。该技术的提出与实施涵盖了多方面内容,明确船舶工程机电设备的实际运营特点,由此深入分析船舶机电设备实施预测性维护的真实需求,在此基础上搭建相应的预测性维护平台的框架,如船端机载健康监测、网络远程通讯及岸端维护等,并采用预测性维护技术进行明确维护管理阶段的细分,如监测船舶机电设备状态、准确诊断故障问题、做好故障预测及强化维护管理。针对预测性维护技术的实施难点及持续发展路径进行探究。

Bio-inspired computational techniques based on advanced condition monitoring

The application of bio-inspired computational techniques to the field of condition monitoring is addressed. First, the bio-inspired computational techniques are briefly addressed; the advantages and disadvantages of these computational methods are made clear. Then, the roles of condition monitoring in the predictive maintenance and failures prediction and the development trends of condition monitoring are discussed. Finally, a case study on the condition monitoring of grinding machine is described, which shows the application of bio-inspired computational technique to a practical condition monitoring system.